AWS Lambda - популярная платформа для разработки serverless-функций, и как Java-разработчик мне нравится иметь возможность использовать эту платформу. Однако, есть некоторые важные моменты, о которых стоит помнить при работе с ней.

Компьютерное зрение — это область компьютерных наук, которая фокусируется на воспроизведении частей сложной системы зрения человека и позволяет компьютерам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео, а также людей. Ранние эксперименты в области компьютерного зрения начались в 1950-х годах и впервые были коммерчески использованы для различения печатного и рукописного текста в 1970-х годах. Сегодня приложения компьютерного зрения выросли в геометрической прогрессии. В этой статье показан пример как можно распознавать дорожные знаки с помощью компьютерного зрения.

Какая утилита чаще всего встречается в .bash_history SRE/DevOps-инженера, работающего с Kubernetes? Конечно, kubectl. Это привело к тому, что в сообществе нашлось вдохновение для тех, захотел её улучшить, принести новый опыт использования или даже создать некие производные, нацеленные на более удобное взаимодействие. В рамках этого обзора рассмотрены три таких проекта, которые, возможно, покажутся интересными и вам — или хотя бы откроют какие-то новые подходы в решении типовых задач. 

Эта статья содержит рекомендации по написанию Dockerfile и принципам безопасности контейнеров и некоторые другие связанные темы, например про оптимизацию образов.

Если вы знакомы с контейнеризованными приложениями и микросервисами, то скорее всего понимаете, что хотя ваши сервисы "микро", но поиск уязвимостей и устранение проблем с безопасностью способен затруднить управление вашими сервисами, уже с приставкой "макро".

К счастью, большинство потенциальных проблем мы можем решить еще на этапе разработки.

Хорошо подготовленный Dockerfile исключает необходимость использовать привилегированные контейнеры, открывать порты, в которых нет необходимости, включать лишние пакеты и избегать утечки чувствительных данных. Старайтесь решить эти проблемы сразу, это поможет в дальнейшем сократить усилия на поддержку ваших приложений.

Совершенствоваться в сфере разработки — это не только писать хороший код, но и читать о том, как его писать.

Привет, хабр! Продолжаю делиться полезными подборками. Совсем недавно я опубликовал 2 поста с перечнем Github репозиториев: Часть1 и Часть2. На этот раз предлагаю вашему вниманию подборку полезных книг для разработчиков. Кому интересно — добро пожаловать под кат.

Основным объектом которым манипулируют в Tensorflow, является тензор. О том, что такое тензор, какие бывают тензоры, какие у них есть свойства и как ими манипулировать читайте в переводном руководстве с сайта tensorflow.org.

Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.

Привет, Хабр!

Я работаю в команде Tinkoff, которая занимается разработкой собственного центра нотификаций. По большей части я разрабатываю на Java с использованием Spring boot и решаю разные технические проблемы, возникающие в проекте.

Большинство наших микросервисов асинхронно взаимодействуют друг с другом через брокер сообщений. Ранее в качестве брокера мы использовали IBM MQ, который перестал справляться с нагрузкой, но при этом обладал высокими гарантиями доставки.

В качестве замены нам предложили Apache Kafka, которая обладает высоким потенциалом масштабирования, но, к сожалению, требует практически индивидуального подхода к конфигурированию для разных сценариев. Кроме того, механизм at least once delivery, работающий в Kafka по умолчанию, не позволял поддерживать необходимый уровень консистентности из коробки. Далее я поделюсь нашим опытом конфигурации Kafka, в частности расскажу, как настроить и жить с exactly once delivery.

Эта заметка продолжает разбор улучшений производительности, которые могли бы стать явью, если бы не разные "но". Предыдущая часть о StringBuilder-е находится здесь.

Здесь мы рассмотрим несколько "улучшений", отклонённых из-за непонимания тонкостей спецификации языка, неочевидных угловых случаев и других причин. Поехали!

Во многих инструкциях с просторов интернета описывают некий минимум действий, и как следствие минимум команд и возможностей.

Я решил сделать некую подборку мало освещенных возможностей, особенностей. Статья не претендует на уникальность, это и мне, как памятка, и возможно некоторым падаванам поможет, начинающим свой путь с docker-compose.

Исходный код для этой статьи и МК.js лежат у меня на GitHub. Я не выложил набор данных для обучения, но можете собрать свои собственные и обучить модель, как описано ниже!

Нынешний апрель был, конечно, не самым удачным месяцем для чтения о добром и вечном; все в мыле носились за разбушевавшимся РКН и клеили побитые блюдца. Однако жизнь за пределами зоны его ответсвенности не останавливалась. Наш фронтенд-разработчик Максим Попов даже в самый разгар боевых действий отслеживал интересные новости по Angular и делился ими с коллегами. Кроме того, он отсмотрел доклады прошедшей ng-conf и подготовил подборку наиболее ценного. С его любезного разрешения делюсь этой информацией с Хаброй — будет что почитать и, главное, посмотреть в длинные выходные.