Пользователь
Если вы хотите заниматься безопасностью конфиденциальной информации и разработкой соответствующих средств защиты, то вам придется получить лицензию ФСТЭК. Многие, кто прошел этот мучительно долгий процесс, хотят забыть его как страшный сон.
А что наяву? Лицензия получена, а значит ее требованиям придется соответствовать. Что именно делать потом и чем опасно бездействие, пишут редко. Что ж, давайте это исправим.
useReducer - это хук для работы с состоянием компонента. Он используется под капотом у хука useState. В этой статье разберемся с api useReducer, когда лучше использовать useReducer вместо useState и поговорим про нестандартный случай использования useReducer.
Нам приходилось слышать абсолютно разные оценки скорости (ну или наоборот — оценки потребности в железе) систем распознавания речи, отличающиеся даже на порядок. Особенно радует, когда указаны системные требования из которых следует, что метрики сильно лучше, чем лучшие state-of-the-art системы из bleeding edge статей, а на практике иногда оказывается, что метрики рассчитаны в надежде, что "покупают для галочки и никто пользоваться не будет и так сойдет". Также не помогает то, что некоторые системы работают на GPU, а некоторые нет, равно как и то, что ядра процессоров могут отличаться в разы по производительности (например старые серверные процессора с тактовой частотой 2 — 2.5 GHz против современных решений от AMD с 4+ GHz на ядро имеющие до 64 ядер). Давайте в этом вместе разберемся, на самом деле, все не так уж и сложно!
Как правило люди начинают задумываться о скорости в 3 случаях:
В этой статье мы постараемся ответить на несколько вопросов:
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.
Весной 2023 года разработчики Depot добавили в свой сервис возможность проверять Dockerfile'ы при каждой сборке.
В этой статье они делятся десятью наиболее распространенными проблемами при линтинге Dockerfile'ов, разбирают каждую проблему и объясняют, почему она возникает и как ее решить. Авторы отмечают, что со временем список может измениться, но даже в таком виде он станет хорошей отправной точкой для оптимизации Dockerfile'ов.
Перевод транскрипции подкаста подготовлен в преддверии старта курса «Администратор Linux»
Docker Compose — это удивительный инструмент для создания рабочего
окружения для стека, используемого в вашем приложении. Он позволяет вам определять
каждый компонент вашего приложения, следуя четкому и простому синтаксису в YAML-
файлах.
Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Гербылев, я технический директор в компании Just AI. В этой статье я расскажу о методологии структурирования ansible-плейбуков, которую мы называем «Компонентный ансибл». Этот подход позволил нам упростить разработку и поддержку большого объёма ансибл-кода, который мы используем для настройки инфраструктуры и развёртывания наших SaaS продуктов.
Переменные очень активно используются в Ansible. Но один из неприятных моментов заключается в том, что Ansible предлагает слишком много свободы. В этом есть как свои преимущества, так и недостатки. Недостаток состоит в сложности наряду с высокой ответственностью, а преимущество — в гибкости. Давайте вспомним и упорядочим то, что мы знаем о переменных Ansible.
Команда, в которой я работаю, использует микросервисную организацию в проектах.
У каждого микросервиса свой репозиторий. Каждый микросервис это docker контейнер.
Для среды разработки, чтобы запустить все вместе, мы используем docker-compose.
Кроме того, мы используем концепцию разделения процессов сборки приложения и упаковки контейнера, чтобы не тащить исходные коды и утилиты разработки в контейнеры.
Мы столкнулись с двумя проблемами:
docker build.Для решения этих проблем мы сделали управляющий скрипт docker-project, который оказался очень удобным в работе.
Чем мы и хотим поделиться с open-source сообществом.
Небольшой проект. Простая реализация. Заметка по диалплану астериск, командам консоли и АПИ распознавания Яндекса. Вы прочитаете и не наступите на мои грабли, я прочитаю через полгода-год и вспомню, что делал.
Задача: получать текстовое представление разговоров, записанных на астериске.
Так сложилось, что количество русскоязычных изданий книги "Искусство схемотехники" почти вдвое больше оригинальных. И это очень сильно запутывает. Особенно, когда дело касается содержания разных оригинальных изданий. Данная статья предназначена для того, чтобы помочь окончательно разобраться в данном вопросе.
Перевод руководства Samuele Zaza. Текст оригинальной статьи можно найти здесь.
Я до сих пор помню восторг от возможности наконец-то писать бекэнд большого проекта на node и я уверен, что многие разделяют мои чувства.
А что дальше? Мы должны быть уверены, что наше приложение ведет себя так, как мы того ожидаем. Один из самых распространенных способов достичь этого — тесты. Тестирование — это безумно полезная вещь, когда мы добавляем новую фичу в приложение: наличие уже установленного и настроенного тестового окружения, которое может быть запущено одной командой, помогает понять, в каком месте новая фига породит новые баги.
В нашей прошлой статье мы ускорили наши модели в 10 раз, добавили новые высококачественные голоса и управление с помощью SSML, возможность генерировать аудио с разной частотой дискретизации и много других фишек.
В этот раз мы добавили:
eugeny);ё со словарем в 4 миллиона слов и точностью 100% (но естественно с рядом оговорок);Пока улучшение интерфейсов мы отложили на некоторое время. Ускорить модели еще в 3+ раза мы тоже смогли, но пока с потерей качества, что не позволило нам обновить их прямо в этом релизе.
Попробовать модель как обычно можно в нашем репозитории и в колабе.
В нашей прошлой статье про синтез речи мы дали много обещаний: убрать детские болячки, радикально ускорить синтез еще в 10 раз, добавить новые "фишечки", радикально улучшить качество.
Сейчас, вложив огромное количество работы, мы наконец готовы поделиться с сообществом своими успехами:
Это по-настоящему уникальное и прорывное достижение и мы не собираемся останавливаться. В ближайшее время мы добавим большое количество моделей на разных языках и напишем целый ряд публикаций на эту и смежные темы, а также продолжим делать наши модели лучше (например, еще в 2-5 раз быстрее).
Попробовать модель как обычно можно в нашем репозитории и в колабе.
