До того, как все заполонили контейнеры, главными инструментами для создания локальной среды разработки были технологии наподобие Vagrant и VirtualBox. Эти инструменты в сочетании с такими средствами автоматизации, как Ansible и Chef, позволяли создать рабочую воспроизводимую среду для приложений. Однако развитие легких вариантов виртуализации, заложенное docker и постоянно упрощаемое различными облачными инновациями, привело к упадку этих некогда очень популярных среди разработчиков инструментов. Настолько стремительному, что увидев их где-нибудь, мы невольно задумываемся о возрасте кодовой базы.

И вот недавно я сам наткнулся на них. А если быть точнее, то мне достался проект, который все-еще на них полагается — он предполагает установку виртуальной машины VirtualBox под управлением Debian, созданной с помощью Vagrant, а затем настроенной с помощью Ansible. И все это работает. Ну, по большей части. Но когда не работает, разбираться, что пошло не так — настоящая боль. Поддержание координации между Vagrant и VirtualBox было особенно неприятной черной магией, которая подтолкнула меня к размышлениям о более дешевых и дружественных альтернативах виртуализации.

Микросервисы и контейнеры для их развертывания сейчас являются стандартом в крупных компаниях. Для разработчиков и DevOps-инженеров это удобный подход: он дает больше возможностей и ускоряет процессы.

Но для специалистов по информационной безопасности микросервисная архитектура выглядит не так радужно. Чем больше контейнеров, тем выше риски. Причем большая часть уязвимостей наследуется из базовых образов.

Меня зовут Саша Рахманный, я разработчик в команде информационной безопасности в Lamoda Tech. В этой статье я сравню разные базовые образы для .NET с точки зрения безопасности их компонентов и быстродействия. 

Я собрал шпаргалку, которая поможет выбрать базовый образ для развертывания приложения, а также расскажет, как снизить количество пакетов и уязвимостей в контейнерах.

Вы тоже устали вручную заполнять Dockerfile и docker-compose.yaml под каждый новый проект?

Я всегда задумывался, применяю ли я известные best practices, когда пишу конфиг для Docker, и не занесу ли я случайно какие-нибудь уязвимости, вручную заполняя конфиг-файлы.

Что же, теперь мне больше не придется беспокоиться об этом, благодаря добрым людям из Docker, которые недавно реализовали инструмент для этого - docker init .

Интересно, как экономить время и быстро генерировать конфиги, даже если вы не профи в Docker? Прошу под кат.

Поговорим о бенчмаркинге кода: о том, что это такое и для чего нужно. А также покажем, как на основе результатов бенчмаркинга оценить производительность кода в проекте, написанном на C#.

Долгие перерывы в карьере обычно пугают работодателей. Поиски себя, увлечение новым делом, декретный отпуск вызывают вопросы у HR ещё до собеседования. Мы попробовали разобраться, почему айтишники делают перерывы в карьере, а также поговорили с HR-менеджерами и руководителями компаний, чтобы помочь кандидатам выработать правильную стратегию возвращения.

Человечество не умеет жить без мечты. Глобальной, размашистой, такой — чтобы всё или ничего. Люди мечтали летать, как птицы, видеть, как звери, обгонять самых быстрых, создавать золото из олова, не болеть, лечить рак, чинить гены, жить вечно, летать в космос, дотронуться до Луны… Что-то получается, что-то не сразу, что-то — и вовсе нет. Вторую половину XX и пока весь XXI век человечество мечтает…научиться думать. Только не головами, которые как раз мечтают и воплощают мечты в конкретные решения, а железными мозгами: создать компьютеры, обрабатывающие информацию по тому же принципу, что и люди, а то и способные к абстракции и воображению, — обучить машину думать. Это весьма практичная мечта, которая по задумке должна сделать мир лучше и перевернуть медицину, психологию, культуру, искусство, инженерию и почти всё, где мы используем мысль и речь. Догадались, о чём речь?

Dear Habr, I am writing to share my experience... ой, кажется, я переобучилась на вариантах части Writing. В общем, я пишу эту небольшую статью, чтобы поделиться личным способом сдачи международного экзамена по английскому языку, рассказать о подготовке, мотивации и издержках.

Мир веб-разработки предлагает бесконечное количество вариантов HTTP-фреймворков для разных языков программирования. Но как разработчикам понять, какие из них обеспечивают действительно высокую производительность? Под катом команда блога CodeReliant* проводит прямое сравнение некоторых из лучших претендентов на быстродействие. Рассматривает популярные варианты на Javascript/Bun, Java, C#, Go и Rust, проводит бенчмаркинг, оценивает их пропускную способность и время отклика при тестировании.

Выбранные для сравнительного анализа фреймворки имеют репутацию высокопроизводительных, — но посмотрим, как это понятие реализуется в разных стеках.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

Сегодня поговорим об индексации заработной платы и разбёрем основные вопросы: что такое индексация, почему она касается не только бюджетных сотрудников, как должна быть оформлена, как часто должны индексировать зарплату. Разберём, как работодатели уходят от своих трудовых обязанностей и что по этому поводу думают государственные органы: Минтруд, Роструд, суды разных уровней. Спойлер: каждый работодатель в РФ обязан индексировать зарплату, и сотрудники не должны плясать вокруг него с просьбами о повышении.

Внешние аккумуляторы стали неизменным атрибутом современной жизни. Они выручают дома при банальном отключении света из-за плохой погоды, в кафе, самолёте, больнице, на природе и в любых местах, где розеток мало или они отсутствуют вовсе. 

Поэтому мы собрали подборку пауэрбанков с высокоскоростным портом USB-C PD. С его помощью ноутбуки будут заряжаться так же быстро, как при использовании оригинальных блоков питания.

Привет! Меня зовут Василий Землянов, я занимаюсь разработкой ML-инфраструктуры. Несколько лет я проработал в команде, которая делает споттер — специальную маленькую нейросетевую модельку, которая живёт в умных колонках Яндекса и ждёт от пользователя слова «Алиса». Одной из моих задач в этой команде была квантизация моделей. На пользовательских устройствах мало ресурсов, и мы решили, что за счёт квантизации сможем их сэкономить — так в итоге и вышло.

Потом я перешёл в команду YandexGPT. Вместо маленьких моделей я стал работать с очень крупными. Мне стало интересно, как устроена квантизация больших языковых моделей (LLM). Ещё меня очень впечатляли истории, где люди берут гигантские нейросети, квантизируют в 4 бита и умудряются запускать их на ноутбуках. Я решил разобраться, как это делается, и собрал материал на доклад для коллег и друзей. А потом пришла мысль поделиться знаниями с более широкой аудиторией, оформив их в статью. Так я и оказался на Хабре :)

Надеюсь, погружение в тему квантизации будет интересно как специалистам, так и энтузиастам в сфере обучения нейросетей. Я постарался написать статью, которую хотел бы прочитать сам, когда только начинал изучать, как заставить модели работать эффективнее. В ней мы подробно разберём, зачем нужна квантизация и в какой момент лучше всего квантизовать модель, а ещё рассмотрим разные типы данных и современные методы квантизации.

Привет, Хабр!

Представляю 50+ вопросов для подготовки к собеседованию C#, грейд — джуниор/мидл.

Вопросы разные: есть сложные/простые, с детальным объяснением и с ответом в пару предложений.
Anyway, должно быть полезно, поскольку я выбрал самые частотные вопросы

Вообще по поводу собеседований на C#/.Net разработчика, на Хабре статей хватает, вот две, где освещаются вопросы с собесов: тут и здесь.
Но в этих статьях не хватает детального разбора вопросов, что я и решил исправить.

Вообще, по моим и не только наблюдениям C# сейчас бурно развивается, в прошлом 2023 году TIOBE даже назвали C# языком года, что придаёт некоторую уверенность в завтрашнем дне для шарписта.

Так что пока кто-то всё ждёт конец света сингулярность (ну же, ещё чуть-чуть), другая часть несмотря ни на что готовится, проходит тернистый путь от тестового задания до оффера и вливается в C#-разработку, с чем я их искренее поздравляю.

В общем, уверен эта статья будет полезна для подготовки, не будем уже тянуть, поехали!

Разбираем, как разработчик создал простой продукт с выручкой $2500 в месяц, связав два популярных сервиса. Несмотря на то, что это уже было сделано до него крупными компаниями.

На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже.

В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.