Последнее десятилетие проходило под знаком контейнеризации, появлялись десятки и сотни инструментов для управления контейнерами, создания виртуальных сетей для взаимодействия контейнеров на разных узлах кластера, появлялись системы маршрутизации трафика, мониторинга доступности и иные DevOps-инструменты, которые во многом трансформировали деятельность системных администраторов вплоть до того, что начали появляться сомнения в потребности организаций в администраторах Linux (особенно с учетом появления облачных провайдеров, предоставляющих как среды для запуска контейнеров в Kubernetes, так и полностью настроенные и управляемые сервисы баз данных, очередей, систем для накопления и анализа логов и т.п.). Но нередко возникают ситуации, когда нужно осуществить некоторый уровень изоляции или ограничения уже запущенных процессов и для этого можно использовать возможности control groups ядра Linux, которые также лежат в основе технологий контейнеризации Docker и LXC. В этой статье мы последовательно разберем возможности cgroups, обсудим отличия новой cgroups v2 и затронем тему контейнеризации на основе Linux Containers. Да пребудет с вами безопасное окружение выполнения.

Порой мы халатно относимся к безопасности, не выделяем для неё достаточно времени, потому что "да что может случиться". На примере Васи, нашего веб-разработчика, мы покажем, что лучше ей не пренебрегать. Хотя бы базовыми её принципами.

Во первых строках сего письма хочется сказать, что идея написать эту статью пришла из-за того, что волею судьбы мне пришлось работать с микроконтроллерами компании Миландр. Помимо того, что информации по сети не так много, она еще и достаточно разрознена. И все бы ничего - кто ищет, тот найдет. Но пришлось (за неимением ничего другого под рукой) отлаживать программы при помощи эмулятора от Olimex. Тут стало тяжелее и было решено хоть как-то систематизировать знания для таких же зеленых бедолаг, как я, которые, возможно, столкнутся с подобными проблемами.

На самом деле, достаточно лишь команды mov.

_{Эта статья была опубликована на SQL.RU Другие опубликованные там статьи на тему MS SQL Server можно найти в блоге https://mssqlforever.blogspot.com/ Telegram-канал блога тут: https://t.me/mssqlhelp}

По материалам технической статьи Майкрософт: A Case Study: Fast and Reliable Backup and Restore of a VLDB over the Network

^{Статья была опубликована рание на SQL.RU Публикуется повторно ввиду недоступности сайта.}

Автор: Томас Грохсер (Thomas H. Grohser)

При содействии: Линдсей Аллен (Lindsey Allen)

Техническая экспертиза статьи: Sanjay Mishra, Lubor Kollar, Stuart Ozer, Thomas Kejser, Juergen Thomas, James Podgorski, Burzin Patel

Перевод: Александр Гладченко,  Ирина Наумова

Дата издания: июнь 2009г.

Тематика статьи: SQL Server 2008

 Резюме: Размер базы данных непрерывно растёт, темп этого роста, а также её доступность и готовность фиксируется в соглашение о качестве сервиса - SLA. Одновременно с ростом повышается важность быстрого и надежного резервного копирования и планового восстановления в текущем окружении. Этот документ посвящён проблемам проектирования устойчивого резервного копирования и решений по восстановлению очень больших баз данных (VLDB). На реальном примере, в этой статье демонстрируется, как лучше всего использовать резервное копирование и возможности по восстановлению, которыми обладает SQL Server 2008, что должно помочь при создании планов резервного копирования и восстановления VLDB по сети.

VSCode — самый популярный редактор кода среди веб-разработчиков. Вы можете использовать его с нуля, однако со временем его базовых функций станет недостаточно. Рассказываю, как сам докрутил этот редактор под свои потребности.

Темы и наборы иконок Linux, вдохновлённые другими операционными системами, существуют с тех пор, как в Linux появился графический интерфейс. Иногда эти темы становятся очень похожими на оригинал. Но… Что, если бы вы могли сделать свой рабочий стол Linux почти таким же, как Windows 95?

Недавно мы рассказали о трех онлайн-секвенсорах, которые помогут написать трек для домашнего проекта. Сегодня поговорим о браузерной драм-машине для творчества в свободное время — The Infinite Drum Machine.

Всем привет. Текст состоит из двух частей:

1. Небольшая шпаргалка по параметрам настроек по умолчанию;

2. Текст о том, почему вообще существование такой шпаргалки может кому-то понадобится.

Разработка веб-приложения это не только решения интересных задач, работа с логикой, или с интересной версткой. Это также рутина, которая преследует каждого разработчика в процессе работы. Начиная от создания разных файлов, и написания шаблонного boilerplate кода, заканчивая написанием документации о проделанной работе.

Часть этой рутины, однако, можно всегда оптимизировать.

В этой статье хочу познакомить вас с инструментом, который разработал, для минимизации рутины при создания компонентов Vue.js – VGENT.

VGENT (Vue Agent) – это CLI (Command Line Interface) приложение, которая генерирует компоненты для фреймворка Vue.js или Nuxt.js. Данный инструмент можно гибко настроить под нужды проекта, и генерировать компоненты командами в терминале.

Биометрия везде. Современные мегаполисы в России и мире окутаны сетями камер, подключенными к различным системам распознавания лиц. Насколько это правильно с точки зрения этики — каждый решает сам, но факт в том, что такие методы не только помогают раскрывать преступления, но и предотвращать их совершение.

С каждым годом расширяется область применения таких систем. Например, пользователи могут приобрести у Google систему Nest — Nest Cam IQ Indoor, стоимостью 349 долларов с интеграцией в умный дом и возможностью распознавания лиц по подписке (за 10 долларов в месяц). И отечественных аналогов для частного пользования немало. Различные СКУД (системы контроля и управления доступом) от Ростелекома, HikVision, VisionLabs и других фирм. Описание зачастую мутное, опыт работы в реальных условиях можно найти на YouTube по запросу «Умный домофон не пускает мужчину домой».

Допустим есть ситуация, когда у тебя много проектов на github и ты хочешь хранить локальную копию всех проектов на разных устройствах и носителях. У тебя есть простой вариант - указать список репозиториев, написать bash скрипт, который бы клонировал все репозитории, и еще один bash скрипт, который бы их всех обновлял. Но bash скрипты не очень приятная вещь, когда ты знаешь python. С python будет по легче, но не забудь тебе придётся писать асинхронные REST API запросы к серверу GitHub для получения списка репозиториев, потому что писать вручную список репозиториев долго, потом тебе придётся разобраться как обновлять и копировать репозитории в многопоточном режиме, потому что синхронное обновление даже 40 репозиториев это 2 минуты ожидания. В общем работенка на два вечера + документация проекта + тестирование, в итоге 3 дня разработки для достижения поставленной цели. Но зачем тебе это делать когда это уже сделали ?

→ Проект git_clones

→ Документация git_clones

Получаем список всех репозиториев у указанного пользователя. В итоге вы получите файл ./look.json в котором будет храниться информация о пользователи, и список репозиториев. Обратите внимание, что приватные репозитории не будут получены, их нужно указывать вручную в этом же файле look.json.

Облачные хранилища удобны и прочно вошли в жизнь рабочих и колхозниц, однако, имеют ряд недостатков. Это цена за гигабайт, проблемы с приватностью данных (причём, как со стороны хакеров, так и со стороны владельцев облачного сервиса), риск блокировки аккаунта (привет гуглу) или недоступность сервиса из определённых стран (привет яндексу). В этой статье хотелось бы кратко рассказать про одну свою поделку, которую я тихо мастерю для себя и так, как я это вижу. Она не претендует на роль лучшего или уникального решения, просто мне показалось, что сделать именно так будет лучше и удобнее для пользователя.

14 февраля 2022 года GitHub объявила о старте нативной поддержки диаграмм Mermaid.js в README-файлах GitHub. Нововведение помогло быстрее и эффективнее оформлять блок-схемы и графики для документации. До этого диаграммы вставлялись в виде изображений и если содержимое менялось, то надо было сначала нарисовать новое изображение, а потом вставлять его. Сейчас же можно просто исправить несколько строк в коде и система сгенерирует новый график.

С детства мне нравятся всякие мигающие лампочки на панелях управления, движущиеся стрелки и шкалы приборов – непременный атрибут фантастических фильмов о будущем и полетах в космос. Когда мне в руки попал светодиодный матричный индикатор с алиэкспресс, не смог себе отказать в удовольствии как-то применить его в хозяйстве. В результате проекта выходного дня родился очередной показометр, при создании которого пригодились знания stm32 и rust.

Когда надоело запоминать ключи массивов и хочется пользоваться подсказками любимого редактора кода на помощь приходит PHPDoc и немного смекалки.

Недавно я очень близко познакомился с TypeScript и познал всю прелесть строгой типизации. Как же это приятно, когда редактор кода подсказывает тебе какие поля есть в объекте и что ты с ними можешь сделать!

В чем проблема?

Я работаю с CMS Битрикс и приходится иметь дело с массивами разной формы и содержания, запоминать все ключи или искать их в документации. Это занимает драгоценное время.

В статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.