1. Масштабируемость / Scalability

• Масштабируемость — это способность системы поддерживать возросшую нагрузку путем добавления дополнительных ресурсов
• Примером является добавление дополнительных серверов для обработки увеличившегося веб-траффика
• Что такое масштабируемость и как ее достичь?

2. Балансировка нагрузки / Load Balancing

• Балансировка нагрузки — это разделение входящего сетевого траффика между несколькими серверами для снижения нагрузки на каждый из них (во избежание того, чтобы на один сервер приходилось слишком много траффика)
• Примером является распределение веб-траффика между несколькими экземплярами EC2 с помощью сервиса AWS Elastic Load Balancer (ELB)
• Понимание балансировки нагрузки

О том, как сделать прозрачную синхронизацию заметок Obsidian между устройствами (Desktop, Android, iOS) через GitHub:

1. Без сторонних приложений (вроде iCloud, SyncThing, Termux и пр)
2. Бесплатно
3. Бонусом — резервная копия: как самих заметок, так и истории изменений.

В результате получается полноценная замена Notion: структурированные заметки с автоматической синхронизацией между устройствами.

Всем привет!

Flux.1 D — это мощная модель для генерации изображений по текстовому описанию. Меня зовут Вандер, я куратор клуба по нейросети Fooocus и нейро-энтузиаст, и сегодня мы разберемся, почему вам точно стоит обратить внимание на свежеиспеченную Flux.

Разработчики Flux - бывшие создатели Stable Diffusion и Stable Diffusion XL - Робин Ромбах и Андреас Блаттман. Оба выступали за идею, но компания преследовала только коммерческие интересы Как итог - произошел конфликт и ключевые фигуры покинули Stability AI. Недавно ими была создана новая компания The Black Forest Team, которая и представила нам Flux.

Flux основана на 12-миллиардном трансформере и использует инновационный подход, так что достигать высокой производительности и качества изображения возможно даже при запуске на бытовых видеокартах.

Модель очень хорошо следует промпту и распознает текст.

В статье мы посмотрим, как запустить Flux онлайн и локально, а так же на ее возможности.

Мозг человека не идеален. Подобно компьютеру, в нем существуют баги — несовершенства вычислительной системы. Из-за этих несовершенств, которые, скорее всего, обусловлены эволюционным развитием психики, возникают различные артефакты мышления — не ошибки, но особенности.

Конечно же, с ними приходиться мириться. Их влияние велико. Они заставляют нас видеть и воспринимать мир не таким, каков он есть на самом деле. Когнитивные искажения приводят к неверным решениям не только в быту, но и на уровне корпоративного управления и при принятии политических решений.

Когнитивные ошибки бессознательны. Однако осознание их существования помогает критично относиться к собственному мышлению, отлавливая когнитивные «ловушки» заранее, еще на стадии появления. Ну, и таким образом принимать гораздо более обоснованные решения.

Кстати, ранее в блоге мы уже рассказывали про искажения мышления, связанные со знанием и компетенциями. Теперь настало время раскрыть тему искажений подробнее.

Notion объявили, что уходят из России и 9 сентября блокируют аккаунты пользователей.

Пока не понятно до конца, касается ли это в том числе пользователей, которые используют бесплатный функционал.

Для любителей Ноушена это большая проблема, для любителей Обсидиана это возможность сказать: "Мы же вам говорили" и начать хвастаться своими кастомными обсидианами.

Я сам долгое время пользовался Ноушеном. Первое знакомство было умопомрачительно, захватывающе. Чего только стоят мои конспекты с футбольными тактиками, где я ковертировал видео с матчей и тренировок в гифки, а потом добавлял к конспектам.

Год назад перевёл все свои заметки в Обсидиан. Причина простая: Обсидиан может гораздо больше вещей, чем Notion.

О том, почему не стоит расстраиваться и даже наоборот, открыть большой, новый мир возможностей...

В питоне очень много полезного и интересного синтаксического сахара. Настолько много, что у неподготовленных пользователей может случиться сахарный диабет. Здесь вы увидите несколько уникального для питона синтаксического сахара, его примеры правильного и неправильного применения.

Введение в курс дела

На мартовских выборах президента я был официальным наблюдателем за федеральным ДЭГ с доступом к ноде наблюдения. Совместно с коллегами мы обнаружили, что количество голосов в официальных протоколах на 211 тысяч больше, чем было загружено избирателей в систему электронного голосования. То есть в ДЭГ в некоторых регионах явка превышает 100 процентов. Как так получилось?

Меня разочаровывает популярность примитивного подхода. Предлагаю отвлечься от однотипных статей и присмотреться к предмету изучения. Я хочу осветить этот темный угол с выгоранием, где многие видят банальную лень, стрессы, усталость, отсутствие навыков планирования или свежих пряников. А в конце я скажу, что выгорания не существует — это чрезмерно обобщающий термин, который мешает починке работоспособности.

Привет, Хабр!

В последнее время замечаю огромное количество информации по поводу замедления Великого, но очень мало где видел конкретику о том, как именно это работает. Одно лишь отчаяние "мы все умрём".

Сразу скажу, что буду говорить обо всём, что известно на данный момент. Понятно, что с этим разбирался далеко не один я: огромное спасибо обывателям ntc party форума за проделанный ресёрч.

В конце статьи есть информация об известных на данный момент способах обхода, а также список ресурсов, с помощью которых можно еще глубже копнуть в замедление.

UPD 10.08.2024 Многие жалуются на недоступность ютуба в целом: не грузит домашнюю страницу. Переживать не стоит, оно обрабатывается всё тем же ТСПУ по всё той же стратегии, обходы должны работать.

Настоящий хреновый программист всегда находится на гребне волны новых технологий. Зачем ему это? Чтобы при случае можно было повыделоваться багажом своих знаний, и заработать немного очков уважения в окружении своих менее осведомлённых коллег. Stay toxic, brothers. Я с вами.

Когда-то давно мне нужно было обработать чуть больше тысячи жирнейших excel-таблиц и сделать это нужно было быстро. Буквально за час я вкатился в Python и Pandas, а за второй час выполнил все необходимые манипуляции. Так я и познакомился с этими двумя. С тех самых пор приходилось выполнять самые разные задачи по анализу данных и всё бы ничего, но хотелось бы, чтобы Pandas работал побыстрее. Оказывается хотелось не одному мне, а целой команде разработчиков, на Rust.

Как и полагается, всё что на Rust то Blazingly-Fast, и Polars не стала исключением. За счёт чего Polars быстрее Pandas? Что это за библиотека и стоит ли на неё переходить? Давайте попробуем разобраться в этой статье.

Привет, Хабр.

Напомню, что время от времени я обращаюсь к истории естественнонаучных идей, в том числе, заведомо тупиковых и развенчанных. Три ярких примера исходно неверных допущений, которые привели к великим научным открытиям, я привёл в моей последней февральской публикации «Случай является на помощь тому, кто неустанно ищет». Ещё несколько публикаций такого рода, которые приятно вспомнить — это «Из чего состоит мировой эфир. Последняя теория Менделеева» (+65, 46k просмотров), «Тяжёлое золото Сиборга и алхимические отголоски ядерных реакций» (+25, 4,8k просмотров) и «Не надувайте варп-пузырей, работая на оборонку» (+89, 80k просмотров). В последней из упомянутых публикаций я слегка затрагивал теоретические проблемы (не)существования отрицательной массы и отрицательной энергии. Получение этих субстанций открыло бы нам путь к мгновенным перемещениям в пространстве (пресловутый варп-двигатель и искусственные червоточины) и к антигравитации. В настоящее время существование материи с отрицательной массой считается практически невозможным, так как не согласуется с физикой Эйнштейна, хотя, и здесь есть место для построения моделей и планирования экспериментов. В сегодняшней публикации я хочу рассмотреть новейшую историю поисков отрицательной массы.

Десять лет назад я писал пару статей - Как загрузить последний Office с сайта Microsoft без всякого App-V / Хабр (habr.com) и Как загрузить Microsoft Office 16 с сайта Microsoft / Хабр (habr.com), при помощи на тот момент еще мало кому известным Office Deployment Tool.

Время бежит стремительно, за Office 2016 выходит Office 2019, Office 2021, и вот сейчас подошло время для Office 2024. Что ж, посмотрим, что поменялось в плане загрузки, установки и активации продукта за десять лет.

Для начала о версиях и изданиях Microsoft Office. Чтобы не быть слишком дотошным в описании, скажу коротко самое главное, - с годами линейка Office развивается, существуют разные подписки и планы обновления, - новые функции появляются в новых версиях, для старых версий выходят исправления ошибок и заплатки к найденным уязвимостям.

Microsoft давно перешел на систему распространения продуктов семейства Office по разным, так называемым, "каналам" (channels), в зависимости от того как часто вы хотите получать нововведения и обновления.

Ключевым отличием в текущей загрузке и установке Office от того, что было актуально во времена Office 2016, является то, что вы должны определить, каким каналом распространения вы собираетесь пользоваться, - то есть с какого канала собираетесь устанвливать сам продукт. Тем, кто хотел бы подробно изучить разные каналы распространения я предложу почитать первоисточник - Обновления Office - Office release notes | Microsoft Learn. Остальным кратко резюмирую - Microsoft сейчас предпочитает всем продать подписку на Microsoft 365 (то, что ранее называлось Office 365), с регулярно обновляемыми возможностями в течении так называемой Современной политики жизненного цикла. По этой же современной политике распространяется пользовательские (коробочные, ретейл) версии Office 2021. Office 2021, например, поддерживается лишь до 13 октября 2026. А более старые версии следуют, так называемой политике фиксированного жизненного цикла, в рамках которой Office 2016 и Office 2019 поддерживаются лишь до 14 октября 2025. В целом, они не перестанут работать после, однако, перестанут обновляться. И у тех из вас, кто пользуется почтовыми сервисами на базе Microsoft Outlook.com или Office365, а возможно и пользователям Microsoft Exchange, с обновлениями выпущенными после 14 октября 2025 уже пора призадуматься об обновлении.

Пару дней назад Хабр в списке новостей вывел и эту - В России создали и тестируют собственный литограф . Новость не вызвала у меня особого интереса - кроме того, что на Хабре завелась особая математика, +68 – 24 = +58, и вот почему.

Одним из самых больших разочарований, постигшим меня на пороге зрелости, явилось осознание факта – что даже абсолютная правота не является залогом победы в споре. Это знание изменило мой мир так же, как теорема Гёделя о неполноте изменила формальную логику. Я осознал, что вокруг меня существуют люди, которых невозможно переубедить, вне зависимости от убедительности аргументации и шаткости их позиции.

Традиционно начну издалека. Меня всегда интересовал вопрос: Почему ученые, раз такие умные, не вступают в дискуссии с обывателями, одержимыми разными лженаучными глупостями – ведь показать им истину не сложно: наука выработала многоженство инструментов, способных убедительно доказать любой спорный вопрос: от наличия законов Менделя на примере садовых мушек, до отмены «Новой Хронологии» через дендрохронологический анализ.

Сейчас я знаю ответ – переубедить сторонников лженаучных теорий невозможно. Но вовсе не потому, что они серьёзно заблуждаются. А в точности до наоборот – их невозможно переубедить, потому что они не заблуждаются вообще.

Привет, Хабр. Сегодняшняя статья будет интересна тем, кто хочет собрать простой OLAP‑куб для анализа данных, чтобы понять, как он устроен и работает. Экспериментировать будем с помощью TinyOLAP, одного из немногих OpenSource движков на Python.

Привет, Хабр!

Global Interpreter Lock в Питоне предотвращающает одновременное выполнение нескольких потоков в одном процессе интерпретатора Python. Т.е даже на многоядерном процессоре многопоточные Python‑приложения будут выполняться только в одном потоке за раз. Это было введено для некой потокобезопасности при работе с объектами Python, упрощая тем самым разработку на уровне интерпретатора.

На первый взгляд, GIL кажется разумным компромиссом для упрощения разработки. Однако, когда есть многоядерные процессоры и появляется необходимость в высокопроизводительных вычисленях GIL серьезно ограничивает возможности масштабирования и параллельную работу.

В этой статье рассмотрим способы обхода GIL и первый способ — использование многопроцессности вместо многопоточности.

Добро пожаловать! Вы собираетесь отправиться в путешествие, чтобы научиться создавать веб‑приложения с помощью Python и фреймворка Flask. В этой первой главе вы узнаете, как настроить проект Flask. К концу этой главы на вашем компьютере будет запущено простое веб‑приложение Flask!