Всем привет. Сегодня я покажу вам, как можно создавать 2.5D уровни в изометрии с помощью быстрого прототипирования техникой grayboxing, и генеративного искусственного интеллекта, а именно Stable Diffusion. Практически весь процесс, описываемый в статье, довольно легко автоматизируется.

Если интересно, добро пожаловать под кат.

Представим следующую ситуацию. Ваш python веб-сервер собирает какие-то метрики prometheus_client-ом: счётчики, гистограммы и т. д, например, количество входящих запросов. Вы также настроили приложение, чтобы /metrics возвращал все ваши метрики. Если режим работы prometheus_client-a оставить по умолчанию, при запуске приложения gunicorn-ом с более чем одним воркером вы сталкиваетесь с проблемой консистентности метрик.

Привет! Меня зовут Антон Жуков, я руковожу группой разработки в Сбермаркете. В профессии я уже более 12 лет, с Golang работаю с 2016 года, а с Kubernetes — с 2018 года.

В этой статье расскажу об основах Kubernetes, возможных проблемах и решениях, а также о том, как грамотно использовать ресурсы этой платформы, чтобы выжать максимум из Go-приложений. Кроме того, в конце статьи я опишу кейс настройки GOMAXPROCS на примере нашего приложения и расскажу, как нам удалось повысить его производительность на 20-50%.

В этой статье мы расскажем вам про самые важные фичи, внедренные за последние полгода в ChatGPT (самую мощную нейросетку в мире), а также обсудим – каким видением будущего поделился Сэм Альтман на прошедшей 7 ноября конференции от OpenAI. Спойлер: они хотят запилить «агентов Смитов», которые смогут самостоятельно взаимодействовать с миром!

Сборная солянка из существующих best practices по работе с Grafana и немного с Prometheus, проверенных мной лично. Можно просто положить в закладки — когда-нибудь да пригодится.

Привет, уважаемые читатели Хабра!

Когда у нас есть десятки, сотни или даже тысячи микросервисов, становится важным уметь управлять трафиком между ними. Это может включать в себя маршрутизацию запросов, балансировку нагрузки, версионирование сервисов и даже внедрение A/B-тестирования. Контроль над трафиком необходим для обеспечения стабильности и производительности системы.

Мониторинг микросервисов и всей инфраструктуры позволяет выявлять и решать проблемы быстро. Это включает в себя сбор метрик, анализ логов и трассировку запросов. В мире микросервисов даже мелкие изменения могут иметь большое воздействие на производительность, и мониторинг помогает быстро реагировать на такие изменения.

И вот здесь на помощь приходит Istio, предоставляя мощные инструменты для управления трафиком и мониторинга в микросервисной архитектуре.

У нас было 20 нотариальных доверенностей (как требует ст. 244.20 ГПК РФ для групповых исков), 1008 подписанных заявлений о присоединении к иску, а также 1 компьютерно‑техническое исследование, 3 адвоката, 2 юриста и пинта чистого дофамина. Не то чтобы это был необходимый запас для суда, но раз уж начал готовить первый групповой иск по утечкам к гиганту, то сложно остановиться...

За полтора года нашей совместной (РКС + Сетевые свободы) работы по делу самой массовой утечки в российской кибер истории, мы прошли долгий путь от несостоявшегося коллективного иска к Яндекс.Еде до получения отказа силовиков признавать утекшие данные сведениями о частной жизни при принятии решения о возбуждении уголовного дела по ст.137 УК РФ (нарушение неприкосновенности частной жизни). 

Привет! Меня зовут Андрей, я head of platform в финансовом маркетплейсе Банки.ру. 

Для создания своих продуктов мы применяем микросервисный подход. Он помогает нам ускорить разработку и делает ее гибкой и управляемой. Но как в любом подходе, у него есть темная сторона, проявление которой может создать кучу неприятностей и осложнить работу над проектом. Сегодня хочу поговорить об одном из таких аспектов — о сервисах-«сиротах» (так мы их ласково называем в Банки.ру, поэтому дальше кавычки ставить не буду).

Эта статья – оптимистичное и структурированное продолжение моего доклада на ту же тему, с которым я выступал в 2018 году. Текстовая версия есть на Хабре.

Годы взаимодействия с разномастными сиротами помогли их классифицировать, поэтому захотелось уделить больше внимания тому, какие сироты бывают, чем они опасны или хороши (такое тоже случается), каких нужно возвращать в семью, а от каких отказываться. Чтобы было зрелищнее и веселее, использовал образы и иллюстрации из мира «Гарри Поттера» в целом и «Фантастических тварей» в частности, прошу понять и простить. Права на изображения незыблемо принадлежат братьям Уорнер – и всё такое.

Мониторинг играет решающую роль в обеспечении производительности, доступности и стабильности FastAPI-приложений. Отслеживание ключевых показателей и выявление потенциальных проблем поможет разработчикам вовремя принимать решения и улучшить его работу. В этом гайде мы рассмотрим, как настроить мониторинг FastAPI-приложения с помощью двух мощных инструментов: Grafana и Prometheus.

Так исторически сложилось, что последние 5 лет своей продуктовой разработки я работаю с микросервисами вокруг брокеров сообщений (преимущественно RabbitMQ и Kafka).

И все это время меня не покидало чувство некой неудовлетворенности и неполноценности инструментария, который был мне доступен.

Приходя из мира HTTP фреймворков ты чувствуешь себя как будто на костылях - ни тебе hotreload'а, который есть практически в любом wsgi-asgi сервере, хочешь тестировать - поднимай контейнеры окружения или мокай зависимости (особенно удобно в CI, ага), не забудь о реконнектах, логировании, трассировке и тд и тп.

И вот, таская от сервиса к сервису ворох всех этих проблем (и код который эти проблемы решает), до меня дошла гениальная идея: оформить весь однотипный код, общий для всех сервисов в единый пакет!

Так появился на свет фреймворк Propan.

Была тут одна замечательная история – пермский юрист Василий Черепанов отсудил у представительства Lenovo десятикратную стоимость за бракованный ноутбук.

С одной стороны, дело попахивает потребительским экстремизмом. С другой, человек год просидел без оплаченной покупки, изрядно побегал по всевозможным инстанциям, ну и вовсю ощутил на себе «заботу» производителя о потребителях. Те, кому «посчастливилось» столкнуться с подобной «заботой», наверняка уже воскликнули, мол, молодец парень, отомстил за всех.

Далее – интервью с Василием Черепановым с подробностями его «ноутбучной» истории и всевозможными юридическими моментами и судебными и досудебными тонкостями. Некий ликбез по «Закону о защите прав потребителей». Если вы с ним не особо знакомы, то будет интересно.

Слышала от многих разработчиков, что они не любят рабочие встречи. Говорят: "Пустая трата времени", "Митинги бесполезны", "А работать то когда?". Так вот, если у вас такие встречи, то вы явно что-то делаете не так.

DevOps-инженеры знают, как сложно найти действительно познавательную литературу. В этой профессии очень важны постоянное самосовершенствование и изучение новых технологий. Книги помогают систематизировать знания и могут подсказать приемы, которые сделают работу эффективнее. В новой подборке от экспертов МойОфис мы советуем семь стоящих изданий. Подробности — под катом.

Роман Левентов leventov
Довожу до вашего сведения, что я отправил ссылку на ваш пост в интернет-приемную sledcom.ru. За распространение фейков сейчас есть административная и уголовная ответственность: www.garant.ru/news/1362894. Можете считать это чем угодно, заговором, цензурой, и т. д. но надеюсь что у вас сработает инстинкт самосохранения.

Port5 Роман всё правильно сделал, респект ему.

Datascience – это не только fit-predict

Представим, что вы начали работать в компании, которая производит однообразные операции с бесконечными таблицами. Например, в крупном ретейлере или у ведущего оператора связи. Ежедневно перед вами ставят задачу выяснить, останется ли клиент с вами или хватит ли товара на полках до конца недели. Алгоритм выглядит просто. Вы берете выборку, изучаете бесконечные ряды признаков, удаляете мусор, генерируете новые признаки, собираете сводную таблицу. Подаете готовые данные в модель, настраиваете параметры и с нетерпением ждете заветных цифр итоговой метрики. Это повторяется день за днем. Затрачивая каждый день всего 60 минут на генерацию фич или подбор параметров, за месяц вы израсходуете минимум 20 часов. Это, без малого, целые сутки, за которые можно выполнить новую задачу, обучить нейросеть или прочесть несколько статей на arxiv’e.

Удобно, когда структура данных не меняется. Стабильный набор лейблов и признаков каждый день. Вы понимаете алгоритм обработки и выстраиваете пайплайн. Однообразные таблички со знакомыми признаками начинают обрабатываться без вашего участия. Сложности начинаются в момент, когда признаки в данных становятся разными от задачи к задаче. Или, что еще страшнее, фич становится мало и модель начинает выдавать низкие метрики. Надо снова тратить время на предобработку. Рутина поглощает, блеск в глазах пропадает, продуктивность падает. Вы не первый, кто сталкивался с такими проблемами. Разработчики выкладывают в открытый доступ библиотеки, которые помогают автоматизировать однообразные операции.

При выполнении инженерно-геологических изысканий может возникнуть задача, связанная с сопоставлением данных полевых и лабораторных исследований на одних и тех же грунтах, с целью подтверждения корректной транспортировки проб от объекта изысканий до лаборатории (образцы не были деформированы и/или разрушены в ходе перевозки).

При данной постановке задачи можно применить методику A/B-тестирования.