Многие из нас имеют аккаунт в сервисе Dropbox, о данном сервисе написано много статей и лайф-хаков, но сегодня я хочу вам показать, как можно заполучить заветный e-mail в зоне .edu за 15 минут.

Предисловие

Статья Gail Shaw «Help, my database is corrupt. Now what?», перевод которой я запостил на прошлой неделе, вызвала, вроде бы, определенный интерес, но она, увы, не содержала «практики». Да, там написано как можно спасти данные, но нет никаких примеров.
Изначально я хотел сделать еще один перевод все того же автора, но, подумав, решил написать пост «от себя», как бы «по мотивам». Причины, побудившие меня поступить так, я опишу в конце поста, в примечаниях.

Восстановление баз данных в SQL Server

Как уже было сказано в предыдущей статье, в том случае, если повреждены страницы кластерного индекса или кучи, то данные, содержащиеся на этих страницах, потеряны и единственным вариантом для их восстановления является непосредственно восстановление базы данных.

Отличный способ освоить Python — учебный класс Python в Google Code University. Уроки для этого класса написал Ник Парланте из Стэнфорда, и прошедшие курс люди отмечают не просто высокое, а фантастически высокое качество уроков.

Курс включает в себя шесть видеолекций на Youtube, где Ник проводит обучение новичков-гуглеров и подробно рассказывает о разных хитростях и фичах Python. Некоторые видеолекции длиной до 50 минут.

Есть ещё скачиваемые задачки. Они довольно простые и созданы специально для начинающих. Курс идеально подходит для изучения Python программистами, имеющими опыт работы с другими языками программирования.

Работа с числами порой преподносит интересные сюрпризы. Некоторые математики делали карьеру, находя такие интересные, но в большинстве случаев бесполезные случаи.

К сожалению, большинство инструментов, которые применяются для вычислений, будут прятать результат, но если вы найдете такой, который этого (1/998001=1.002003004005006e-06) не делает, то, может, не сразу заметно, но деление 1 на 998001 дает в результате все числа от 001 до 999.

Если вам интересна такого рода математика, то 1/9801 выдаст похожий результат, последовательность чисел от 01 до 99

Можно посмотреть в WolframAlpha. Нажимайте «More digits» в блоке «Decimal approximation»:
www.wolframalpha.com/input/?i=1%2F998001
www.wolframalpha.com/input/?i=1%2F9801

Поврежденная база данных — это, наверное, один из худших ночных кошмаров большинства администраторов баз данных. Результатом повреждения являются простои, вопли менеджеров и всякие другие неприятные штуки.
В этой статье я объясню что нельзя делать с поврежденной базой данных и опишу кое-что из того, что должно быть сделано, некоторые виды повреждений и как их можно исправить.

Как обнаружить, что база данных повреждена

Обычно повреждения превосходно обнаруживаются при попытке доступа к поврежденной странице. Запросы, бэкапы или процедуры реиндексации завершаются ошибками с высокими уровнями серьезности.
Вот пара примеров системных сообщений при обнаружении повреждения БД:

SQL Server detected a logical consistency-based I/O error: incorrect checksum (expected: 0xfdff74c9; actual: 0xfdff74cb). It occurred during a read of page (1:69965) in database ID 13 at offset 0x0000002229a000 in file 'D:\Develop\Databases\Broken1.mdf'.

Attempt to fetch logical page 1:69965 in database 13 failed. It belongs to allocation unit 72057594049069056 not to 281474980642816.

Основная проблема заключается в том, что если проверки целостности базы данных не производятся на постоянной основе, то повреждение может быть обнаружено спустя часы, дни и даже месяцы, после того, как оно образовалось, в тот момент, когда уже сложно будет что-то исправить.

Любой администратор рано или поздно получает инструкцию от руководства: «посчитать, кто ходит в сеть, и сколько качает». Для провайдеров она дополняется задачами «пустить кого надо, взять оплату, ограничить доступ». Что считать? Как? Где? Отрывочных сведений много, они не структурированы. Избавим начинающего админа от утомительных поисков, снабдив его общими знаниями, и полезными ссылками на матчасть.
В данной статье я постараюсь описать принципы организации сбора, учёта и контроля трафика в сети. Мы рассмотрим проблематику вопроса, и перечислим возможные способы съема информации с сетевых устройств.

Данная инструкция не претендует на абсолютную точность, какую-либо новизну и предназначена для делающих самые первые шаги. Поэтому не судите особо строго.

Боевая задача.

Предположим нам хочется захостить небольшой проектик где-нибудь в надежном и не особо тормозящем месте. А поскольку сайт небольшой, то не будем заморачиваться и захотим от хостинга что-нибудь самое простое. Для наших целей вполне хватит PHP, MySQL и доступа по FTP.
Для решения этой задачи идеально подходит Веб сервис от Амазона в котором удивительным образом сочетается способность выдерживать большие нагрузки с бесплатным пакетом ресурсов на первый год после регистрации. В бесплатный пакет входит много чего, но в данный момент нас будут интересовать:

• Виртуальный сервер в формате micro на основе Linux с доступом по SSH.
• 30Гб места в Elastic Block Storage плюс 1Гб под бэкапы.
• 15 Гб трафика в месяц.
• Выделенный внешний IP адрес.

Причем все это при желании можно зарегистрировать и подготовить к работе за полчаса, но понадобится кредитная карта, которую примет Amazon (и снимет 2 доллара) и сотовый телефон под рукой (домашний не подойдет).

Большинство системных администраторов в своей корпоративной среде для обеспечения системы идентификации и доступа своих пользователей к ресурсам предприятия используют доменные службы Active Directory, которые смело можно назвать сердцем всей инфраструктуры предприятия. Как многие из вас знают, структура доменных служб в организациях может включать в себя как один, так и несколько лесов (набор доменов, включающих описание сетевой конфигурации и единственный экземпляр каталога), в зависимости от таких факторов как ограничение области доверительных отношений, полное разделение сетевых данных, получение административной изоляции. В свою очередь, каждый большой лес для упрощения администрирования и репликации данных должен разделяться на домены. В каждом домене для управления доменными службами и выполнения таких задач как проверка подлинности, запуск службы «Центр распределения ключей Kerberos» и управления доступом используются контроллеры домена. А для управления сетевым трафиком между офисами разрабатываются сайты.

Timsort, в отличии от всяких там «пузырьков» и «вставок», штука относительно новая — изобретен был в 2002 году Тимом Петерсом (в честь него и назван). С тех пор он уже стал стандартным алгоритмом сортировки в Python, OpenJDK 7 и Android JDK 1.5. А чтобы понять почему — достаточно взглянуть на вот эту табличку из Википедии.



Среди, на первый взгляд, огромного выбора в таблице есть всего 7 адекватных алгоритмов (со сложностью O(n logn) в среднем и худшем случае), среди которых только 2 могут похвастаться стабильностью и сложностью O(n) в лучшем случае. Один из этих двух — это давно и хорошо всем известная «Сортировка с помощью двоичного дерева». А вот второй как-раз таки Timsort.

Алгоритм построен на той идее, что в реальном мире сортируемый массив данных часто содержат в себе упорядоченные (не важно, по возрастанию или по убыванию) подмассивы. Это и вправду часто так. На таких данных Timsort рвёт в клочья все остальные алгоритмы.

Update (22.07.2013)

С момента изначального написания статьи многое изменилось. Я немного обновил пост, чтобы в сети не висела устаревшая инструкция.

Вместо вступления

Если кто не знает, Go (www.golang.org) – компилируемый язык программирования. Как и все хочет быть «лучше чем C». Разработку языка поддерживает Google (создатели языка — Rob Pike, Robert Griesemer и Ken Tompson), но Go — полностью open-source, в разработке принимает участие большое количество людей не из Google. Меня язык заинтересовал своей простотой и необычным подходом к ООП и многопоточности. Захотелось попробовать. Моя рабочая OS — Windows и будучи разбалованным платформой .Net, C# и Visual Studio мне было трудно именно начать. Хотя на самом деле это оказалось совсем просто, и достаточно быстро я настроил себе удобный Environment, состоящий, по сути, из IDE с подобием IntelliSense. О том, как это сделать за 15 минут я и хотел бы рассказать.

В заметке обсуждаются алгоритмы решета для поиска простых чисел. Мы подробно рассмотрим классическое решето Эратосфена, особенности его реализации на популярных языках программирования, параллелизацию и оптимизацию, а затем опишем более современное и быстрое решето Аткина. Если материал о решете Эратосфена предназначен в первую очередь уберечь новичков от регулярного хождения по граблям, то алгоритм решета Аткина ранее на Хабрахабре не описывался.

На снимке — скульптура абстрактного экспрессиониста Марка Ди Суверо «Решето Эратосфена», установленная в кампусе Стэнфорского университета

Статья раскрывает смысл термина «64 бита». В статье кратко рассмотрена история развития 64-битных систем, описаны наиболее распространенные на данный момент 64-битные процессоры архитектуры Intel 64 и 64-битная операционная система Windows.

Далёкий 1988й год был полон удивительных событий. В этом году увидел свет 4й альбом группы Metallica «...And justice for all», а СССР запустил в свой первый и единственный полёт многоразовый космический корабль «Буран». В этом же году началась история видеосжатия – появился самый первый стандарт видео-кодека.
Самые известные стандарты видеосжатия появились благодаря двум конторам: VCEG и MPEG. Нельзя назвать их конкурентами: некоторые стандарты были выпущены комитетами поодиночке, некоторые стали плодом их запретной любви коллективной работы в составе объединённых групп. По иронии судьбы именно эти «совместные» форматы и получили наибольшее распространение.

1988 год – H.261

Итак, 1988 год. H.261 стал первым полноценным форматом видеосжатия, получившим широкое распространение. Это был «классический» стандарт, работающий в цветовом пространстве YCbCr, базирующийся на дискретном косинусном преобразовании блоков и сжатии Хаффмана. Поднимите руку те, кто слышал о нём? А ведь именно в этом стандарте впервые появились такие понятия, как макро-блок, целопиксельный вектор движения и де-блокинг (или пост-процессинг). А еще именно тогда, 23 года назад, появилась концепция опорных кадров. H.261 предусматривал кадры 2х типов: I(ntra) – полностью независмый кадр, и P(redicted) – кадр, зависимый от предыдущего. Максимальное разрешение CIF (пример приведён слева), поддерживаемое H.261, сейчас не впечатлит даже любителей смотреть видео на телефоне. И тем не менее, для своего времени это был очень прогрессивный, весьма «продвинутый» стандарт. Все последующие стандарты видеосжатия базируются на идеях, берущих свое начало в H.261, и де-факто являются результатом его эволюционного развития.

Недавно один из заказчиков TestLab² пожелал узнать, как будет работать его инсталлятор (с закачкой всякого на лету) на разных каналах. Внезапно первые подходы показали, что нам везет и обычные edge, umts и wimax-каналы (не говоря о проводных) в нашей округе как-то уж очень хорошо работают.
Чтобы создать тяжелые условия мы нашли и применили специализированный инструмент WANem, о котором я расскажу под катом.

Доброго дня. Решил я описать здесь свой опыт настройки зеркалирования БД. Не имея, до недавнего времени, подобного профита, я начал сёрфить интернет в поисках информации на этот счёт. И постараюсь оформить пост как пошаговая инструкция рассказать об основных моментах, в общем что бы ничего лишнего.

Сейчас на Хабре мало обзоров helpdesk-систем, правда, имеется сравнительный обзор SaaS-helpdesk (с хорошей ссылкой в комментарии от dude1phoenix), обзор OTMS-helpdesk и Request Tracker (как и OTRS написан на Perl).
Предлагаю вам поближе познакомиться с системой поддержки клиентов OTRS, с ее установкой на Debian и интеграцией с Active Directory предприятия.

В предыдущем выпуске мы констатировали, что сфера информационной безопасности переживает тяжелый кризис. Его суть — в массовом применении компьютеров заведомо ненадежной конструкции для решения жизненно важных задач. Со стороны хорошо видны отдельные проявления кризиса — регулярные неприятности в компьютерах компаний и государственных организаций по всему миру, сопровождаемые скандалами и потрясениями рынка. Но это лишь вершина айсберга. Растущий список пострадавших брендов наводит на мысль, что перед нами не ряд случайностей, а системная закономерность.

Ненадежность стандартного современного компьютера заключается в том, что он подвержен вирусам. Это значит, что ему свойственно внезапное, непредсказуемое и внешне незаметное изменение исполняемой программы (в частности, — в интересах посторонних лиц). Это свойство, к сожалению, заложено в конструкцию — на уровне процессора, памяти и других деталей архитектуры. Оно проявляется тем сильнее, чем больше компьютер интегрирован в глобальную сеть.

В результате алгоритм поведения отдельного элемента этой сети может существенно меняться в зависимости от поведения других элементов. С точки зрения математика, это ужасное архитектурное решение. Подобные системы, если ими не управлять централизованно, стремятся к хаосу при увеличении количества взаимовлияющих элементов. Но именно так устроен Интернет. Неудачная архитектура большинства компьютеров, из которых он состоит, делает его почти идеальной средой для бесконечного распространения цифровых инфекций.

Давайте разберемся, как такое могло случиться.

C# довольно простой и гибкий язык. Вместе с .NET поставляется довольно много уже готовых классов, что делает его еще проще. Настолько, что вполне можно написать простой многопоточный HTTP-сервер для отдачи статического содержимого всего за 15 минут. Можно было бы использовать уже готовый класс HttpListener и управиться еще быстрее, но цель этой статьи — показать, как вообще можно сделать нечто подобное в C#.

Вслед за отменой комиссий за пополнение электронного кошелька и за вывод неиспользованных средств, мы сделали бесплатными платежи между пользователями системы. Начиная с сегодняшнего дня можно совершенно бесплатно перевести деньги с электронного кошелька RBK Money любого статуса на другой электронный кошелёк. Весь процесс происходит за несколько кликов, деньги зачисляются мгновенно.

Для перевода доступны средства, введённые любым способом, в том числе и с банковской карты.

Данное нововведение сделано, по большей части, для удобства пользователей, зарабатывающих деньги в сети — получающих платежи от заказчиков или оплачивающих работу фрилансеров.

Интернет-магазин достаточно легко анализируется в плане статистки посещамости и действий пользователя. Чтобы посмотреть, что же делает клиент, всегда есть Яндекс.Метрика и Гугл-Аналитика, которые помогают выкопать подготную, есть сервисы мыштрекинга и айтрекинга, есть собственные скрипты, которые учитывают пути движения клиентов по сайту и вообще «держат их за руку».

Магазины в реале такой роскоши не предоставляют, а исследовать их нужно, потому что это повышает прибыль. В топике рассказ про то, как мы это делаем.