GitHub *

Можно ли с помощью GitHub анализировать работу, не заглядывая в монитор сотрудника — без скриншотов и тайм-трекеров?

Я Александр Кириллов, технический директор компании Evrone. Больше 20 лет я посвятил разработке. В этой статье поделюсь с вами опытом, который собрал за время работы с распределенными командами. Расскажу о том, как, не нарушая приватность разработчиков, следить за качеством работы на проектах и отслеживать нежелательные паттерны с помощью метрик в Jira и Git.

В современном дизайне, почти на каждом сайте и в приложениях можно увидеть тени, которые дизайнеры и разработчики применяют для создания эффекта глубины и объема...

В процессе создания своей схемы метро я использовал SVG-схему из Википедии как визуальный образец. После добавления возможности расчёта и вывода пути к своей схеме стал думать о том, как использовать алгоритм поиска по графу и для других подобных схем. И решил недавно попробовать адаптировать его для эталонной схемы из Википедии.

Для этого решил адаптировать не алгоритм к схеме, а схему к алгоритму. Поскольку алгоритм BFS использует перебор массивов станций, координат линий и пересадок, то нужно было распарсить схему из Википедии в массивы: для этого я написал различные варианты CSS-селекторов.

Как бы мы себя не обманывали - Размер имеет значение! И конечно, мы будем говорить о размере нашего андроид приложения, куда мы добавляем кучу классных features, и даже не задумываемся как это может негативно повлиять на размер приложения. Поэтому мы научимся обнаруживать регрессию размера нашего приложения на CI для автоматизации этого процесса.

В данной части, обсудим как можно проверять размер в pull request, что позволит автоматизировать весь процесс обнаружения регрессии, до того как изменения попали в development.

Рассмотрим готовые решения для использования markdown совместно с Django.

Листая интернет на наличие интересных технологий в области нейронных сетей и различного искуства,я наткнулся на пост в Твиттере, в котором Suraj Patil объявил о возможности обучения модели Stable Diffusion текстовой инверсии используя всего 3-5 изображений.

В конце декабря 2020 года я написал несколько статей на Хабре по своему опыту использования GitHub в обучении студентов (ссылки на них будут в конце сей статьи).

Сегодня же хочу рассказать об автоматизации проверки кода студентов. Примеры будут про C#, т.к. это мой основной язык, на котором я преподаю программирование.

Для меня при обучении программированию важно, чтобы студенты умели не только правильно решать задания, но и красиво писать код. В обучении и проверки заданий я использую EditorConfig, dotnet cli и GitHub Actions. Но обо всём по порядку.

В прошлое воскресенье 4 сентября я обнаружил, что GitHub-организация DigitalDesignSchool, в которой я являюсь одним из владельцев, забанена Гитхабом с формулировкой "ваш аккаунт может быть предметом американских экономических санкций".

Пораскинув мозгами и посовещавшись с моим приятелем, основателем московского интернет-провайтера RiNet Сергеем Рыжковым, у которого в тот же день забанили счет в Ситибанке в Лондоне, я решил: нужно бороться.

Если вы используете GitHub для создания приложений Apache Kafka®, наверняка вы захотите интегрировать Kafka в свою среду разработки и эксплуатации GitOps. Эта статья для тех, кто понимает принципы GitOps, ценность непрерывной интеграции и поставки (CI/CD) и важность промежуточных сред (staging).

Мы поговорим о том, как применять принципы GitOps к жизненному циклу разработки клиентского приложения Kafka с помощью GitHub Actions — для тестирования в локальной среде и Confluent Cloud, со Schema Registry и без него, и для эволюции схемы.

Существенную часть кристалла современных ЦП занимает кэш-память. Дальнейшее увеличение кэш-памяти без изменения технологических норм приведет к соответствующему увеличению кристалла. Одним из способов увеличения объема хранимой информации в кэше без увеличения самого кэша является использование алгоритмов компрессии. Среди них выделяются алгоритмы Base+Delta и Base-Delta-Immediate. Данная статья посвящена реализации первого алгоритма.

В данной заметке рассмотрим, как связать Rstudio с вашим аккаунтом на Github. Отмечу сразу, данная заметка подойдет тем, кто работает через операционную систему mac os.

Мы будем исходить из трех ограничений.

Получать данные через RestAPI биржи напрямую из клиентского кода удобно, но по любому существуют ситуации, когда все таки лучше или даже, бывает необходимо предварительно обрабатывать данные на своем сервере, сохранять в своей базе данных и уже после этого предоставлять доступ к этим обработанным данным клиентскому приложению через, опять же, свой web сервис, через свой Rest full API.

Рассмотрим одну из таких ситуаций, когда получать данные на клиента напрямую с биржи не удобно, в нашем случае это получение списка торговых пар биржи отсортированных по таким показателям как например, ликвидность и волатильность. Вот в примере ниже, мы из клиентского кода на JavaScript обращаемся за списком продуктов биржи к своему Rest full API Web Service по ссылке

https://cryptoalert.mizerov.com/api/Products/” + ex

где ex – код биржи.

James McMurray

CI система GitHub Actions достаточно свежа по сравнению со своими конкурентами, но продолжает радовать сочетанием легкости использования и постепенным расширением функционала. На мой взгляд, шаблонизация используемых пайплайнов это безумно важная составляющая, и в конце 2021 года GitHub закрыли этот вопрос, представив на наш суд Reusable Workflows. В данной статье я попробую поделиться собственным опытом построения проекта полностью на основе шаблонов workflow и порассуждать о применимости этого подхода.

polkit – это системный сервис, по умолчанию устанавливаемый во многих дистрибутивах Linux. Он используется демоном systemd, поэтому в любом дистрибутиве Linux, где применяется system, также используется polkit. Автор этой статьи, входя в состав a GitHub Security Lab, работает над улучшением безопасности опенсорсного софта; он ищет уязвимости и докладывает о них. Именно он однажды нашел уязвимость в polkit, позволяющую злоумышленнику увеличить его привилегии. Раскрытие уязвимости было скоординировано с командой по поддержке polkit, а также с командой по обеспечению безопасности в компании Red Hat. О раскрытии этой уязвимости было объявлено публично, патч для нее был выпущен 3 июня 2021 года, и ей был присвоен код CVE-2021-3560.

Эта уязвимость позволяет непривилегированному пользователю, работающему на локальном ПК, получить root-доступ к командной оболочке системы. Такой эксплойт несложно осуществить при помощи нескольких стандартных инструментов командной строки, как показано в этом коротком видео. В данном посте будет объяснено, как устроен этот эксплойт, а также показано, где именно в исходном коде находится этот баг.

История уязвимости CVE-2021-3560 и какие дистрибутивы она затронула

Рассматриваемый баг достаточно старый. Он вкрался в код более восьми лет назад в коммите bfa5036 и впервые мог использоваться в версии 0.113 программы polkit. Однако, во многих популярных дистрибутивах Linux эта уязвимая версия не использовалась до относительно недавнего времени.

Немного специфической историей этот баг обладает в Debian и его производных (например, в Ubuntu), так как Debian использует форк polkit, в котором есть своя особенная схема нумерации версий. В форке Debian этот баг появился в коммите f81d021 и впервые попал в дистрибутив в версии 0.105-26. В стабильном релизе Debian 10 (“buster”) используется версия 0.105-25, таким образом, уязвимости в нем нет. Но некоторые производные Debian, в том числе, Ubuntu, основаны на нестабильной версии Debian, а она уязвима.

В данной статье хочу рассмотреть банальный и не сложный проект, а именно подсчет количества поднятых пальцев.

Все исходники можно найти на моем Github.

Код будем рассматривать с самого начала, но лучше всего ознакомиться с моими предыдущими статьями.

Подготавливаем среду и устанавливаем следующие библиотеки:

В данной статье хочу рассказать про поиск объектов на видео с помощью Python и OpenCV. Помимо обычных видео, можно использовать и камеры.

Полный код и все исходники можно найти на моем Github.

Данный проект является продолжением моей предыдущей статьи - Поиск объектов на фото с помощью Python. Для того, чтобы не тратить много времени на ее изучение, я распишу весь процесс по новой.

• Простота. Стажёр или студент, приходя к нам, может уже через неделю написать и отправить в продакшен новый микросервис.
• Надёжность. Многие ошибки, в том числе и связанные с многопоточностью, можно поймать на этапе компиляции. Кроме того, фреймворк даёт подсказки по исправлению проблем.
• Полнота. В userver есть всё необходимое для тестирования, работы с разными базами данных, кеширования, логирования, трейсинга, распределённых блокировок, работы с JSON, BSON, YAML, изменения параметров сервиса на лету и так далее.