Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Джон Такер помогает разобраться с ключевыми аспектами управления ресурсами CPU в Kubernetes. Он объясняет разницу между запросами и лимитами, показывает их влияние на производительность приложений и делится практическими советами по настройке контейнеров. Если хотите улучшить работу кластеров, эта статья станет вашим гидом.

После того как мы с вами создали наше первое собственное уникальное изображение из запроса «smiling cyberpunk cat in purple bowler hat with blue cyber eye sitting in cafe drinking coffee, photorealistic, perfect composition, cinematic shot, intricate details, hyper detail, cool color palette, muted colors, very detailed, sharp focus», нам нужно было его сохранить на своем компьютере. С этой задачей мы успешно справились еще в прошлой главе, нажав на пиктограмму дискетки под созданным изображением, как это показано на рисунке ниже:

Теперь давайте посмотрим, какие еще есть интересные функции (находятся под созданным изображением), которые могут нам пригодиться сразу после создания изображения.

Перечислю их слева направо по порядку:

1.      Open images output directory. Открыть картинку в директории, где сохраняются созданные вами изображения по датам.

По умолчанию у меня все изображения, отсортированные по датам, хранятся в папке txt2img-images по следующему пути, где установлена программа:

D:\Stable Diffusion WebUI Forge\webui\outputs\txt2img-images

2.      Save the image to a dedicated directory. Сохранить изображение.

По умолчанию у меня сохраняются все изображения в папку images по следующему пути, где установлена программа:

D:\Stable Diffusion WebUI Forge\webui\log\images

3.      Save zip archive with image to a dedicated directory. Сохранить изображение в архивном файле. По умолчанию у меня сохраняются все архивы в папку images по следующему пути, где установлена программа:

D:\Stable Diffusion WebUI Forge\webui\log\images

FFmpeg — это мощный инструмент для работы с мультимедиа, который используют для кодирования, декодирования, перекодирования и применения фильтров к видео и аудио. Но если вы работаете с Rust, интеграция с C API FFmpeg может стать настоящей головной болью: управление памятью, проблемы безопасности и крутая кривая обучения. Особенно сложно реализовать пользовательские фильтры — для этого обычно нужно писать код на C и разбираться во внутренностях FFmpeg. А что, если я скажу, что с Rust и библиотекой ez-ffmpeg вы можете забыть про эти трудности и писать фильтры прямо на любимом языке?

В этой статье мы разберём, как использовать Rust и ez-ffmpeg для создания собственных видеофильтров. Мы начнём с основ, дойдём до продвинутых решений и покажем, как это может пригодиться именно вам. Готовы упростить свою жизнь? Тогда поехали!

Позавчера я написал статью "Замени меня ИИ", где поделился своими мыслями о том, что примерно через 3 года ИИ-агенты смогут заменить множество удаленных сотрудников. Мне было интересно узнать, что вы думаете по этому поводу – верите ли в такой сценарий, а если верите, то как готовитесь?

Знали ли вы, что у ChatGPT есть рабочие команды через слэш? Типа /help

Если вы спросите его об этом, он ответит:

Я старый фуллстек-разработчик и не знаю слов любви, но около полугода назад при очередной итерации сервера почувствовал себя утомленным путником, который узрел нежную красоту wr-обработчика нативного net/http! Вот раньше всё было ужасно - а теперь красиво, приятно читать и интересно показать! За несколько месяцев я переделал свои сотни обработчиков на новый стиль - и всё еще доволен! Почистил авгиевы конюшни слоев логики - теперь там царит запах фиалок! Также у меня была возможность посмотреть как пилят http профессионалы бэкенда - далеко не как фуллстеки, о чем тоже хочется рассказать!
Для ленивых читать - пора вернуть логику в обработчики! Но я расскажу подробно о той красоте, которая скрывается за этими многими восклицательными знаками, и о том, как её можно испортить. Структура такова:
- сначала чем фуллстек отличается от нативного бэкенда,
- потом пройдемся по API-стилю а-ля РЕСТ,
- прочтем оду нативному http-модулю, расковыряем пару болячек фреймворков,
- почитаем мои слова, почему wr-обработчик хорош сразу из коробки,
- и посмотрим пример того, как превратить обработчик в простой вид "задача-дано-решение-ответ".

Внимание, это мнение. В статье поднимаю холиварные темы, при этом я могу быть не прав, но буду настаивать! И фотка из личного фотоархива на тему "Люблю лето!", потому что уже надоели сгенерированные картинки.

Учёные нашли новые предварительные доказательства того, что на далёком мире, вращающемся вокруг другой звезды, может существовать жизнь. Команда из Кембриджа, изучающая атмосферу планеты под названием K2-18b, обнаружила признаки молекул, которые на Земле вырабатываются только организмами.

Это уже второй, и более многообещающий, случай обнаружения химических веществ, связанных с жизнью, в атмосфере планеты с помощью космического телескопа «Уэбб». Однако команда и независимые астрономы подчёркивают, что для подтверждения этих результатов необходимо получить больше данных.

С выходом Dart 3 в язык были добавлены значительные нововведения, включая рекорды, паттерн-матчинг и модификаторы классов. Данная статья посвящена менее обсуждаемой, но полезной возможности, улучшающей чистоту и выразительность кода — wildcard-переменной, обозначаемой символом _.

Символ _ в определенных контекстах позволяет явно указать на намерение разработчика проигнорировать некоторое значение. Рассмотрим сценарии использования и преимущества этого механизма.

Меня долго занимал один вопрос. Почему внедрение средств управления проектов в России сложнее, чем на западе? Недавно я понял, что причина в не отделении проектной организации от других видов бизнесов.

Чтобы понять роль инструментов «ведения проектов» и «сотрудничества в проектах» (collaboration tools) достаточно понять место проектов в конкретном бизнесе. Как выглядит идеальная структура проектно-ориентированной организации?

Когда основным процессом производства являются «проекты», то каждый проект, как живой организм, включен в более широкий контекст бизнеса. В этом «широком» контексте можно выделить:

Представляю вашему вниманию перевод второй части статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Эта публикация продолжает цикл переводов, посвященных методам эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями.

В первой части мы познакомились с основами промпт-инжиниринга, базовыми настройками БЯМ и ключевыми техниками промптинга. Вторая часть посвящена более продвинутым и специализированным методам, которые существенно расширяют возможности работы с языковыми моделями и позволяют решать более сложные задачи.

Оригинальная публикация фокусируется в основном на моделях Gemini и сервисе Vertex AI от Google, однако описанные техники и рекомендации универсальны и применимы практически ко всем современным большим языковым моделям (GPT, Claude, Llama и др.).

Примечание: на Хабре уже выходила публикация с этой новостью, но я решил написать более подробную научную статью основанную на компиляции нескольких англоязычных источников.

В последние дни научное сообщество оказалось в центре внимания из‑за публикации данных, указывающих на возможное присутствие биосигнатур в атмосфере экзопланеты K2–18b. Результаты, полученные с помощью космического телескопа «Джеймс Уэбб» (JWST), демонстрируют признаки молекул, которые на Земле ассоциируются с биологической активностью.

Какая программа не запустится на Windows, где можно работать вместе целым отделом и кто их использует.

Привет! Меня зовут Сергей Зиновьев, я делаю презентации для «зелёной» экосистемы. Когда я только начал заниматься презентациями, то перепробовал практически все популярные программы. На своём опыте я могу сказать для каких задач подойдёт та или иная программа и где лучше всего делать презентации.

Отдали ИИ на откуп ИТ-отделу? Рискованно. По данным OpenAI, ключ к возврату инвестиций и успешной трансформации находится в руках ваших сотрудников: маркетологов, специалистов службы поддержки, сейлзов. В статье — важные выводы из недавно опубликованных гайдов OpenAI

Поводом написания этой маленькой статьи послужила странная ситуация, сложившаяся с настройкой сканеров штрих кода для работы с маркировкой в режиме именно клавиатуры.

Я думаю многие уже бились головой об стену не понимая как настроить сканер для корректной работы с маркировкой по ФФД 1.2.

Под корректной работой понимается, что считанный сканером код должен хотя бы распознаваться сначала корректно онлайн сервером ОФД и конечно далее сервером честного знака.

Суть проблемы в том, что в коде маркировка по формату Datamatrix присутствуют обычно 2 разделителя со значением 0x1d или их ещё называют GS. 

Это управляющие символы, как они ещё применялись со времён программирования на перфокартах. Проблема в том, что они отсутствуют на клавиатуре визуально, располагаются в самом начале таблицы ASCII, и не имеют символьного представления. То есть в текстовом редакторе вы их просто так не увидите.

Да, надо отметить,развлекаемся со сканерами мы в Виндоус. На Винде, как я понял, USB драйвер  клавиатуры всегда передавал сканкоды в соответствии с таблицей XT стандарта, где за каждой клавишей закреплёно конкретное значение.

USB драйвер всегда передает байты, как вы понимаете, и всегда от конкретной клавиши идёт одно конкретное значение (байт если хотите).

Так вот далее именно операционная система, настройки конкретного пользователя интерпретируют эти байты в соответствие с выбранной раскладкой клавиатуры или локалью и у нас появляются разные языки русский, английский и т.д. Но изначально из канала USB байты одни те же поступают.

Привет, Хабр! Мы продолжаем цикл статей по работе с пока еще малознакомым многим битрикс-разработчикам инструментом оперирования данными с CRM Битрикс24 через абстрактные фабрики, как с помощью обработчиков событий можно встроить личную логику в работу с элементами CRM. В первой статье мы рассмотрели базовые операции с элементами сущностей Смарт-процессов — создание, изменение, удаление. Во второй статье рассмотрели получение данных об элементе смарт-процесса, его связях с другими элементами.

Электронная подпись (ЭП) — неотъемлемая часть современного цифрового документооборота. Мы сталкиваемся с ней ежедневно: при отправке отчетности в налоговую, подписании договоров, участии в тендерах или просто обмениваясь юридически значимыми документами. Но как устроен процесс проверки электронной подписи изнутри? Как убедиться, что электронная подпись действительна, и какие критерии делают ее юридически значимой?

На практике часто возникает задача: проверить ЭП быстро, удобно и без запуска сложного backend-сервиса. И здесь на помощь приходят no-code и low-code инструменты.

В этой статье мы покажем, как реализовать проверку электронной подписи документов, используя:

Telegram bot (интерфейс взаимодействия с пользователем);

n8n (no-code/low-code инструмент для автоматизации сценариев);

КриптоАРМ Server (проверка электронной подписи через API).

При внедрении и сопровождении систем информационной безопасности, часто участвуют три стороны: вендор (разработчик), интегратор (технический подрядчик) и заказчик (организация-клиент). Вендор отвечает за разработку, обновления и вторую линию поддержки. Интегратор выполняет внедрение, настройку, доработки и оказывает первую линию поддержки. Заказчик работает с системой на практике, формирует требования и может передавать логи диагностики через интегратора в вендорскую поддержку. При этом ответственность за обезличивание или фильтрацию чувствительных данных в логах часто лежит на стороне заказчика.

На приктике заказчик не всегда проверяет, а какие на самом деле данные в логах выгружаются.

«Спасение утопающих — дело рук самих утопающих». Иногда это звучит не так уж и плохо.

Привет, Хабр! Меня зовут Юлий Гольдберг, работаю в GlowByte (занимаюсь платформами данных, BI, аналитическими решениями больше 20 лет). Сегодня хочу поделиться некоторыми наблюдениями о том, про что нужно не забывать, чтобы Self‑Service BI стал реальным драйвером развития корпоративной культуры работы с данными, а не остался благим пожеланием.

Self‑Service BI, не просто красивая идея, но объективная потребность

Представим, что BI еще не изобрели. Или что он есть, но где‑то далеко, и нам совсем недоступен, но отчеты делать надо. Чем тогда воспользуется любой сотрудник компании, чтобы сделать отчет или презентовать его заинтересованной аудитории. В первую очередь, всем на ум приходит Excel и PowerPoint. И так оно и есть на самом деле. Excel проник повсеместно. Гибкость и возможности этих инструментов почти безграничны: что хочет пользователь, то и насчитает, что вообразил себе, то и нарисует. Максимальная свобода для любого пользователя, не имеющего серьезной ИТ‑подготовки. Можно и данные собрать из разных источников, и преобразовать их нужным образом, и при необходимости сделать сложные многоэтапные расчеты. Вывести и визуализировать с условным форматированием, графиками, диаграммами.

Минусы Excel+PowerPoint хорошо известны: непрозрачность итоговых цифр (как понять, правильно ли все посчитано, когда часть цифр загружена неизвестно откуда и потом вручную скорректирована, а другая — вбита вручную прямо в таблице), расхождение результатов в разных отчетах (ведь каждый может посчитать что‑то «на коленке» или скорректировать то, что ему прислали), ну и наконец практически нерешаемые проблемы производительности, когда требуется обрабатывать сотни тысяч и даже миллионы строк информации. Удобство восприятия информации в таблицах Excel — тоже спорный вопрос. Кто‑то, конечно, настолько привык к таблицам, что другого взгляда на цифры просто не приемлет. Но все же зачастую сложно быстро ухватить суть и выявить проблему, когда смотришь на массив цифр из тысяч строк и десятков колонок.

Этот текст — эссенция практического опыта креативного специалиста, который помогает бизнесу находить технические решения в области построения базы знаний. Решил поделиться своими заметками об архитектуре хранилища данных (DWH) и написать, почему важно хранить корпоративные данные в едином хранилище, как преодолеть внутренние барьеры (вроде страха критики и синдрома самозванца) для начала обмена знаниями и какими техническими и организационными решениями можно сделать этот процесс удобным и полезным. В статье — живой опыт, конкретные советы и немного вдохновения для тех, кто только начинает делиться знаниями внутри команды.

Привет! Это Влад Шевченко, технический директор направления искусственного интеллекта red_mad_robot. Сегодня я хочу рассказать, что из себя представляет протокол MCP от Anthropic — для этого лучше всего создать его аналог собственными руками.

Эта статья предназначена для разработчиков, которые хотят глубже понять, как работает MCP, и научиться создавать подобные механизмы самостоятельно.