Open source *

Меня зовут Алексей Афонин, я старший дизайнер продукта в Yandex Cloud. В прошлом году нам понадобилось полностью изменить внешний вид нашего сервиса для бизнес‑аналитики DataLens перед его выходом в опенсорс. Разработчики и дизайнеры интерфейсов часто сталкиваются с подобными задачами: есть уже работающий сервис, но его нужно стилизовать, например, в случае ребрендинга или при необходимости учесть специфический пользовательский опыт.

В наших продуктах мы пользуемся дизайн‑системой и библиотекой компонентов Gravity UI — это проект Yandex Cloud, который не так давно тоже вышел в опенсорс. В этой статье я поделюсь опытом, как мы решили задачу «перекрашивания DataLens» с её помощью. Но даже если вы не используете DataLens и ещё не знакомы с Gravity UI, наши наработки могут пригодиться командам разработчиков и дизайнеров, которые хотят стилизовать свои продукты быстрее и удобнее.

В корпоративном среде пользователи используют, как правило несколько приложений. И в каждом приложении в корпоративной среде необходимо аутентифицироваться. Конечно, можно создавать для каждого приложения свою учетную запись. Но такой подход неудобен и для администраторов системы и для пользователей. Гораздо удобнее входить в приложение под пользователем, который уже аутентифицирован в операционной системе. Для пользователей в домене Windows - таким решением является протокол Kerberos.

В 2024 году ни одна крупная компания в мире, работающая с CAD (BIM) данными, не получает доступ к данным из CAD (BIM) программ через API или плагины.

Все крупные компании, работающие с форматами CAD (BIM), работают с определенными SDK а форматы, содержащие данные о строительных проектах становятся взаимозаменяемы.

Автоматическая доставка проектных артефактов в тестовые и продуктивные среды является безусловной необходимостью современных процессов промышленной разработки ПО. 

Мы пройдем полный процесс создания пайплайна для сборки и деплоя при помощи GitLab и сопутствующего ПО. Все операции мы проделаем на одном компьютере, хотя ничто не должно вам помешать сразу или в дальнейшем масштабировать полученное решение на один или несколько серверов. Для экспериментов лучше иметь достаточно современный компьютер с количеством оперативной памяти не менее 16 гигабайт, производительным процессором и хорошим интернет-каналом. 

Предполагается, что у вас уже установлены Docker и ssh-сервер и вы немного умеете со всем этим обращаться. 

Всем привет, хочу рассказать о своей утилите dcw (Docker Compose Workspace) для удобного управления тестовыми окружениями на базе docker-compose.

Только изучили один инструмент, как сразу же появились новые? Придется разбираться! В статье мы рассмотрим новый тип баз данных, который отлично подходит для ML задач. Пройдем путь от простого вектора до целой рекомендательной системы, пробежимся по основным фишкам и внутреннему устройству. Поймем, а где вообще использовать этот инструмент и посмотрим на векторные базы данных в деле.

16 апреля 2024 года вышли релизы Joomla 5.1 и Joomla 4.4.4. Если Joomla 4.x уже находится в режиме поддержки и получает только "заплатки", то в каждом выпуске Joomla 5.x появляется что-то новое. Краткий список был опубликован в недавней новости. Давайте посмотрим подробнее на то что же именно появилось в Joomla 5.1.

Захожу я в английский клуб. Там все сидят, выпивают, в карты играют. Смотрю — в очко режутся! Сел я за столик, взял карты. У меня — 18. А мой соперник говорит: «20». Я ему: «Покажи!». А он мне: «Мы, джентльмены, верим друг другу на слово». И вот тут-то мне поперло.

Но в ИБ так не пройдет, нужна здоровая паранойя. Поэтому на слово не верим никому, в том числе и инструментам анализа, а сначала их проверяем.

Gentoo, один из самых популярных дистрибутивов Linux, ввёл запрет на принятие изменений, созданных при помощи инструментов генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). Этот запрет охватывает различные аспекты работы над дистрибутивом. Так, разработчики больше не могут использовать ГИИ для написания кода, отчётов об ошибках или документации. Но не исключено, что в будущем эти изменения будут пересмотрены. Подробности — под катом.

В предыдущих сериях (FAQ • 1 • 2 • 3 • 4 • 5 ) мы весьма подробно рассмотрели, как написать на Java собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL поверх Spark RDD API, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных.

В данной части поговорим о том, как добавить в выражения SQL поддержку функций. Например,

SELECT
    MAX(score1, score2, score3, score4, score5) AS max_score,
    MIN(score1, score2, score3, score4, score5) AS min_score,
    MEDIAN(score1, score2, score3, score4, score5) AS median_score,
    score1 + score2 + score3 + score4 + score5 AS score_sum
FROM raw_scores INTO final_scores
WHERE ABS(score1 + score2 + score3 + score4 + score5) > $score_margin;

— тут у нас функции MAX, MIN и MEDIAN принимают любое количество аргументов типа Double и возвращают Double, а ABS только один такой аргумент.

Вообще, кроме общей математики, в любом уважающем себя диалекте SQL как минимум должны быть функции для манипуляций с датой/временем, работы со строками и массивами. Их мы тоже обязательно добавим. В classpath, чтобы движок мог их оттуда подгружать. До кучи, ещё и операторы типа >= или LIKE, которые у нас уже были реализованы, но хардкодом, сделаем такими же подключаемыми.

Apache NetBeans — одна из первых IDE для Java, поддержка которой не прекращается на протяжении почти 30 лет. Совсем недавно вышла 21-я версия. Мы решили проверить исходный код такого долгожителя и выбрали наиболее интересные ошибки, которые разберём в этой статье.

Страница результатов Умного Поиска позволяет нам отображать некоторые поля (изображение, категорию, дату и т. д.), но не пользовательские поля. Поскольку поля Joomla предоставляют очень гибкий способ добавления дополнительных свойств к нашему контенту, их отображение в результатах поиска может сделать результаты более значимыми.

Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании RAFT. Сейчас технологии AI применяются и развиваются во многих сферах деятельности человека, в особенности LLM, про которые уже слышал каждый. В большинстве случаев подобные технологии реализуют на Python, используя различные библиотеки, такие как pytorch, tensorflow, jax. Все они имеют свои преимущества и недостатки. Например, всем известная скорость вычислений.

Меня зовут Антон Сорока, я математик и аналитик данных.

Я хотел бы рассказать об алгоритме, который выделяет кусочно-линейный тренд из временного ряда и сам определяет точки изменения тренда. Другими словами, это алгоритм для автоматического кусочно-линейного приближения любой функции. Это может понадобиться, если вам важно анализировать линейные тренды ряда, но единственная линия явно недостаточно точно описывает ряд, и самостоятельно искать точки, где тренд менялся, неудобно. Реализация этого алгоритма есть в open-source библиотеке для анализа изменений временных рядов, написанной на Python.

Представляю вашему вниманию своё видение данного процесса, т.к. ничего подобного пока не находил. Для примера будет показана обработка сообщений и нажатий на различные кнопки в боте Avandy News (бот основан на программе Avandy News Analysis, которая включена в Реестр российского ПО).

Стек: Java 17, Spring Boot 3.15, Postgresql 16.1

Привет! Меня зовут Евгений Константинов. Я занимаюсь разработкой инструментов автоматического тестирования в Яндексе. В этой статье хочу рассказать про историю создания инструмента Testplane

Testplane поможет вам:

- протестировать разные сценарии в любом браузере; 

- проверить вёрстку с помощью скриншотного тестирования; 

- выполнить тестирование ваших React-компонентов;

- запустить клиентские unit-тесты в контексте браузера. 

Если в организации множество приложений и сервисов, то нет необходимости разрабатывать аутентификацию и авторизацию для каждого сервиса отдельно. Оптимальным подходом является использование централизованного сервиса аутентификации совместно со шлюзом авторизации, который и определяет политики доступа к приложениям.

В этой статье мы настроим централизованную аутентификацию через сервис аутентификации на Open Access Manager (OpenAM) и настроим доступ к приложению через шлюз авторизации Open Identity Gateway (OpenIG), который будет использовать сессию аутентификации OpenAM. В качестве защищаемого приложения будем использовать приложение, разработанное с использованием Spring Boot и Spring Security.

Вышла новая версия Kubernetes — 1.30. Среди главных нововведений — структурированные параметры для DRA, рекурсивное монтирование read-only-томов, синхронизация статусов задач сторонними контроллерами, более гибкие критерии успешности индексированных задач, обновленное управление маршрутизацией трафика.

Недавно я столкнулся с тем, что потребовалось распечатать большое количество строительных смет, но в последний момент оказалось, что номер договора в них указан неверно, потому что в начале месяца он поменялся.

Так появилась задача однотипной замены номера договора и его даты в каждом из *.xlsx файлов, которые были расположены в папках, названных по адресу объекта. Таких папок было множество и некоторые ещё имели вложенные подкаталоги.

Ручной способ, который состоит из использования сочетания клавиш Ctrl + H хоть и позволял сделать замену во всей книге Microsoft Excel сразу, но подразумевал что придётся открыть каждый файл по отдельности, нажимать несколько раз (под замену не только номер, но и дата) сочетания клавиш для замены, сохранять книгу Экселя, закрывать книгу, открывать новую книгу. В общем совершать множество механических действий.

Я конечно же стал думать, как можно наиболее простым для себя способом сделать это множество автозамен. Выбор сразу пал на VBA - Visual Basic для приложений. Ведь при помощи VBA можно заставить Эксель делать то, чего он не умеет по умолчанию.

Так что в этой статье хочу показать пошаговое руководство по быстрой и массовой автозамене любых данных во множестве файлах Excel с помощью сценария VBA.