📊 Real-time SQL Traffic Viewer
sql-tap — это прокси-демон, который перехватывает SQL-запросы между вашим приложением и базой данных (PostgreSQL или MySQL), отображая их в интерактивном терминальном интерфейсе. Позволяет анализировать запросы и транзакции без изменения кода приложения.
🚀Основные моменты:
- Перехват SQL-запросов в реальном времени
- Поддержка PostgreSQL и MySQL
- Интерактивный интерфейс для анализа запросов
- Возможность использования EXPLAIN для оптимизации запросов
📌 GitHub: https://github.com/mickamy/sql-tap
#go
sql-tap — это прокси-демон, который перехватывает SQL-запросы между вашим приложением и базой данных (PostgreSQL или MySQL), отображая их в интерактивном терминальном интерфейсе. Позволяет анализировать запросы и транзакции без изменения кода приложения.
🚀Основные моменты:
- Перехват SQL-запросов в реальном времени
- Поддержка PostgreSQL и MySQL
- Интерактивный интерфейс для анализа запросов
- Возможность использования EXPLAIN для оптимизации запросов
📌 GitHub: https://github.com/mickamy/sql-tap
#go
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как правильно установить и использовать браузер в Linux.
Если браузер работает медленно или ломается после обновлений - проблема часто не в Linux, а в установке. Многие ставят браузер из случайных источников или вручную скачивают архивы, из-за чего нет автообновлений, слетают зависимости и появляются ошибки.
Правильный подход - устанавливать браузер из официального репозитория или через пакетный менеджер системы. Тогда вы получаете:
• автоматические обновления безопасности
• корректные зависимости
• стабильную работу
• удобный запуск из системы
Для примера установим Google Chrome официальным способом.
Если браузер работает медленно или ломается после обновлений - проблема часто не в Linux, а в установке. Многие ставят браузер из случайных источников или вручную скачивают архивы, из-за чего нет автообновлений, слетают зависимости и появляются ошибки.
Правильный подход - устанавливать браузер из официального репозитория или через пакетный менеджер системы. Тогда вы получаете:
• автоматические обновления безопасности
• корректные зависимости
• стабильную работу
• удобный запуск из системы
Для примера установим Google Chrome официальным способом.
Установка Google Chrome (Ubuntu / Debian)
wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb
sudo apt install -y ./google-chrome-stable_current_amd64.deb
Запуск браузера
google-chrome
Обновление системы (включая браузер)
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
Проверка версии
google-chrome --version
❤5👍3👎1
Ты научишься писать сервисы, которые работают в продакшене.
Это не про
«Hello, World» и горутины ради галочки.Это про бэкенд на Go, который:
* выдерживает нагрузку
* обрабатывает тысячи запросов одновременно
* работает быстро и стабильно
* легко масштабируется
* выглядит как реальный сервис, а не учебный проект
Ты начнёшь видеть Go не как язык, а как инструмент для построения систем.
В итоге ты сможешь:
* писать высоконагруженные API
* создавать микросервисы
* работать с базами данных и очередями
* разбираться в конкурентности и производительности
* брать коммерческие backend-проекты
Это навык, который ценится на рынке.
Не «знаю Go», а умею делать быстрые и надёжные сервисы.
🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/274119/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2❤1🤬1
Redis и Valkey – изучите секреты самых популярных open source key-value СУБД
В высоко-нагруженных сервисах Redis — не просто кэш, а важная подсистема, на которой строится значимая часть бизнес-логики. От его стабильности, масштабируемости и отказоустойчивости зависит производительность всего сервиса. Valkey - это современный производительный форк Redis с открытым исходным кодом, поддерживаемый сообществом и рядом крупных компаний. Valkey набирает популярность, поддержан крупными облачными провайдерами, и вполне возможно потеснит или вовсе заменит Redis со временем.
Наш курс — для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроен Redis и Valkey.
🌐 В программе курса:
🤩 Как эффективно использовать базовые и продвинутые структуры данных: HyperLogLog, Bitmaps и Bisields, Streams, Geospatial-индексы, Bloom Filters
🤩 Как проектировать in-memory системы, которые не разваливаются под нагрузкой, что влияет на отказоустойчивость и как её добиться
🤩 Как работает репликация и кластеризация на практике (режимы Sentinel и Cluster)
🤩 Как встроить Redis/Valkey в реальный прод с учётом безопасности, интеграций и современных практик мониторинга.
Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы Алексей Рыбак. Автор курса — Константин Ратвин, преподаватель МФТИ на кафедре БИТ (совместно со СберТех), эксперт по распределённым системам и банковским ИТ, автор курсов по СУБД и инфраструктуре, спикер HighLoad++ и PGConf.
🗓 Старт курса: 10 марта, 6 недель обучения.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqwiAH9N
В высоко-нагруженных сервисах Redis — не просто кэш, а важная подсистема, на которой строится значимая часть бизнес-логики. От его стабильности, масштабируемости и отказоустойчивости зависит производительность всего сервиса. Valkey - это современный производительный форк Redis с открытым исходным кодом, поддерживаемый сообществом и рядом крупных компаний. Valkey набирает популярность, поддержан крупными облачными провайдерами, и вполне возможно потеснит или вовсе заменит Redis со временем.
Наш курс — для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроен Redis и Valkey.
Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы Алексей Рыбак. Автор курса — Константин Ратвин, преподаватель МФТИ на кафедре БИТ (совместно со СберТех), эксперт по распределённым системам и банковским ИТ, автор курсов по СУБД и инфраструктуре, спикер HighLoad++ и PGConf.
Изучить программу и записаться можно здесь.
Ждем вас!
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqwiAH9N
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1
У вас есть две таблицы: users (ID, name) и orders (user_id, amount). Какой тип JOIN вернёт всех пользователей, включая тех, у которых нет заказов?
Anonymous Quiz
10%
A) INNER JOIN
28%
B) FULL OUTER JOIN
57%
C) LEFT JOIN
5%
D) RIGHT JOIN
👍3
ReadySet — это прозрачный кэш базы данных для Postgres и MySQL, который обеспечивает производительность и масштабируемость хранилища «ключ-значение» в оперативной памяти, не требуя от вас переписывать приложение или вручную обрабатывать аннулирование кэша.
https://github.com/readysettech/readyset
https://github.com/readysettech/readyset
❤2👍1🔥1
Модель с триллионом параметров буквально «удалила половину своего мозга» и стала умнее.
Yuan3.0 Ultra**-— новая open-source мультимодальная **MoE-модель от Yuan Lab.
Всего 1010 млрд параметров, но при инференсе активны только 68.8 млрд.
На бенчмарках RAG она обошла GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6 с заметным отрывом.
Например:
- 67.4% на Docmatix против 56.8% у GPT-4o
Что умеет модель:
- Enterprise RAG - 68.2% средней точности на 10 задачах поиска
- Анализ сложных таблиц - 62.3% на бенчмарке MMTab
- Text-to-SQL - 83.9% на Spider 1.0
- Мультимодальный анализ документов с контекстом 64K
Ключевая инновация — Layer-Adaptive Expert Pruning (LAEP).
Во время предобучения у MoE возникает сильный дисбаланс:
некоторые эксперты получают в 500 раз больше токенов, чем другие.
LAEP постепенно удаляет малоиспользуемых экспертов слой за слоем,
что позволяет:
- сократить 33% параметров
- увеличить эффективность обучения на 49%
Также исследователи улучшили метод “fast-thinking” RL.
Теперь система больше награждает ответы, которые:
- правильные
- используют меньше шагов рассуждения
Это позволило:
- уменьшить количество выходных токенов на 14.38%
- повысить точность на 16.33%
Главный сигнал из этого исследования:
MoE-модели начинают сжимать себя прямо во время обучения, а не после.
Если pruning станет частью pretraining, стоимость обучения триллионных моделей может резко снизиться.
https://github.com/Yuan-lab-LLM/Yuan3.0-Ultra
Yuan3.0 Ultra**-— новая open-source мультимодальная **MoE-модель от Yuan Lab.
Всего 1010 млрд параметров, но при инференсе активны только 68.8 млрд.
На бенчмарках RAG она обошла GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6 с заметным отрывом.
Например:
- 67.4% на Docmatix против 56.8% у GPT-4o
Что умеет модель:
- Enterprise RAG - 68.2% средней точности на 10 задачах поиска
- Анализ сложных таблиц - 62.3% на бенчмарке MMTab
- Text-to-SQL - 83.9% на Spider 1.0
- Мультимодальный анализ документов с контекстом 64K
Ключевая инновация — Layer-Adaptive Expert Pruning (LAEP).
Во время предобучения у MoE возникает сильный дисбаланс:
некоторые эксперты получают в 500 раз больше токенов, чем другие.
LAEP постепенно удаляет малоиспользуемых экспертов слой за слоем,
что позволяет:
- сократить 33% параметров
- увеличить эффективность обучения на 49%
Также исследователи улучшили метод “fast-thinking” RL.
Теперь система больше награждает ответы, которые:
- правильные
- используют меньше шагов рассуждения
Это позволило:
- уменьшить количество выходных токенов на 14.38%
- повысить точность на 16.33%
Главный сигнал из этого исследования:
MoE-модели начинают сжимать себя прямо во время обучения, а не после.
Если pruning станет частью pretraining, стоимость обучения триллионных моделей может резко снизиться.
https://github.com/Yuan-lab-LLM/Yuan3.0-Ultra
👍7❤6