Пользователь
В этой статье я подробно расскажу о возможностях использования Callout в Obsidian, покажу существующие решения, а также объясню, как создавать свои собственные, индивидуальные типы Callout-блоков.
Рассмотрим при чем здесь цитаты (Blackquotes).
Дополнительно поделюсь полезными надстройками и шаблонами
Мой обеденный кофе прервался. Начали приходить уведомления от мониторинга, что сайт и API не отвечают, а CloudFlare отдаёт 521-ю ошибку на все запросы. Спустя пять минут ко мне в личку пришли пользователи с жалобами на неработающие приложения. А ещё спустя пять позвонил сооснователь проекта и сказал, что от нас требуют $250 за остановку DDOS'a.
Ниже расскажу, как мы командой решали проблему, какие ошибки допустил я и чем всё закончилось.
За последние 8 лет я запустил больше 5 своих пет-проектов. Для меня не было проблемой разработать что-то, а вот продавать — тяжело. Тем более денег на продвижение всегда было мало или не было совсем.
Я нашёл несколько способов продвижения, которые помогли мне дорастить часть проектов до кое-какой рентабельности. О них я и расскажу в статье. С примерами и картинками, как применять одни и те же способы для разных проектов.
Предположим, вы разработали первую версию вашего IT сервиса. Аудитория Хабра с этим справляется без особых проблем. При этом плюс-минус корректно определили свою целевую аудиторию и продукт действительно нужен. Даже есть первые продажи. Итак, как выйти на стабильный прирост аудитории?
Друзья! Многие из вас, возможно, как и я, интересовались изучением и использованием в работе очень эффективного и востребованного языка программирования Rust но, как и я, оставляли свои попытки из-за сложности, запутанности и многослойности доступного материала и книг по этой теме.
Лично я делал не меньше 5 попыток на протяжении последних 10 лет, прорабатывая, большей частью в свободное и личное время, литературу, некоторые книги по несколько раз, в поисках ответов на простые человеческие вопросы - как свободно писать на Rust и решать, как орешки, ежедневные задачи, не страдая от головной боли и хорошо понимая, что происходит и почему простая программа не компилируется.
В результате, сейчас, наконец-то, стало понятно все в деталях, код пишется быстро, задачи решаются легко, результаты применения языка поражают своей эффективностью и точностью и возникло желание восполнить пробел и поделиться с вами накопленным опытом, но, главное, провести и привести вас к совершенному пониманию простоты и лаконичности этого удивительно эффективного языка наиболеее коротким и приятным путем. Приготовьтесь к увлекательной и познавательной прогулке и подъему по ступеням вверх, к мастерству написания полезного кода на Rust.
В свое время FastAPI прогремел как гром среди ясного неба - тут тебе и минималистичный API аля-Flask (все устали от Django, диктующего свои правила), и OpenAPI документация из коробки, и удобное тестирование, и хайповая асинхронность. Буквально все, что нужно для свободы творчества, и никаких ограничений! Да еще и Depends завезли! В тот момент это был культрурный шок - Dependency Injection в Python? Разве это не что-то из Java?
Но дьявол кроется в деталях. А вы уверены, что те самые Depends == Dependency Injection? Уверены, что пишете код на FastAPI правильно?
В рамках статьи мы рассмотрим различные подходы к организации зависимостей в рамках FastAPI проекта, оценим их с точки зрения удобства использования и постараемся разобраться, как же все-таки "правильно" готовить DI в FastAPI.
Этой мини-серией статей я хочу объединить свои заметки для математического кружка о различных необычных, но полезных числовых системах, основанных на парах чисел. План знакомства с числовыми системами будет такой:
1. В этой статье мы (признаюсь, достаточно занудно) построим из натуральных чисел целые, при этом познакомимся с важнейшими инструментами математики: упорядоченной парой, эквивалентностью и факторизацией.
2. Во второй части от целых мы перейдём к рациональным числам, которые тоже можно представить в виде пары — рациональной дроби. Главный вопрос на который мы постараемся ответить: «А чего у дробей всё так сложно-то?»
3. В третьей части мы сконструируем Гауссовы числа и порассуждаем над более общим вопросом: «Что такое число?». В этой части мы перейдём от пар к матричным представлениям чисел, что позволит нам ввести их классификацию.
4. Четвёртая часть будет посвящена эллиптическим арифметикам: комплексным числам и числам Эйзенштейна. Здесь мы порассуждаем над сакраментальным вопросом: «Реальная ли мнимая единица?»
5. В пятой части мы рассмотрим гиперболические арифметики и познакомимся с двойными числами, и немного используем их на практике, чтобы понять «Как работает формула Бине?»
6. Шестая часть завершит эту серию. Она расскажет о параболических арифметиках, в частности, о дуальных числах, которые позволят арифметике быть неточной. Кроме того, мы порассуждаем о том как вписать в нашу классификацию рациональные дроби.
Впрочем, поскольку материал рассчитан на старшеклассников или младшекурсников, изложение будет неспешным и основательным. В духе туториала или методического пособия.
После шумихи с Notion все ринулись кто-куда, но так сложилось, что по большей части все стали смотреть в сторону Obsidian. И Хабр заполонили статьи про Obsidian и плагины для Obsidian.
Правда, к моему сожалению на техническом ресурсе Хабр я почему-то не нашел ни одной статьи о том, как написать свой собственный плагин, а не как использовать кем-то созданные решения. Я считаю это либо досадным недоразумением либо своим неумением использовать поиск Хабра. Накидайте мне в комментарии, если я не прав, я приму к сведению.
А сейчас же я хотел бы заполнить сложившийся вакуум собственным гайдом.
Графы для меня особенная тема, в них есть нечто таинственное и мощное.
В университете и в школе мы не проходили теорию графов. На работе никогда не произносили это слово. Но графы везде. И можно значительно упростить себе жизнь, если научиться видеть их и использовать многочисленные наработки по визуализации и алгоритмам.
Я не буду рассказывать основы графов, они есть в Википедии.
Цель статьи — поделиться с вами некоторыми случаями из моей практики, когда графы становились естественной частью какой‑то задачи. Иногда без них задачу решить было невозможно. Иногда через них решение получалось более изящное. А иногда просто тяга к перфекционизму, графы это круто же).
Ну что, поехали, будет интересно!
Признаюсь, поначалу я была скептиком ручного кодирования SVG. Будучи фронтенд-разработчиком, привыкшим приводить в порядок "плохие" SVG-файлы, я никогда всерьез не задумывалась о том, чтобы самой рисовать с помощью кода.
Однако, прошлой зимой я создавала проект для рисования каллиграфических сеток и с головой погрузилась в изучение спецификаций SVG. Оказалось, что, несмотря на знание базовых структур и правил работы с SVG, по-настоящему понять значение всех этих цифр и их взаимодействие между собой можно только через практику ручного кодирования.
А как только освоишься, это занятие становится на редкость увлекательным и даже забавным.
Недавно я писала код, завязанный на производительность, и поняла, что рассказы про мой опыт могут быть захватывающим чтивом. Учить как думать так же важно, как и учить писать код, но делают так редко, и мне кажется, что то, на что я угрохала последний месяц — отличная возможность заглянуть за кулисы.
serde — основной фреймворк для сериализации и десериализации в Rust. Его используют как крейт по умолчанию во всей экосистеме. serde_json — это официальный serde-миксин для JSON, так что каждый раз, когда нужно что-то парсить, люди обращаются именно к нему. Конечно, есть и другие библиотеки, специализующиеся на парсинге JSON, например simd-json, но популярность у них, мягко говоря, удручающая. serde_json значительно популярнее: на момент написания от него зависят аж целых 26916 крейта, а от simd-json — всего 66.
Это делает serde_json хорошей мишенью (не как у Jia Tan) для оптимизаций. Велик шанс того, что многим из тысяч пользователей переход на simd-json позволил бы добиться ускорения, но, пока они этого не делают, более мелкие оптимизации — лучше, чем совсем ничего, и такие улучшения — глобальный выигрыш для экосистемы.
Всем привет! Меня зовут Роман Кабаев, я инженер в отделе разработки инструментов тестирования компании YADRO. Вместе с коллегами мы разрабатываем собственную тест-менеджмент систему с открытым исходным кодом TestY.
На этапе запуска TestY в качестве фреймворка для разработки мы выбрали Django, так как он позволяет в максимально короткие сроки реализовать MVP. Однако развивать такой продукт — добавлять фичи, наращивать число пользователей и объем хранимых данных в системе — бывает сложно.
Мы действительно быстро запустили MVP, перевезли данные из TestRail с помощью плагинов, и команды тестирования YADRO уже более года пользуются системой. Но есть одно «но»: пользовательские сценарии разных команд сильно отличаются. Так, добавление в систему более полумиллиона тестов привело к просадке скорости работы определенных эндпоинтов, завязанных на древовидных структурах.
Спойлер: камнем преткновения для нас стали CPU-bound задачи с большим количеством данных, о том, как я это выяснил, расскажу ниже. Изучив, как можно ускорить выполнение таких задач в Python, я протестировал несколько решений и нашел оптимальное. Если вы разрабатываете веб-приложение на Django или Python и так же, как я, хотите ускорить работу сервиса, читайте эту статью.
За последние три года размер данных Notion увеличился в 10 раз из‑за роста количества пользователей и объёмов контента, с которым они работают. Удвоение этого показателя происходило каждые 6–12 месяцев. Нам нужно было справиться со стремительным ростом размеров данных, соответствуя при этом постоянно растущим требованиям, которые выдвигали критически важные сценарии использования наших продуктов и аналитических систем. Особенно это справедливо в применении к новым функциям Notion AI. Для того чтобы решить эти задачи нам нужно было создать озеро данных Notion и обеспечить его масштабирование. Вот как мы это сделали.
Это предпоследняя часть серии статей по разработке симуляции эволюции с помощью нейронной сети и генетического алгоритма.
В сегодняшнем выпуске:
Сексуальные многоугольники
Сертифицированные ISO диаграммы ASCII
------------
| \...%....|
| \......|
| @>....|
| \...|
| \.|
------------Клевые числа
Для любого разработчика глубокое понимание основных принципов системного проектирования является необходимым условием для создания стабильных и масштабируемых программных систем, способных обеспечивать высокую производительность. Системное проектирование (System Design) включает разработку архитектуры и структуры программной системы, направленную на удовлетворение специфических требований и обеспечение требуемых показателей производительности.
С учетом стремительного прогресса в области технологий и возрастающей сложности программных приложений, овладение принципами системного проектирования становится критически важным для разработчиков, стремящихся создавать эффективные системы. Не имеет значения новичок вы или опытный специалист: освоение этих принципов позволит вам разрабатывать надежные и масштабируемые программные системы, отвечающие требованиям современных приложений.
Далее мы рассмотрим каждый из принципов более детально, чтобы понять их суть и способы применения в разработке приложений.
Разговор в этой статье пойдет о том, как достать пакеты Python для оффлайн установки на разных платформах и разных версиях Python. Возможно я плохо искал, но на просторах интернета я не смог найти достаточное количество статей на русском языке, которые бы подробно объясняли как производить загрузку пакетов и дальнейшую их доставку на машины с разными платформами и версиями языка.
Формат изображений JPEG появился ещё в конце прошлого века, причём актуальность он не теряет, а, наоборот, набирает. Казалось бы, что можно изменить в технологии, которой столько лет? В Google посчитали, что сейчас самое время для оптимизации формата, а именно повышения эффективности компрессии. Что предложили в Google и как работает новая технология?
TL;DR:
— в Rust намного больше достоинств, чем просто скорость и безопасность
— в Rust по умолчанию CDD (compiler-driven development, разработка через компилирование). Это как TDD, только CDD
— Rust — не сложный язык, особенно если не гнаться за максимальной производительностью
В этой статье я бы хотел рассказать:
— почему взгляд на Rust как на "memory safe C" очень сильно сужает область его возможного применения
— почему я смотрю на Rust как на очень удобный в разработке язык высокого уровня, которому просто случайно повезло оказаться невероятно быстрым
— почему разработка на Rust быстрее, чем многие думают
— почему Rust — это один из лучших языков общего назначения