Когда Kubernetes и Go не очень хорошо работают вместе

Go не знает об ограничениях, установленных для его контейнера, что приводит к некоторым проблемам, которые нелегко отследить. Это история о том, как я наткнулся на одну из них.

https://lalatron.hashnode.dev/when-kubernetes-and-go-dont-work-well-together


#golang@bookflow

👉 @Bookflow

‍Terrareg

Реестр модулей Terraform с открытым исходным кодом, пользовательским интерфейсом, дополнительной интеграцией с Git и глубоким анализом

Предоставляет возможности для облегчения использования и поиска модулей, обеспечивая:
Полностью реализованный API модулей Terraform
Полностью управляемый API для автоматизации всех функций
Размещение модулей Terraform внутри или из внешнего источника Git
Аналитика использования модулей
Вся информация о модуле - README, входы, выходы, требования к провайдеру и управляемые ресурсы
Предупреждения о безопасности для каждого модуля, подмодуля и примеров
Оценка стоимости для каждого примера модуля
Исходный код примера модуля в пользовательском интерфейсе, с автоматическим переписыванием аргументов 'source'
Интерактивный «Usage builder», помогающий пользователям создавать terraform для использования модулей terraform
Хуки для приложений git SCM для автоматического индексирования модулей
Аутентификация через SSO (OpenIDConnect/SAML2) и GitHub
Поддержка провайдера Terraform (очень ранняя альфа-версия)

https://github.com/MatthewJohn/terrareg


#devops@bookflow

👉 @Bookflow

Глубокая нейронная сеть с нуля на Rust 🦀

Часть 1. Основы нейронных сетей
https://www.akshaymakes.com/blogs/rust_dnn_part1

Часть 2. Загрузка данных и инициализация модели NN
https://www.akshaymakes.com/blogs/rust_dnn_part2

Часть 3. Прямое распространение
https://www.akshaymakes.com/blogs/rust_dnn_part3

Часть 4. Функция потерь и обратное распространение
https://www.akshaymakes.com/blogs/rust_dnn_part4

Часть 5. Обучение и выводы
https://www.akshaymakes.com/blogs/rust_dnn_part_5


#rust@bookflow

👉 @Bookflow

Возможно, вы не знаете о блоке lh в CSS 🤩


#frontend@bookflow

👉 @Bookflow

Как в Python осуществляется управление памятью

В Python объекты и структуры данных находятся в закрытой динамически выделяемой области private heap, которая управляется менеджером памяти Python. Он делегирует часть работы программам распределения ресурсов allocators, закрепленным за конкретными объектами, и одновременно с этим следит, чтобы они не выходили за пределы динамически выделяемой области.

По факту данной областью управляет интерпретатор. Пользователь никак не контролирует данный процесс, даже когда манипулирует ссылками объектов на блоки памяти внутри динаической области. Менеджер памяти Python распределяет пространство динамической области среди объектов и другие внутренние буферы по требованию.


#python@bookflow

👉 @Bookflow

React 19: useFormState → useActionState


#react@bookflow

👉 @Bookflow

‍C++20 в bare-metal программировании, работа с регистрами микроконтроллеров Cortex-M

Сегодня я хотел бы обсудить тему, с которой так или иначе сталкивался почти каждый программист встраиваемых устройств без использования настоящих операционных систем, а именно прямое управление периферийными узлами микроконтроллера. A конкретнее, я хотел бы обсудить повышение безопасности при управлении периферийными модулями без потери эффективности, гибкости и читаемости.

Кто-то может подумать, что данная тема уже рассказана вдоль и поперек в многочисленных мануалах по проектам для STM32 (например, хабр). Те же, кто уже понял о чем будет идти речь, может подумать что это полное повторение уже существующих подобных идей (например эта и другие статьи автора зародили во мне интерес к этой теме несколько лет назад, а вот в языке программирования Rust большинство ящиков/крейтов Cortex-M/PAC уже используют проверками безопасности при манипулировании регистрами). Однако, не нужно спешить с выводами. Я полагаю, что могу дать интересную и полезную информацию для обоих вышеперечисленных категорий читателей.

Перед началом, тему того 'Зачем вообще лезть на уровень регистров, если каждый производитель дает HAL/BSP?' я оставлю вне рамок данной статьи. Я предполагаю, что если читатель открыл статью, то ему уже интересна данная тема, и мне не столь важно почему.

https://habr.com/ru/articles/819499/


#cpp@bookflow

👉 @Bookflow

Базы данных классифицируются в первую очередь по методу организации данных, способу их поиска и хранения, производительности при доступе к данным и способности распределять данные по нескольким узлам для повышения доступности и устойчивости


#db@bookflow

👉 @Bookflow

RustDesk

Клиентское программное обеспечение для удаленного рабочего стола с открытым исходным кодом, написанное на Rust.

Работает "из коробки", настройка не требуется. Отличная альтернатива TeamViewer и AnyDesk! Вы полностью контролируете свои данные, не беспокоясь о безопасности.

Вы можете использовать сервер разработчика или настроить свой собственный сервер или написать свой собственный сервер для рандеву/ретрансляции

https://github.com/rustdesk/rustdesk


#github@bookflow

👉 @Bookflow

‍Оптимизация Go: как повысить скорость и эффективность кода

Меня зовут Макс, я Go-разработчик в компании SimbirSoft. Язык Go (Golang) стремительно набирает популярность, он всё чаще внедряется в существующие программные решения, а также встречается в стеке новых проектов. Высокая производительность и скорость работы – его главные преимущества, поэтому для реализации бизнес-задач он подходит как нельзя кстати. Go легко поддерживается и отлично годится для создания MVP, из-за чего востребованность в нём растёт.

Но чтобы этот язык программирования был действительно производительным, разработчикам необходимо учитывать некоторые тонкости работы с ним. Иначе ваше приложение станет таким же медленным, как айтишник без чашки кофе :) В этой статье мы с вами на примерах разберём часто возникающие ситуации при работе с Go, а также рассмотрим приёмы, которые позволят повысить производительность кода. Надеюсь, разработчики уровня джуниор и мидл смогут почерпнуть для себя что-то полезное.

https://habr.com/ru/companies/simbirsoft/articles/819015/


#golang@bookflow

👉 @Bookflow

Если на каждой ноде Kubernetes кластера нужно запустить контейнер, то какой ресурс Kubernetes вам подойдет?

DaemonSet является контроллером, основным назначением которого является запуск подов на всех нодах кластера. Если нода добавляется/удаляется — DaemonSet автоматически добавит/удалит под на этой ноде.

DaemonSet подходят для запуска приложений, которые должны работать на всех нодах, например — екпортёры мониторинга, сбор логов и так далее.


#devops@bookflow

👉 @Bookflow

Joshuto

ranger-подобный терминальный файловый менеджер, написанный на Rust

https://github.com/kamiyaa/joshuto


#rust@bookflow

👉 @Bookflow

Оптимистичное перетаскивание в Next.js


#frontend@bookflow

👉 @Bookflow

9 способов обмена массивом Numpy между процессами

В Python можно передавать массивы numpy между процессами.

Существует множество способов передать массив numpy между процессами, например, как аргумент функции, как наследуемую глобальную переменную, через очередь или трубу, как ctype Array и RawArray, файл с отображением памяти, массив с поддержкой SharedMemory или через менеджер.

https://superfastpython.com/numpy-share-array-processes/


#python@bookflow

👉 @Bookflow

React 19: forwardRef → ref


#react@bookflow

👉 @Bookflow

Будьте осторожны при подсчете строк из outer join

COUNT (*) => строки в группе; всегда хотя бы одна
COUNT ( inner_tab_col ) => строки из внутренней таблицы; ноль, если нет совпадений.

Это происходит потому, что COUNT ( col ) добавляет только ненулевые значения.

Убедитесь, что inner_tab_col является обязательным!


#db@bookflow

👉 @Bookflow

Mapwidget

Пользовательские виджеты Jupyter для создания интерактивных 2D/3D-карт с помощью популярных библиотек JavaScript с двунаправленной связью, таких как Cesium, Mapbox, MapLibre, Leaflet и OpenLayers

https://github.com/opengeos/mapwidget


#github@bookflow

👉 @Bookflow