Приветствую!



Сегодня речь пойдет о том, как добиться высокого качества монтажа на платах с большим количеством компонентов — до 1500шт (можно и больше при плотном монтаже или при сборке 1-2 плат одновременно — не более). Потребность в таком сложном монтаже обычно возникает при изготовлении первого макета или нескольких образцов, чтобы убедиться в правильности трассировки печатной платы (основных сложных моментов) или же при разовом производстве. После получения такого макета можно начинать отлаживать программное обеспечение и вносить корректировки в плату. Заводская сборка, в этом случае, не совсем подходит из-за ее стоимости, подготовки конструкторской документации, подборки компонентов, сроков, макетирования и многого другого (под катом картинки на 8Мб).

А давайте давайте соберём здесь хорошие книги, которые просто стоило собрать.
Суть в том, что просто давно стоило сложить хорошие книги в одном посте, чтобы было что прочитать в дороге — или просто для души.

Каждый представитель любой IT-профессии, не важно, программист ли он, системный администратор, да кто угодно — читать любит. Иначе вряд ли бы он пошел в эту профессию, с бесконечными статьями и документациями) Но книги — это не только источник знаний и чужого опыта, это ещё и отличное развлечение. И пусть на календаре суббота, по функциональным параметрам сегодня самая настоящая пятница, а потому предлагаю поделиться в комментариях вашими любимыми развлекательными книгами и рассказами об ITшниках и для ITшников!

Под катом — 5 первых названий с описаниями от меня, для затравки.
update 1. В комментариях ещё 10+ названий.

Итак, как и обещал в первой части, продолжаем упрощать бытовую жизнь хабражителя. Сегодня 8 марта (кстати, девушки, поздравляю!) и части мужчин хочется порадовать своих женщин и освободить их от «рабского труда» на кухне, а другой части – приготовить для себя не традиционные пельмени\вареники\сосиски, а что-то посущественней.
Вот несколько проверенных рецептов, которые пригодятся и первым, и вторым.

Осторожно, много картинок. Голодным не входить!

Пожалуй, начну с того, что если перегружаться 15 раз в год, то любой «тюнинг» процесса загрузки отнимает больше времени, чем будет выиграно на перезагрузках за все время жизни системы. Однако, спортивный интерес берет свое, тем более, что люди интересуется процессом оптимизации быстродействия. А загрузка оказалась самым очевидным кандидатом в примеры того, как на мой взгляд должен выглядеть этот самый процесс. Сразу скажу, что грузиться будем с 5400 rpm винта, грузиться будем в «рабочую» систему: помимо недобитой вендорской крапвари там стоит еще куча всякого типа вижуал студии, антивируса, скайпа, стима, гуглапдейтера и пр…

Про то, почему отключение pagefile-а скорее вредно, чем полезно — как нибудь в другой раз, а пока…

В этой статье я кратко расскажу, как именно преобразуются координаты точек при повороте камеры в 3D играх, css-преобразованиях и вообще везде, где есть какие-то вращения камеры или предметов в пространстве. По совместительству это будет кратким введением в линейную алгебру: читатель узнает, что такое (на самом деле) вектор, скалярное произведение и, наконец, матрица поворота.

Добрый день, уважаемые читатели.
В сегодняшней статье я покажу основы разбора HTML разметки страниц с помощью библиотеки lxml для Python.
Если вкратце, то lxml это быстрая и гибкая библиотека для обработки разметки XML и HTML на Python. Кроме того, в ней присутствует возможность разложения элементов документа в дерево. В статье я постараюсь показать, насколько просто ее применение на практике.

Некоторое время назад озадачился поиском способа развертывания проектов Django, к которому предъявлялись два требования:

1. Удобное управление запуском/остановкой/перезапуском нескольких проектов на одном хосте
2. Поддержка разных виртуальных сред для разных проектов

По второму пункту мой выбор склонился в пользу Nginx + uWSGI. По первому же, из рассмотренных мною вариантов больше всего понравились обвязки для uWSGI в Debian.

Эта маленькая библиотека позволяет очень просто создать пошаговое введение для сайта или приложения. Достаточно добавить атрибуты data-intro и data-step с описанием и номером шага соответственно к нужным элементам страницы. Вот так:

<a href='http://google.com/' data-intro='Hello step one!' data-step='1'></a>

Ни для кого не секрет что IPv4 адресов в свободной раздаче больше нет и не будет и эта фраза скорее всего вызовет много холивара, но все таки — будущее за протоколом IPv6.
На сегодняшний день не очень большое количество интернет провайдеров (имеется ввиду провайдеры домашнего интернета, а не транзитники) поддерживают полноценную работу с IPv6, но я думаю попробовать работу с новым протоколом уже хочется.

Для этого у нас есть постоянный публичный IPv4 адрес, интернет центр Zyxel Keenetic Ultra с последней версией операционной системы NDMS:v2.02, которая уже поддерживает Dual Stack и IPv6 туннельный брокер. В интернете существует множество туннельных брокеров как платные, так и бесплатные, список приводить не буду что бы не сочли за рекламу.
Кому интересно как это настраивается добро пожаловать под кат

Данная статья касается современных линуксов. Например, RHEL6 с ядрами 2.6.3х — подойдёт, а вот RHEL5 с ядрами 2.6.18 (кстати, наиболее популярный в продакшне) — увы, нет. И ещё — здесь не будет описания ядерных отладчиков или скриптов SytemTap; только старые-добрые простые команды вида «cat /proc/PID/xyz» в отношении некоторых полезных узлов файловой системы /proc.

Диагностика «тормозящего» процесса

Вот хороший пример часто возникающей проблемы, которую я воспроизвёл на своём лаптопе: пользователь жалуется, что команда find работает «значительно медленнее», при этом не возвращая никаких результатов. Зная, в чём дело, мы решили проблему. Однако меня попросили изложить систематический подход к решению подобных задач.

К счастью, система работает под управлением OEL6, т.е. на достаточно свежем ядре (а именно — 2.6.39 UEK2)

Итак, приступим к диагностике.

Это первая статья в серии, где я буду документировать мой опыт написания веб-приложения на Python, используя микрофреймворк Flask.

Здесь список всех статей в серии:
Часть 1: Привет, Мир!
Часть 2: Шаблоны
Часть 3: Формы
Часть 4: База данных
Часть 5: Вход пользователей
Часть 6: Страница профиля и аватары
Часть 7: Unit-тестирование
Часть 8: Подписчики, контакты и друзья
Часть 9: Пагинация
Часть 10: Полнотекстовый поиск
Часть 11: Поддержка e-mail
Часть 12: Реконструкция
Часть 13: Дата и время
Часть 14: I18n and L10n
Часть 15: Ajax
Часть 16: Отладка, тестирование и профилирование
Часть 17: Развертывание на Linux (даже на Raspberry Pi!)
Часть 18: Развертывание на Heroku Cloud

Моя предыстория

Я разработчик ПО с двузначным числом лет опыта разработки комплексных приложений на нескольких языках. Впервые я познакомился с Python для создания привязок к C++ библиотеке на работе. Вдобавок к Python, я писал веб-приложения на PHP, Ruby, Smalltalk и, верите вы или нет, еще на С++. Из всего этого, я нахожу комбинацию Python/Flask самой гибкой.

Хочу просто поделиться недавно найденным сервисом для работы с регулярными выражениями. Да, это еще один сервис. Но у него есть особенность — он позволяет не только составлять регулярные выражения, но и помогает разбирать уже написанные — эдакий regexp-декомпилятор.
Сервис называется Regex101.

На StackOverflow часто задают вопросы, подробно освещённые в документации. Ценность их в том, что на некоторые из них кто-нибудь даёт ответ, обладающий гораздо большей степенью ясности и наглядности, чем может себе позволить документация. Этот — один из них.

Вот исходный вопрос:

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

Думаю у каждого грамотного системного администратора есть коллекция ссылок на полезные в работе ресурсы. Я имею в виду различные сайты и блоги, на которых выкладываются полезные с точки зрения системного администратора посты.
Предлагаю ими поделиться в формате ссылка — описание.
Пример: habrahabr.ru — разнообразные статьи и новости на IT и около-IT тематику.

Если Вы считаете ссылку полезной — ставьте плюсы нужному сообщению и я добавлю эту ссылку в свой пост (но и без плюсов тоже буду добавлять, просто медленнее т.к придется каждую ссылку изучать самостоятельно).
В результате (если поучаствует достаточно человек) мы получим неплохую подборку ссылок, которую я возможно разобью на категории.

P.S. Хабр, опеннет и лор можно не упоминать. Можно выкладывать ссылки на конкретные статьи, если считаете их очень полезными.

Начну с себя (т.к я администрирую linux, то и ссылки у меня в основном соответствующие):