Пользователь
Всем привет! Это моя первая статья на хабре, которая точно кому-то пригодится в данное время. Здесь я расскажу как ускорить ютуб и разблокировать доступ к некоторым заблокированным ресурсам прямо на роутере Mikrotik и без VPN.
В моем случае используется MikroTik hAP ax3. Стоит упомянуть, что подойдут только роутеры с архитектурой ARM, ARM64 или x86 (CHR), которые и поддерживают контейнеры.
Кто подходит под эти условия, велком под кат)
С помощью действий, описанных в этой статье, Вы сможете подключить все устройства домашней сети (телефоны, смарт-тв, компьютеры и ноутбуки и другие "домашние" устройства) к данному обходу блокировок, а также подключаться к Вашему роутеру не из дома и пользоваться его обходом блокировок для доступа к любимым сайтам и приложениям. Кроме того, из обеих этих сетей (домашней и через подключение к роутеру), из любого браузера можно будет пользоваться onion-сайтами.
В данной статье будет описана работа телеграм-бота, написанного на python. С его помощью будет возможна установка данного обхода с небольшими предварительными настройками, а также работа со списками блокировок.
Когда в последний раз вы сталкивались с трудной для понимания темой? Или проводили часы за просмотром обучающих видео на YouTube?
Существует множество эффективных методик обучения, позволяющих усвоить сложные концепции и обрести уверенность в своих знаниях. Если вы, как и я, постоянно стремитесь к саморазвитию, то понимаете важность правильного подхода к обучению. Одним из наиболее простых и действенных методов является техника Фейнмана.
В этой статье я расскажу, как эффективно применять метод Фейнмана и использовать искусственный интеллект для восполнения пробелов в знаниях.
По окончании чтения вы научитесь использовать ChatGPT для разбора сложных концепций и их интуитивного освоения всего за четыре простых шага.
Не секрет, что ИИ-инструменты становятся все более доступными, открывая широкие возможности для решения самых разных задач. В данной статье мы представляем вашему вниманию подборку лучших бесплатных нейросетей, способных удовлетворить самые разнообразные потребности: от генерации контента и обработки данных до оптимизации рабочих процессов и организации увлекательного досуга.
Приятного прочтения!
Всех категорический приветствую. Буквально первого августа, прямо в ночь, стал у меня жутко лагать YouTube. Естественно, мне это сильно не понравилось. Ну, что же, давайте разбираться, почему и как это исправить в условиях моей личной сети.
Что случилось?
Хорошо описано произошедшее здесь, на Хабре. Если совсем кратко, своими словами - во время установки SSL соединения в открытом виде домен передается к которому мы подключаемся(так называемое SNI). И если это googlevideo.com то начинают твориться "интересные вещи". Можно проверить это локально коммандами из статьи.
$ curl https://speedtest.selectel.ru/100MB -o/dev/null
В этой статье я постарался честно и вдумчиво проанализировать свой опыт выгорания и последующего восстановления нормального уровня энергии. Если что-то упустил, спрашивайте в комментариях.
Мне 48 лет, сидячий образ жизни, интеллектуальные задачи. С одной стороны вредных привычек нет, с другой, — спорта тоже явно не хватает. Похожая ситуация с питанием: не хожу в фастфуд, но и не сижу на ПП (полезное питание). Самый большой стресс для меня — это общение с людьми, которые мне не рады и выполнение задач, которые не интересны. Мне нравится глубоко изучать вопрос, так что, если статья покажется затянутой, не обессудьте.
Каждый инженер, работающий в области компьютерного зрения, сталкивается с задачами детекции, сегментации и "сто бед - YOLO ответ". Однако приходит момент, когда на горизонте появляется новая сложная задача - анализ и классификация видео. Одни предпочитают обходить её стороной, другие пытаются решать её с помощью традиционных методов, но мы пойдем чуть дальше и научимся решать с помощью трансформеров. В целях ознакомления рассмоотрим наиболее популярные и эффективные подходы.
Аналитика данных и витрины аналитики — источники аналитической отчетности, на основе которой принимаются стратегические управленческие решения. Однако на рынке нет готовых фреймворков, которые полностью удовлетворяют потребности в извлечении данных.
Конечно, есть Apache NiFi, но с ним возникает много проблем при работе с большими объемами данных. Связка Python и Apache Airflow на сегодняшний день является одной из лучших практик в области управления данными не только для оркестрации данных, но и для извлечения, поэтому логично разрабатывать ETL-систему (Extract, Transform, Load) поверх Airflow. Это позволяет эффективно управлять процессами извлечения, преобразования и загрузки данных, обеспечивая надежность и гибкость в аналитической инфраструктуре.
Крупной металлургической компании с большим количеством филиалов, нужно было простое решение, ускоряющее работу с аналитикой данных и извлечением из различных гетерогенных источников. При этом требовалось достаточно гибкое к расширению функционала загрузок решение.
Можно было решать задачу клиента классическим образом — написанием кода, но тогда разработка заняла бы около трех месяцев. У нас не было столько времени, поэтому приняли решение разработать фреймворк, чтобы ускорить и упростить разработку.
Доброго времени суток! Сегодня я продемонстрирую вам, как быстро и эффективно настроить PostgreSQL с помощью Docker Compose. Этот процесс займет всего несколько минут, но в результате вы получите полноценную базу данных PostgreSQL, работающую в изолированном Docker контейнере. Важные компоненты, такие как базы данных, таблицы и индексы, будут сохранены на вашей локальной машине благодаря использованию томов (volumes), что обеспечит надежность и доступность данных.
В hippotable — open-source инструменте для анализа данных в браузере — появились новые интересные фичи: визуализация данных и возможность поделиться аналитикой по ссылке. В статье рассказываю о процессе работы: какие бывают библиотеки для визуализации, почему JSON плохо лезет в URL (и как упихнуть побольше), и показываю, что из этого получилось.
Сегодня мы поговорим о том, как сделать вашу систему авторизации надежной, гибкой и простой в управлении с помощью библиотеки Casbin. Если вы когда-нибудь задумывались о том, как настроить права доступа в своем приложении, но вас пугала сложность этого процесса, то эта статья для вас. Мы разберем основные понятия и покажем, что настройка авторизации может быть не такой уж и сложной задачей.
Casbin — это мощная и легко расширяемая библиотека для управления доступом, которая поддерживает различные модели контроля доступа. Вот несколько примеров:
Мой первый on-call выдался нелегким. Недели тренингов и обучения не подготовили меня к тому что придется бегать по Slack каналам различных команд и искать того, кто может что либо знать о какой-то из частей системы. Оказалось что многие страницы в корпоративной Wiki уже не обновлялись несколько лет. Команды хранили свою документацию кто где хотел: кто в Wiki, кто в Google Docs, кто в GitHub и т.д. Наш on-call был не идеален: 2 человека выходили на дежурство 24/7. Один был ответственен за всю инфраструктуру (MySql, Cassandra, Kafka, ElasticSearch, Nomad и т.д.), второй же был Developer on-call и отвечал за все микросервисы и различные легаси системы, что в сумме давало около 300 различных сервисов от 7 команд на самых различных стеках и фреймворках (Java, Scala, Node, Go). Но что меня больше всего раздражало - так это невозможность быстро оценить на высшем уровне как проходит и обрабатывается запрос от пользователя. Диаграммы для разных бизнес частей точно также были либо устаревшими, либо без прилегающей документации, либо для какой-то бизнес логики не было ничего. И вот тогда мне пришла идея, что было бы неплохо иметь диаграммы, в которых можно не только нажать на любой элемент и добыть о нем более детальную информацию, но также получить ссылки на другие диаграммы и динамически их подгружать. Мне хотелось иметь возможность быстро разобраться в неизвестной распределенной системе, не переключаясь между диаграммой и документацией в Google Docs или Wiki. Именно так я начал работать над проектом Schem.io.
Предупреждение: в статье содержится большое количество GIF-изображений.
Продолжил с отмены подписки в фитнес-зал рядом с домом в пользу VR. Но вот беда — энтузиазм и дух исследования новой платформы спал, основные симуляторы, рекомендованные в предыдущей статье, начали понемногу надоедать.
Тогда я перестал отсеивать VR-игры через фильтр спортивного эффекта, и в какой-то момент, играя только ради развлечения, понял, что практически любая игра может стать фитнес-тренажером, если добавить веса на руки. Статья об этой и нескольких других идеях, плюс поделюсь списком игр, которые мне показались подходящими для спортивных и развлекательных целей.
Введение: Пересмотр Традиций в Мире Go
В мире разработки на Go выбор фреймворка часто превращается в лояльность, сопоставимую с выбором между Apple и Android. Фреймворки вроде Gin, Echo и Beego долгие годы были верными спутниками программистов, помогая быстро развертывать проекты и достигать первых успехов. Они предлагали удобные инструменты и привычные шаблоны работы, но со временем становится очевидным, что у каждого свой «язык». Это создаёт трудности при переходе между ними или интеграции с другими системами.
Как я и ChatGPT писали текстовый генератор. Есть несколько изюминок
Модель нейросети больше, чем предложил чат-бот и она обучается нестандартным способом.
Главной новостью этой недели стала блокировка пользователей из России ресурсом Docker Hub. Она осуществляется по Geo IP.
Ирония в том, что у самого докера есть инструменты, чтобы обойти эту блокировку. Используем докер, чтобы обойти блокировку докера и дальше использовать докер.
В статье три проверенных мною способа, как получить доступ к ресурсу.
Большие языковые модели могут производить любую последовательность символов на каком угодно языке в любом формате данных (включая языки программирования, аудио и видео). Соответственно и качество этой последовательности может быть самым разным. Иногда мы получаем многословные запутанные объяснения с галлюцинациями и устаревшими знаниями, а иногда ― элегантную функцию на Python решающую сложную задачу, идеальное название для бренда, а скоро и первую серию будущего бестселлера. Более того, модель может надёжно и точно ответить на миллионы вопросов ваших клиентов, сопоставить запросы из сотен позиций с многотысячным каталогом, самостоятельно обработать заявки по страховым искам, обучить робота или перебрать новые патентные заявки в поисках конфликтов со старыми. Однако чтобы полностью реализовать потенциал LLM, необходимо научиться мастерски давать им подсказки. А как это делать, я расскажу в этой статье.
Постараюсь ужать многолетний опыт изучения навыков в одну малюсенькую статейку. Расскажу, как на практике освоить набор навыков любого размера, включая все необходимое, чтобы получить первую работу в IT. Объясню пошагово, как создать и придерживаться очень практичного и эффективного индивидуального плана обучения, по которому я сам занимался, в результате чего из полного чайника без диплома и платных курсов за пол года смог влететь в разработку на высококонкурентном рынке с 1000+ откликов на вакансию во времена массовых увольнений сразу в топовую IT‑компанию без связей, накрутки опыта и ментора и даже успешно пройти там испыталку, ведь план обучения позволил накопить багаж полезных знаний.
Правильный план обучения — это 70% получения работы. По этому плану ты сможешь освоить программирование без покупки курсов, то есть стать программистом бесплатно. Да и любой другой скилл или профессию тоже сможешь быстро и бесплатно получить, что сейчас особенно актуально с этим ИИ. Гарантирую, что по этому плану за короткий срок ты добьёшься больших результатов, а это автоматически значит, что потребуется тяжелая работа с твоей стороны. В конце статьи также будет секретный ингредиент, о котором никто не говорит и который может сделать процесс твоего обучения чуть ли не вдвое более эффективным. Ещё я приведу пример реального плана обучения и объясню, почему каждый его пункт настолько логичен, что ты просто не сможешь ему не придерживаться. Цель плана — получить максимальный результат при минимальных затратах времени и сил.