Привет, Habr. Меня зовут Саша, я HR в компании FINCH. Недавно наша компания отправила сотрудников на Бали на месяц. Отдыхать и работать. История на коллективной поездке не закончилась – двое наших ребят решили остаться на Бали еще на пару месяцев.

Я, скучая в Москве, решил спросить у них о жизни на острове – ответы получились противоречивые, а Бали перестал казаться райским. Ниже – краткий пересказ нашего разговора. Надеюсь, он поможет вам понять как устроен остров и можно ли там работать.

Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/449756/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449756

Современные дэшборды многое позаимствовали у автомобильных панелей приборов. Интересные элементы также можно заметить в центрах управления полётами НАСА 1960-х годов и зари эпохи автоматизации. Сегодня любая достаточно сложная ситуация, будь то запуск ракеты или борьба с инопланетянами в шлеме Тони Старка, неизбежно представляется в виде какого-нибудь дэшборда.

Но мы здесь собрались не для урока истории, а чтобы узнать, как создать хороший дэшборд. Нашей задачей будет изучение типов дэшбордов и отображения графиков, используемых в мониторинге современных систем, однако многие уроки применимы и в других контекстах.

В этой теме так много информации, что трудно разобраться, с чего начать! Но я вам помогу. В процессе изучения дизайна дэшбордов мы пройдёмся по следующим пунктам:

1. Структура и схема.
2. Представление и доступность.
3. Выбор используемых графиков.
4. Усовершенствование контекста.

Часть 1. Структура и схема

Давайте для начала остановимся и зададим себе два вопроса: кто наша целевая аудитория и каковы её цели?

Знание своей целевой аудитории и её задач критически важно для остальной части работы. Если ваша ЦА — руководители разработки, которым нужно знать высокоуровневую информацию о функционировании системы, то нужные им данные будут сильно отличаться от тех, которые необходимы приходящему инженеру.

Прежде чем вы приступите к созданию дэшборда, возьмите лист бумаги и запишите вопросы, которые будет задавать ваш целевой пользователь, отсортируйте их по порядку приоритетности и определите оптимальные данные, которые нужно отобразить для ответа на вопрос.
Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449048/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449048

Рассказываем, что такое IoT Inspector и как он работает.

/ фото PxHere PD

О безопасности интернета вещей

В консалтинговой фирме Bain & Company (PDF, стр.1) говорят, что c 2017 по 2021 год объем IoT-рынка увеличится в два раза: с 235 до 520 млрд долларов. На долю гаджетов для умного дома придется 47 млрд долларов. У экспертов по ИБ такие темпы роста вызывают опасения.
Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449750/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449750

Автор приобрёл калькулятор Casio PRO fx-1 без предназначенных для него магнитных карт. Как они выглядят, показано здесь. По фотографиям автор определил, что длина у них составляет 93 мм, что несколько больше, чем у банковской карты. Карты такой длины существуют, но редки и дороги. Но если взять более короткую карту и протягивать медленнее, то, по расчётам автора, всё должно получиться.

Проблема оказалась в способе определения скорости ручной протяжки при записи. Карта прозрачная, над магнитной полосой нанесены штрихи. При считывании они не используются, «магнитофонная константа» определяется программно. Поэтому если штрихи заклеить, карта будет защищена от записи. Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449752/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449752

Как гласит Википедия: IBM System/360 (S/360) — инновационное поколение компьютеров класса мейнфреймов, которое было анонсировано 7 апреля 1964 года. Разработка продукта System/360 представляла собой чрезвычайно рискованный проект для компании IBM, ведь затраты на его реализацию превысили 5 миллиардов долларов ( на сегодняшние цены стоимость разработки первого семейства совместимых ЭВМ равнялась примерно 30 миллиардам). Несмотря на то что проект столкнулся с серьезными проблемами, связанными с программным обеспечением, он увенчался огромным успехом, и по праву вошел в тройку абсолютных победителей в номинации «лучшее бизнес-достижение всех времен». System/360 задала вектор направления всей компьютерной индустрии на десятилетия вперед, все технологии берут начало здесь — байты, 32-битные слова, микрокод и стандартизированные интерфейсы. Архитектура S / 360 была настолько успешной, что до сегодня поддерживается последними мейнфреймами IBM z/Architecture, и это 55 лет спустя!


Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/448424/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=448424

Несколько часов назад некоторым пользователям DockerHub разослали письма следующего содержания:

«В четверг, 25 апреля 2019 года, мы обнаружили несанкционированный доступ к одной из баз данных DockerHub, в которой хранится часть нефинансовых данных пользователей. После обнаружения мы сразу же предприняли всё необходимое для того, чтобы обезопасить данные пользователей.

И сейчас мы хотели бы поделиться той информацией, которую нам удалось обнаружить в ходе расследования, включая то, какие аккаунты DockerHub были затронуты и какие действия сейчас стоит предпринять их владельцам.
Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449746/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449746

Парадигма CQRS в том или ином виде предполагает, что вызовы Query не будут менять состояние приложения. То есть многократные вызовы одной и той же query, в рамках одного запроса, будут иметь один и тот же результат.

Пусть все интерфейсы, использующиеся в рамках запроса будут иметь тип IQuery или IAsyncQuery:

public interface IQuery
{
   TOut Query(TIn input);
}

public interface IAsyncQuery: IQuery
{
}

Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449744/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449744

Я уже пытался лечить «механический» scrum (часть 1, часть 2, часть 3), а в этой статье постараюсь выписать универсальное лекарство от «подгорания». Само по себе «подгорание», «бурление» и т.п. — это хорошо, это значит вам не все равно (а ведь безразличие — это шаг к унынию, или, как принято в IT — к выгоранию). На тему вреда выгорания написано и снято много материалов, например: вот, вот, вот или вот.

Одна распространенная мудрость гласит: «Баттхёрты — двигатель прогресса». Но часто бывает так: пригорело => быстро принимается поверхностное решение, маскирующее проблему => решение воплощается в жизнь => пригорать продолжает. Другими словами, вместо того, чтобы разобраться и поставить диагноз, мы сразу приступаем к лечению. Попытаюсь это проиллюстрировать примерами.

Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/448536/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=448536

Предыстория

За последние пару лет я поучаствовал в немалом количестве собеседований. На каждом из них я спрашивал соискателей о принципе единственной ответственности(далее SRP). И большинство людей о принципе ничего не знают. И даже из тех, кто мог зачитать определение, почти никто не мог сказать как они используют этот принцип в своей работе. Не могли сказать, как SRP влияет на код, который они пишут или на ревью кода коллег. Некоторые из них также имели заблуждение, что SRP, как и весь SOLID, имеет отношение только к объектно ориентированному программированию. Также, зачастую люди не могли определить явные случаи нарушения этого принципа, просто потому что код был написан в стиле, рекомендованном известным фреймворком.
Redux — яркий пример фреймворка, гайдлайн которого нарушает SRP.
Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449586/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449586

Добрый день, дорогой читатель! Это вторая переводная статья из цикла статей о создании физического движка авторства Chris Hecker. Если Вы ещё не ознакомились с первой, то рекомендую это сделать, т. к. всё сразу станет понятнее. Большое спасибо за поддержку первого перевода: это очень стимулирует работать дальше и больше! Приятного чтения!
Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449722/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449722

Ученые из Медицинской школы Нью-Йоркского университета разработали ИИ, который способен по голосу пациента или записи голоса определить, страдает ли этот человек от посттравматического стрессового расстройства. Руководитель проекта Чарльз Мармар заявил, что точность разработанного алгоритма составляет 89%.

На днях результаты работы ученых опубликовали в журнале Depression and Anxiety, также описание работы выложено на Eurekalert.
Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449718/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449718

Одним из самых непонятных явлений в автомобильной поездке становятся внезапно возникающие фантомные пробки. Большинство из нас с этим сталкивалось: машина перед вами внезапно тормозит, заставляя тормозить вас, что заставляет тормозить водителя за вами. Но вскоре вы и окружающие вас машины снова ускоряются до исходной скорости, и становится очевидно, что на дороге нет ни видимых препятствий, ни заметных причин для замедления.

Так как движение быстро восстанавливает исходную скорость, фантомные пробки обычно не вызывают серьёзных задержек. Но не являются они и просто малозначительными досадными помехами. Это очаги аварий, потому что они заставляют неожиданно тормозить. А дёрганое движение, к которому они приводят, вредит автомобилю, снижает ресурс и повышает потребление топлива.

Так что же происходит? Для ответа на этот вопрос математики, физики и инженеры-транспортники разработали множество различных видов моделей трафика. Например, микроскопические модели вычисляют пути отдельных автомобилей и хорошо подходят для описания взаимодействия единичных машин. Макроскопические модели описывают трафик в виде жидкости, а машины в ней интерпретируются как частицы жидкости. Они эффективны при изучении крупномасштабных явлений с участием множества автомобилей. Наконец, клеточные модели разделяют дорогу на сегменты и предписывают правила, по которым машины движутся из клетки в клетку, создавая структуру для описания неопределённости, присущей реальному дорожному движению.
Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449700/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449700

Nil не всегда nil

"Что? Что вообще здесь написано?" спросите вы. Сейчас все разложу.

Когда начинал изучать язык — не думал что зайду в этот узкий случай. Это также не рационально как и изменять итерируемую коллекцию.

Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/449714/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449714

Спрос на жесткие диски постоянно снижается, в Сарове установили лазерную термоядерную установку, Совет Федерации одобрил «закон о суверенном интернете», Samsung отложил продажу смартфона со складным экраном, госкомпаниям запретят работать с зарубежными базами данных, 5G оборудование собираются производить в России.
Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449712/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449712

В какой-то момент моей жизни я понял, что для счастья мне нужно создать 10 страниц-копий самого себя во Вконтакте и добавиться одновременно всеми в друзья к людям из френдлиста моей основной страницы. Для подробностей реализации идеи — прошу под кат.

Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449656/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449656

Введение

Английское слово wavelet (от французского «ondelette») дословно переводится как «короткая (маленькая) волна». В различных переводах зарубежных статей на русский язык встречаются еще термины: «всплеск», «всплесковая функция», «маловолновая функция», «волночка» и др.

Вейвлет-преобразование (ВП) широко используется для анализа сигналов. Помимо этого, оно находит большое применение в области сжатия данных. ВП одномерного сигнала – это его представление ввиде обобщенного ряда или интеграла Фурье по системе базисных функций.

$$, (1)

сконструированных из материнского (исходного) вейвлета $$, обладающего определенными свойствами за счет операций сдвига во времени ( b ) и изменения временного масштаба (a).

Множитель $$ обеспечивает независимость нормы функций (1) от масштабирующего числа (a). Для заданных значений параметров a и b функция $$ и есть вейвлет, порождаемый материнским вейвлетом $$.

В качестве примера приведём вейвлет «мексиканская шляпа» во временной и частотной областях:



Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449646/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449646

Привет, Хабр! Мы ищем таланты, вернее, самых талантливых оверклокеров — для них HyperX совместно с лабораторией оверклокинга OCLab.ru запускает конкурс HyperX Memory OC Сompetition 2019. Если вы начинающий оверклокер, а CAS Latency не отличаете от RAS to CAS Delay, то ничего страшного. С нашей инструкцией вы тоже сможете испытать удачу в конкурсе. Суть конкурса очень простая: HyperX Memory OC Сompetition 2019 посвящен разгону оперативной памяти Kingston и HyperX.


Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449696/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449696

«Донжон» — это лаборатория информационной безопасности французской компании Ledger. Ledger производит аппаратные кошельки, на которых хранятся приватные ключи владельцев криптовалют. Злоумышленники охотятся на эти ключи, а аппаратный кошелек, соответственно, защищает ключи от утечки. Насколько надежно? В «Донжоне» прикладывают все усилия, чтобы такой вопрос даже не возникал.
Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449690/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449690

Вы, наверное, помните, как у Гофмана в «Житейских воззрениях...» герой «живо поделил весь род человеческий на две неравные части: одна состоит только из хороших людей, но плохих или вовсе не музыкантов, другая же — из истинных музыкантов...»

Так и мы: делим потребителей смарт-часов на две неравные части. Одна из них интересуется исключительно цифровыми моделями, вторая — аналоговыми или гибридными. Если вы относите себя ко второй категории — добро пожаловать внутрь.

Ах, да: «никто из них не будет осужден, наоборот, всех ожидает блаженство, только на различный лад».


Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449672/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449672

Каждый в IT-индустрии знает, насколько сложно оценить срок выполнения проекта. Трудно объективно оценить, сколько времени займёт решение трудной задачи. Одна из моих любимых теорий заключается в том, что здесь имеет место просто статистический артефакт.

Предположим, вы оцениваете проект в 1 неделю. Предположим, есть три одинаково вероятных результата: либо он займёт 1/2 недели, либо 1 неделю, либо 2 недели. Медианный результат фактически такой же, как и оценка: 1 неделя, но среднее значение (aka average, aka expected value) составляет 7/6 = 1,17 недель. Оценка фактически откалибрована (беспристрастна) для медианы (которая равна 1), но не для среднего.
Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/449678/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=449678