Все потоки

Привет, Хабр! Сегодня расскажу, как я собрал сетевое хранилище NAS. Недавно оно понадобилось мне для дома, и я решил не покупать, а сделать свое. Тут не все так просто: есть разные варианты — «железный» и софтовый. В первом случае просто берем готовый NAS-сервер вроде Synology или QNAP, набиваем в него дисков — и все. Недешево, хотя в большинстве случаев это оправдано бесперебойной работой.

Но я не хотел тратиться, поэтому выбрал второй вариант — самостоятельную сборку на базе ПК. Выбор огромен — от Raspberry Pi до относительно недорогих HP ProLiant MicroServer. Я собрал на «железе», которое у меня было в запасе: HP ProLiant MicroServer Gen8, CPU Intel Celeron G1610T, 16 ГБ DDR3, 4 x 4 ТБ HDD. После сборки задумался о программном обеспечении. Его много — от готовых решений вроде TrueNAS, XigmaNAS, OpenMediaVault до самостоятельной настройки сервера с нуля на базе Linux или FreeBSD.

Я не искал легких путей (ведь я инженер!) и решил поэкспериментировать. Выбрал довольно экзотический вариант создания NAS при помощи операционной системы OmniOS. ZFS в ней поддерживается нативно, а сама она продолжает славные традиции своего предка — illumos. Это стабильность, поддержка ZFS, предсказуемое поведение в продакшене, а также простая, но гибкая модель управления сервисами (SMF). Плюс четкая структура пакетов и ориентация на безопасность и прозрачность исходного кода. Подробнее обо всем этом — дальше.

Новая книга по продуктивности, новая статья про «8-й навык высокоэффективных людей», подкаст о тайм‑менеджменте — и это только за вечер. Вы честно записываете задачи в Notion, красиво раскрашиваете матрицу Эйзенхауера, синхронизируете календари… А через месяц — снова аврал, стресс и чувство, что «система» вас подвела.

Узнали себя? Вы вовсе не одиноки: наш мозг одержим сложными решениями, как ребёнок — блестящими игрушками. Но почему мы игнорируем простые правила и стараемся усложнить себе и без того нелегкую жизнь? Давайте разберёмся, пока вы не скачали очередной трекер привычек.

Можно ли белый свет собрать из двух монохроматических источников? Может ли цвет быть относительным? Умеет ли зрение вычитать цвета? Если типов колбочек три, почему цветовое пространство плоское? Можно ли «на глаз» оценить цветопередачу белого света?

На эти и другие вопросы интереснее отвечать, руками собирая белый свет из спектральных компонент, и глядя на освещаемую сцену своими глазами.

Так как предыдущая статья‑эксперимент по задаванию вопросов коллегам была воспринята сообществом Хабра достаточно позитивно и участники были не прочь повторить, то новое мероприятие не спеша достигло ленты статей Хабра :)

Всё просто: 10 участников написали 20 вопросов и дали на них 182 ответа. Авторство вопросов и ответов анонимно, а ответы свёрнуты под спойлеры, чтобы читатели могли поотвечать на вопросы без подсказок.

Прошивка чипа BIOS с использованием внешнего девайса — надежный способ восстановить работоспособность ноутбука, если микропрограмма повреждена. Загрузка извне позволяет обойтись без запуска ОС, с прямым доступом к SPI-флеш-памяти. Сегодня покажу пошаговый процесс прошивки и расскажу, какие тут могут быть нюансы.

Сразу отмечу, что это пост для начинающих любителей электроники. Профессионалы и так отлично знают, как нужно «шить». Но если захотите поделиться опытом — приходите в комментарии, буду рад!

Краткое содержание последних 24 часов: доллар обесценивается, рынки акций пикируют, нефть валится, пингвины в панике, камбоджийские ткачихи в шоке. А всё дело в том, что один рыжий парень показал по телевизору большую табличку с большими тарифами! В этом материале мы попробуем разобраться – что происходит, и зачем Дональд Трамп устраивает весь этот балаган.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я работаю в YADRO и продолжаю изучать машинное обучение на С++. Я уже писал, как реализовать модели для распознавания лиц на фото и для поиска объекта в пространстве с помощью computer vision. Ссылки на материалы ищите в конце статьи.

Сегодня затрону «математическую» тему и расскажу о реализации сверток: что это за операция и какие есть алгоритмы для вычисления. Приведу простые примеры с кодом, чтобы вы могли опробовать решения.

У статьи будет вторая часть: про особенности реализации одного из этих алгоритмов с использованием CUDA в рамках фреймворка PyTorch и про то, как адаптировать его под свои задачи.

Вариантов схемы легендарного Big Muff существует очень много, причём мне повезло: сегодняшний оказался особенно интересным.

Nelm — это свободная Open Source CLI-утилита для управления Helm-чартами и их развёртыванием в Kubernetes. Взяв за основу кодовую базу Helm 3, Nelm не только делает почти всё то, что может делать Helm, но делает это лучше, а также предлагает дополнительную функциональность. 

Nelm обратно совместим с Helm-чартами и Helm-релизами, что сильно упрощает процесс миграции для пользователей Helm. Если вы уже работали с werf, то Nelm — это werf, но без гитерминизма, сборки, доставки и очистки образов.

Под катом вас ждут подробности о преимуществах Nelm по сравнению с Helm 3.

Вы приходите на работу — а вам больше не дают задач. Коллеги внезапно перестают здороваться, а начальник при всех называет вас «бесполезным балластом». Вас нагружают невыполнимым объемом работы, а потом обвиняют в «профнепригодности». Было ли у вас такое? Может вы были свидетелем таких процессов?

Это не паранойя. Это система «выдавливания» сотрудников. По данным Роструда, каждый пятый работник сталкивается с давлением перед увольнением. Но лишь 3% обращаются в суд — остальные просто уходят «по собственному», теряя деньги и репутацию.

Но зачем так делать? Это просто выгодно. Увольнение «по статье» грозит им судами и проверками, а «сокращение» требует выплат. А вот если сотрудник как бы «сам ушел» — компания может сэкономить от 2 до 12 зарплат в каждом случае.

Давайте рассмотрим реальные кейсы из моей практики и практики моих коллег, сформируем пошаговый план действий, которые помогут вам отстоять свои права, правильно отвечать HR и руководителю.

Postgres Professional продолжает публиковать книги о возможностях СУБД PostgreSQL. В этот раз представляем учебное пособие для тех, кто хочет стать маэстро в управлении базами данных.

Каждый хотя бы раз в жизни должен устроить одну великолепную шутку. В этой статье я расскажу о своей (кажется, срок исковой давности уже прошёл). История правдива, вырезаны только имена, чтобы защитить виновного.

На своей первой работе после колледжа я был программистом баз данных, несмотря на то, что мой диплом никак не был связан с компьютерами, да и сегодняшняя профессия тоже. Причина заключалась в том, что университет, в котором я работал, не мог предложить конкурентоспособную зарплату, но имел различные неденежные бонусы, плюс они готовы были обучать любого, обладавшего достаточными для работы знаниями. Я, только что выпустившийся студент Университета Калифорнии, вполне освоил работу как минимум с BSD/386 и SunOS, и, что более важно, имел отличные рекомендации от своего предшественника, получившего повышение. Меня наняли, и это стало их первой ошибкой.

В 2020 г. во многих средствах массовой информации писали об очередной «теории всего» – гипотезе рекурсивно самовычисляющей Вселенной. Её автор – известный бизнесмен и программист Стивен Вольфрам, который разработал базу знаний Wolfram Alpha и ПО Mathematica. Особенно большой ажиотаж вызвала статья «Кажется, мы близки к пониманию фундаментальной теории физики, и она прекрасна», переведенная для Хабра уважаемым @SergioShpadi 448-страничный технический документ, загруженный на arxiv.org, называется скромнее: «Класс моделей, потенциально представляющих фундаментальную физику». Он переполнен странными графическими изображениями, но не содержит ни одной математической формулы. Что это вообще такое – наука нового типа или причудливое увлечение миллиардера? Это теория одной или множества вселенных? Как она соотносится с теорией Эверетта и другими интерпретациями квантовой механики? Светит ли ей признание официальной наукой, или она войдёт в историю как образец псевдонаучной (гипер)графомании? Может ли наш мир оказаться подобием Майнкрафта, японского сканворда или головоломки «соедини точки по цифрам»»?

Стивен Вольфрам уже много лет жалуется, что физики его игнорируют и не хотят писать отзывы на его работы. Неужели это признак глобального заговора учёных, не желающих менять старую парадигму мышления? Я не физик и не математик, чтобы делать выводы о корректности всех моделей, но и теория у Вольфрама не такая сложная, чтобы не разобраться в ней без специального образования. На мой взгляд, Вольфрам заслуживает более пристального внимания, ведь его модель весьма показательна как пример того, как далеко можно зайти в поисках дискретной и детерминированной основы физической реальности. Поэтому представляю вам свой философский обзор и объяснение теории рекурсивно самовычисляющей Вселенной на естественном языке.

Привет, %USERNAME%. Признаюсь: у меня никогда не было раньше ускорителей от знаменитой 3Dfx. Эта эпоха прошла мимо, хотя я постоянно натыкался на упоминание названия Voodoo в журналах того времени. Все игры начала миллениума я пробовал, уже имея компьютер с NVIDIA Riva TNT2, и не особо задумывался, а что же там было раньше.

Спустя четверть века мне удалось собрать ретрокомпьютер моей мечты, но чего-то в нем не хватало. Через месяц я понял, что мне хочется попробовать ту самую легенду, о которой я столько слышал. Приступил к поискам и в какой-то момент на барахолке нашел коробку с новой по виду 3Dfx Voodoo 2. Продавец со скучающим видом сказал, что хочет за нее 5 евро, и незамедлительно их получил. Я же не мог поверить в случившееся, так как на eBay за подобную карту попросят от 150 до 250 евро.

Кот в мешке? Возможно, но я же тоже анализирую покупки. Ускоритель выглядел новым, словно только вышел с завода. Плюс на контактах не было следов, что его уже вставляли в компьютер, а соединительный кабель был в оригинальном запаянном пластиковом пакете. Именно об этой карте и ее тестах сегодня и поговорим.

«Вспоминаю, как в 7-м классе ничего не понимал, когда мы начинали разбирать тригонометрию. С учителем мы не смогли найти общий язык, поэтому к 8–9-му классу я был уверен, что никогда не буду заниматься математикой, а уж тем более сидеть по несколько часов в день, утыкаясь в учебники Беклемишева или Кожевникова и параллельно просматривая лекции Физтеха…»

Всем привет! Идею этой статьи я вынашивал довольно долго, пока не набрался опыта в том, что сейчас стало моей каждодневной практикой. Надеюсь, мой опыт поможет кому-то из вас комфортнее и эффективнее подойти к изучению математики (а может, и других наук). Предлагаю познакомиться:

Меня зовут Ренат, мне 23 года, я родился в Москве, окончил обычную школу и вплоть до 19 лет не понимал, чем хочу заниматься — что называется «что меня драйвит». Сейчас живу на Кипре, работаю тут аналитиком, продолжаю параллельно учиться в России и скоро заканчиваю там университет.

За последние несколько лет я успел поработать аналитиком в Ozon, затем продуктовым аналитиком в Тинькофф (ныне Т-банк), перешёл в лондонский стартап, а сейчас тружусь над проектами в сфере Trust & Safety. И вот в один прекрасный день я решился «серьёзно ботать математику»: уже несколько месяцев уделяю 10–15 часов в неделю задачам, лекциям и подготовке к поступлению в магистратуру (решая вступительные от МГУ, ВШЭ, МФТИ). Именно об этом пути — как я ищу мотивацию, борюсь с прокрастинацией и стараюсь не выгореть — я и хочу вам рассказать.