UPDATE 2020-11-06 Теперь проект поддерживает Ubuntu 20.04 Focal Fossa (LTS) и появился готовый вариант для сборки с использованием VMWare Horizon, наряду с FreeRDP.

Изображение с сайта getwallpapers.com

История

В далёком 2013 году в одном банке использовались тонкие клиенты на основе DisklessUbuntu. С ними были некоторые проблемы, по-моему монтирование корневой ФС по сети в больших филиалах со слабой сетью работало не очень. Тогда мой хороший друг @deadroot сделал первую версию тонкого клиента, который грузился целиком в память, не требуя что-то монтировать по сети для работы.

Потом этот клиент активно допиливал я, там было сделано много полезных штук, специфичных именно для нашего сценария использования. Потом банк закрылся (отозвали лицензию), остатки исходников клиента переехали на мой гитхаб: thunclient. Пару раз я его слегка допиливал на заказ.

Недавно у меня дошли руки сделать из этой кучи страшных ненадёжных скриптов достаточно удобное для использования решение:

• Vagrant поднимает виртуалку, которую можно настраивать как обычную рабочую станцию.
• Одним скриптом из неё собирается готовые для загрузки по сети файлы, лишнее вырезается.
• Vagrant поднимает виртуальный PXE сервер и сетевой клиент для проверки получившейся сборки.

Я — большой сторонник использования IPv6, стараюсь его использовать где это только возможно. Недавно подумав я решил, что на большинстве своих виртуалок переведу ssh на ipv6-only, биндить буду на рандомно выбранный при конфигурации адрес, который потом пропишу в ДНСах для своего удобства. Но возник вопрос с доступом с моего ноутбука к тем кого таким образом настрою. Понятно, что всегда можно ходить через сервер, где у меня IPv6, конечно же есть, обычно я так и делаю, но случаи бывают разные.

Почесав немного голову я понял, что я же могу взять какую-нибудь /112 из /64 даваемой хостером и раздать по OpenVPN своему ноуту и прочим личным машинам, тем самым получив настоящий ipv6, а не адрес от брокеров.

Решил, значит надо делать. Выбрал для этого виртуалку от vultr, на которой у меня ничего изначально не было и которая предназначена была для тестов и взялся за настройку.

Vultr выдает виртуалкам сети /64, в нашем примере пусть это будет сеть 2001:NNNN:NNNN:NNNN::/64, из нее мы возьмем «маленький» кусочек /112, который и будем раздавать своим компам, пусть это будет 2001:NNNN:NNNN:NNNN:80::/112. Процедуру генерации ключей для OpenVPN я описывать не буду, она достаточно подробно описана в других руководствах, рассмотрю только конфиг и скрипты, которые будут использоваться для наших целей.

В файле /etc/openvpn/variables мы пропишем сеть и маску которые будем использовать, отсюда у нас это дело заберут скрипты:

# Subnet
prefix=2001:NNNN:NNNN:NNNN:80::
# netmask
prefixlen=112

Конфиг openvpn-сервера:

В наше время использование HTTPS становится обязательным для всех сайтов и веб-приложений. Но в процессе разработки возникает проблема корректного тестирования. Естественно, Let’s Encrypt и другие CA не выдают сертификаты для localhost.

Традиционно есть два решения.

В этом руководстве я расскажу, как написать собственную виртуальную машину (VM), способную запускать программы на ассемблере, такие как 2048 (моего друга) или Roguelike (моя). Если вы умеете программировать, но хотите лучше понять, что происходит внутри компьютера и как работают языки программирования, то этот проект для вас. Написание собственной виртуальной машины может показаться немного страшным, но я обещаю, что тема удивительно простая и поучительная.

Окончательный код составляет около 250 строк на C. Достаточно знать лишь основы C или C++, такие как двоичная арифметика. Для сборки и запуска подходит любая Unix-система (включая macOS). Несколько API Unix используются для настройки ввода и отображения консоли, но они не являются существенными для основного кода. (Реализация поддержки Windows приветствуется).

Примечание: эта VM — грамотная программа. То есть вы прямо сейчас уже читаете её исходный код! Каждый фрагмент кода будет показан и подробно объяснён, так что можете быть уверены: ничего не упущено. Окончательный код создан сплетением блоков кода. Репозиторий проекта тут.

UPD: туториал обновлен в связи с выходом релизной версии.

Хорошие новости! Официальный драйвер go для mongoDB вышел в релиз.
Немного поразмыслив я решил перевести статью с официального сайта mongoDB вместо того, чтобы писать материал самостоятельно(данный перевод отличается от статьи).
Вот что будет в данном туториале:

• Установка mongo-go-driver
• Соединение с mongoDB с помощью mongo-go-driver
• Использование BSON объектов
• Использование CRUD методов

Я долго готовился и собирал материал, надеюсь в этот раз получилось лучше. Эту статью посвящаю основным методам решения задач математической оптимизации с ограничениями, так что если вы слышали, что симплекс-метод — это какой-то очень важный метод, но до сих пор не знаете, что он делает, то возможно эта статья вам поможет.

P. S. Статья содержит математические формулы, добавленные макросами хабраредактора. Говорят, что они иногда не отображаются. Также есть много анимаций в формате gif.

Тема latency со временем становится интересной в разных системах в Яндексе и не только. Происходит это по мере того, как в этих системах появляются какие-либо гарантии по обслуживанию. Очевидно, дело в том, что важно не только пообещать какую-то возможность пользователям, но и гарантировать её получение с разумным временем отклика. «Разумность» времени отклика, конечно, сильно различается для разных систем, но базовые принципы, по которым во всех системах проявляется латентность, — общие, и их вполне можно рассматривать в отрыве от конкретики.

Меня зовут Сергей Трифонов, я работаю в команде Real-Time Map Reduce в Яндексе. Мы разрабатываем платформу для обработки потока данных в реальном времени с секундным и субсекундным временем отклика. Платформа доступна для внутренних пользователей и позволяет им выполнять прикладной код над постоянно поступающими потоками данных. Я попытаюсь сделать краткий обзор основных концепций человечества на тему анализа latency за последние сто десять лет, и сейчас мы попробуем понять, что именно про latency можно узнать, применяя теорию массового обслуживания.

В этой статье я расскажу, как мне удалось портировать алгоритм рендера трехмерных сцен на формулы Excel (без макросов).

Для тех, кто не знаком с компьютерной графикой, я постарался как можно проще и подробнее описать все шаги. В принципе, для понимания формул должно быть достаточно знания школьного курса математики (+умение умножать трехмерную матрицу на вектор).

Также я сделал небольшое веб-приложение, где можно потренироваться в создании формул для произвольных фигур и сгенерировать свой файл Excel.

Осторожно: 19 картинок и 3 анимации под катом.

Представьте, что вам надо вызвать такси. Вы открываете приложение, видите, что машина приедет минут через семь, нажимаете «Заказать» — и… автомобиль в 15 минутах от вас, если вообще найден. Согласитесь, неприятно?

Под катом поговорим о том, как методы машинного обучения помогают Яндекс.Такси более качественно прогнозировать ETA (Estimated Time of Arrival — ожидаемое время прибытия).

Всем привет! 23 сентября мы отлично провели время в московском офисе Mail.Ru Group на митапе сообщества Go в продакшене. Собрали для вас фото, видео и презентации.

Интернет велик. Очень велик. Вы просто не поверите, насколько умопомрачительно он велик. В смысле, вам может показаться, что диапазон блоков /22, который вы получили как локальный интернет-регистратор (LIR), это очень много — но в масштабах всего Интернета это так, орешки.

Конечно, на самом деле, он оказался не настолько уж и велик — не просто же так нам потребовался IPv6. Однако, это уже другая история.

Дело в том, что IPv4 (самая широко используемая версия протокола IP) задает лимит адресов, равный 2³². Это означает, что у вас есть примерно 4,2 миллиарда IP-адресов, с которыми вы можете работать — хотя по правде это не совсем так, поскольку крупные секции недоступны для использования:

Диапазон IP	Применение
0.0.0.0/8	Локальная система
10.0.0.0/8	Локальная LAN
127.0.0.0/8	Loopback
169.254.0.0/16	“Link Local”
172.16.0.0/12	Локальная LAN
224.0.0.0/4	Мультивещание (Multicast)
240.0.0.0/4	“Для использования в будущем”

Диапазоны адресов (показанные в виде записи с применением бесклассовой адресации, CIDR) перечисленные выше, для нас «убираются» — а это 588 316 672 адресов, или примерно 13% от всего количества адресов.

Однако, учитывая, что у нас остается 3 706 650 624 адресов, это вроде бы не так уж и много, и находится в идеальной достижимости для отправки пакета каждому из них.

Итак… Это конечно же не первый раз, когда кто-то пытается сделать подобное — в Интернете хватает достаточного количества «фонового шума» (незатребованных пакетов), большинство из них создается системами, которые пытаются взломать другие системы.

В предыдущих частях опуса (1, 2, 3) мы рассмотрели внутреннее строение lock-free map и убедились, что все основные операции — поиск, добавление и удаление ключа — могут быть выполнены без глобальных блокировок и даже в lock-free манере. Но стандартный std::map поддерживает ещё одну очень полезную абстракцию — итераторы. Возможно ли реализовать итерабельный lock-free map?
Ответ на этот вопрос — под катом.

Пройдем по следам C++ 2015 Russia далее.
В предыдущей статье мы рассмотрели алгоритм для lock-free ordered list и на его основе сделали простейший lock-free hash map. У этого hash map есть недостаток: размер хеш-таблицы постоянен и не может быть изменен в процессе роста числа элементов в контейнере. Это не представляет проблемы, если мы заранее примерно представляем требуемый объем контейнера. А если нет?

Автор @pshrmn ⬝ Оригинальная статья ⬝ Время чтения: 10 минут

React Router v4 — это переработанный вариант популярного React дополнения. Зависимые от платформы конфигурации роутов из прошлой версии были удалены и теперь всё является простыми компонентами.

Привет, Хабр! Эта статья про плагин Rainbow CSV, который я написал для 5 текстовых редакторов:

VS Code, Vim, Sublime Text 3, Atom, Gedit

Думаю, что многие читатели этой статьи периодически сталкиваются с CSV (comma-separated), ТSV (tab-separated) и подобными файлами. Если попробовать открыть их в текстовом редакторе (а как иначе узнать что там внутри?), то откроется совершенно невзрачная картина как с левой стороны изображения. Глядя на это сложно сказать даже сколько колонок в таблице. С правой стороны картинки тот же файл с включенным RainbowCSV, читаемость значительно повысилась за счет синтаксической подсветки.

Как-то я уже писал тут о переезде из Азии в Европу, а теперь хочу написать, что я в этой Европе делаю. Есть такая профессия — DevOps, точнее нет, но так получилось, что это именно то чем я сейчас занимаюсь. Сейчас для оркестрации всего что бежит в докере мы используем rancher, о чем я тоже уже писал. Но вот случилось ужасное, вышел ранчер 2.0 который переехал на kubernetes (дальше просто k8s) и поскольку k8s сейчас действительно стандарт для управления кластером, возникло желание тоже построить всю инфраструктуру заново с блекджеком и библиотекаршами. Что еще добавляет пикантности это то что компания постоянно нанимает разных специалистов из разных стран и с разными традициями и кто-то и собой приносит puppet, кому-то милее ansible, а кто-то вообще считает что Makefile + bash — наше все. Поэтому однозначного мнения как все должно работать просто нет, а очень хочется.

Предварительно был собран такой зоопарк технологий и инструментов:

От переводчика: ровно 175 лет и 3 дня назад были изобретены кватернионы. В честь этой круглой даты я решил подобрать материал, объясняющий эту концепцию понятным языком.

Концепция кватернионов была придумана ирландским математиком сэром Уильямом Роуэном Гамильтоном в понедельник 16 октября 1843 года в Дублине, Ирландия. Гамильтон со своей женой шёл в Ирландскую королевскую академию, и переходя через Королевский канал по мосту Брум Бридж, он сделал потрясающее открытие, которое сразу же нацарапал на камне моста.

$$

Памятная табличка на мосту Брум Бридж через Королевский канал в честь открытия фундаментальной формулы умножения кватернионов.

В этой статье я постараюсь объяснить концепцию кватернионов простым для понимания образом. Я объясню, как можно визуализировать кватернион, а также расскажу о разных операциях, которые можно выполнять с кватернионами. Кроме того, я сравню использование матриц, углов Эйлера и кватернионов, а затем попытаюсь объяснить, когда стоит использовать кватернионы вместо углов Эйлера или матриц, а когда этого делать не нужно.

В приложениях по работе с изображениями довольно часто встречается задача ресайза джипегов (картинок, сжатых по алгоритму JPEG). В этом случае сразу сделать ресайз нельзя и нужно сначала декодировать исходные данные. Ничего сложного и нового в этом нет, но если это нужно делать много миллионов раз в сутки, то особую важность приобретает оптимизация производительности такого решения, которое должно быть очень быстрым.

Когда люди ищут в интернете картинку или видео, они часто прибавляют к запросу фразу «в хорошем качестве». Под качеством обычно имеется в виду разрешение — пользователи хотят, чтобы изображение было большим и при этом хорошо выглядело на экране современного компьютера, смартфона или телевизора. Но что делать, если источника в хорошем качестве просто не существует?

Сегодня мы расскажем читателям Хабра о том, как с помощью нейронных сетей нам удается повышать разрешение видео в режиме реального времени. Вы также узнаете, чем отличается теоретический подход к решению этой задачи от практического. Если вам не интересны технические детали, то можно смело пролистать пост – в конце вас ждут примеры нашей работы.



В интернете много видеоконтента в низком качестве и разрешении. Это могут быть фильмы, снятые десятки лет назад, или трансляции тв-каналов, которые по разным причинам проводятся не в лучшем качестве. Когда пользователи растягивают такое видео на весь экран, то изображение становится мутным и нечётким. Идеальным решением для старых фильмов было бы найти оригинал плёнки, отсканировать на современном оборудовании и отреставрировать вручную, но это не всегда возможно. С трансляциями всё ещё сложнее – их нужно обрабатывать в прямом эфире. В связи с этим наиболее приемлемый для нас вариант работы — увеличивать разрешение и вычищать артефакты, используя технологии компьютерного зрения.

В данной статье описывается шеститочечный метод разворачивания этикеток. Этот метод — обратная задача рендерингу, т.е. по ключевым точкам определяется геометрия бутылки, и высчитывает исходная плоскость изображения. Все манипуляции делаются при помощи библиотеки OpenCV. Добро пожаловать под кат!