🇯🇵 Andy Rubin - создатель Android и экс-топ-менеджер Google - возвращается в робототехнику с новой компанией Genki Robotics, базирующейся в Токио, Япония. Согласно отчёту корейского MK.co.kr и The Information, стартап работает в режиме «стелс» и набирает команду для разработки первых прототипов.
Слово «Genki» по-японски означает «живой», «энергичный» - это говорит о фокусе на динамичных машинах, вероятно, способных передвигаться в человеческом пространстве.
Andy Rubin уже давно интересуется роботами-пешеходами: во время работы в Google он руководил робо-дивизионом и покупал японскую хуманоидную компанию Shaft. На конференции в 2018 году он предсказал эру «nog-everywhere» (ноги повсюду), утверждая, что именно ногами роботы смогут использовать лифты, подниматься по лестницам и работать там, где колёса бессильны.
Выбор Токио как центра Genki Robotics — стратегический: Япония славится мощным инженерным ресурсом в области робототехники и университетскими кадрами, которые трудно переоценить. Rubin явно намерен воспользоваться преимуществом японской экосистемы вне привычного Силиконовой долины.
Но рынок хуманоидов крайне насыщен и затратен. Несмотря на прошлые успехи Rubin-а (в 2013-м он инициировал множество покупок робототехнических компаний), после ухода из Google его компания смартфонов Essential Products закрылась в 2020-м.
Пока Genki Robotics работает в тени — неизвестно, какие задачи она решает и какую технологию использует. Но возвращение Rubin-а в эту область может стать важным событием для индустрии хуманоидов.
Слово «Genki» по-японски означает «живой», «энергичный» - это говорит о фокусе на динамичных машинах, вероятно, способных передвигаться в человеческом пространстве.
Andy Rubin уже давно интересуется роботами-пешеходами: во время работы в Google он руководил робо-дивизионом и покупал японскую хуманоидную компанию Shaft. На конференции в 2018 году он предсказал эру «nog-everywhere» (ноги повсюду), утверждая, что именно ногами роботы смогут использовать лифты, подниматься по лестницам и работать там, где колёса бессильны.
Выбор Токио как центра Genki Robotics — стратегический: Япония славится мощным инженерным ресурсом в области робототехники и университетскими кадрами, которые трудно переоценить. Rubin явно намерен воспользоваться преимуществом японской экосистемы вне привычного Силиконовой долины.
Но рынок хуманоидов крайне насыщен и затратен. Несмотря на прошлые успехи Rubin-а (в 2013-м он инициировал множество покупок робототехнических компаний), после ухода из Google его компания смартфонов Essential Products закрылась в 2020-м.
Пока Genki Robotics работает в тени — неизвестно, какие задачи она решает и какую технологию использует. Но возвращение Rubin-а в эту область может стать важным событием для индустрии хуманоидов.
❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Дорожная карта DevOps: что должен уметь инженер нового поколения
DevOps развивается стремительно: автоматизация, GitOps, облака, безопасность и AI-инструменты стали обязательным набором. Вот структура, по которой можно готовиться в 2025 году.
🔹 1. Основы Linux и сетей
• Командная строка, systemd, процессы
• Управление пакетами, SSH, firewall
• Основы TCP/IP, DNS, прокси, VPN
• Bash-скриптинг и автоматизация
🔹 2. Контейнеризация
• Docker: образы, слои, volumes, networks
• Docker Compose
• Best practices: минимизация образов, multistage build
🔹 3. Kubernetes (обязательно в 2025)
• Pod, Deployment, Service, ConfigMap, Secret
• Ingress, HPA, StatefulSet
• K8s networking и сервис-меши
• Helm, Kustomize
• Monitoring: Prometheus + Grafana
• GitOps: ArgoCD или Flux
🔹 4. Облачные платформы
Минимум один облачный облак на уровне production:
• AWS (EC2, IAM, S3, EKS, Lambda, CloudWatch)
или
• GCP (Compute Engine, GKE, Cloud Run)
или
• Azure (AKS, VNets, Storage)
🔹 5. CI/CD в 2025
• GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins
• Pipeline’ы, артефакты, тестирование
• Автоматический деплой в Kubernetes
• Секреты, SBOM, контейнерные сканеры
🔹 6. Terraform и IaC
• Основы HCL
• Управление ресурсами AWS/GCP/Azure
• Модули, Workspace’ы
• Terragrunt
• Policy-as-Code (OPA)
🔹 7. Observability
• Metrics → Prometheus
• Logs → Loki, ELK, CloudWatch
• Traces → Tempo, Jaeger
• Alerting → Alertmanager
• SLO/SLI практики
🔹 8. Безопасность (DevSecOps)
• SAST, DAST, контейнерные сканеры
• Hardened Docker/K8s
• Secrets & Vault
• Zero Trust basics
• Pod Security Standards
• Supply Chain Security (SLSA, Sigstore)
🔹 9. Программирование
• Python или Go для автоматизации
• API, webhooks, CLI-инструменты
• Асинхронность и быстрые утилиты
🔹 10. AI в DevOps (тренд 2025)
• Авто-генерация манифестов и пайплайнов
• LLM-помощники для инфраструктуры
• Лог-анализ через AI
• Автоматический RCA и remediation
DevOps в 2025 — это не просто Kubernetes и CI/CD. Это сочетание облаков, автоматизации, GitOps, безопасности и AI-инструментов. Освой эту карту, и ты станешь инженером нового поколения.
https://www.youtube.com/watch?v=MtFy70hiZiE
DevOps развивается стремительно: автоматизация, GitOps, облака, безопасность и AI-инструменты стали обязательным набором. Вот структура, по которой можно готовиться в 2025 году.
🔹 1. Основы Linux и сетей
• Командная строка, systemd, процессы
• Управление пакетами, SSH, firewall
• Основы TCP/IP, DNS, прокси, VPN
• Bash-скриптинг и автоматизация
🔹 2. Контейнеризация
• Docker: образы, слои, volumes, networks
• Docker Compose
• Best practices: минимизация образов, multistage build
🔹 3. Kubernetes (обязательно в 2025)
• Pod, Deployment, Service, ConfigMap, Secret
• Ingress, HPA, StatefulSet
• K8s networking и сервис-меши
• Helm, Kustomize
• Monitoring: Prometheus + Grafana
• GitOps: ArgoCD или Flux
🔹 4. Облачные платформы
Минимум один облачный облак на уровне production:
• AWS (EC2, IAM, S3, EKS, Lambda, CloudWatch)
или
• GCP (Compute Engine, GKE, Cloud Run)
или
• Azure (AKS, VNets, Storage)
🔹 5. CI/CD в 2025
• GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins
• Pipeline’ы, артефакты, тестирование
• Автоматический деплой в Kubernetes
• Секреты, SBOM, контейнерные сканеры
🔹 6. Terraform и IaC
• Основы HCL
• Управление ресурсами AWS/GCP/Azure
• Модули, Workspace’ы
• Terragrunt
• Policy-as-Code (OPA)
🔹 7. Observability
• Metrics → Prometheus
• Logs → Loki, ELK, CloudWatch
• Traces → Tempo, Jaeger
• Alerting → Alertmanager
• SLO/SLI практики
🔹 8. Безопасность (DevSecOps)
• SAST, DAST, контейнерные сканеры
• Hardened Docker/K8s
• Secrets & Vault
• Zero Trust basics
• Pod Security Standards
• Supply Chain Security (SLSA, Sigstore)
🔹 9. Программирование
• Python или Go для автоматизации
• API, webhooks, CLI-инструменты
• Асинхронность и быстрые утилиты
🔹 10. AI в DevOps (тренд 2025)
• Авто-генерация манифестов и пайплайнов
• LLM-помощники для инфраструктуры
• Лог-анализ через AI
• Автоматический RCA и remediation
DevOps в 2025 — это не просто Kubernetes и CI/CD. Это сочетание облаков, автоматизации, GitOps, безопасности и AI-инструментов. Освой эту карту, и ты станешь инженером нового поколения.
https://www.youtube.com/watch?v=MtFy70hiZiE
❤7👍5🌚2👎1🥰1
Forwarded from Machinelearning
Андрей Карпаты опубликовал у себя в Github небольшой проект - утилиту под названием reader3.
На первый взгляд, это просто легковесная читалка для электронных книг в формате EPUB, которую можно запустить у себя на компьютере. Но главная идея в том, чтобы читать книги вместе с LLM.
Reader3 разбивает книгу по главам, и пользователь может легко скопировать текст текущей главы и вставить его в свой любимый LLM, чтобы обсуждать сюжет, анализировать стиль или задавать вопросы по тексту.
Но самое интересное здесь — это философия, которая стоит за проектом. Карпаты пишет, что проект написан "на 90% вайбкодингом", просто для иллюстрации идеи и что он не собирается его поддерживать или улучшать.
Я начинаю привыкать читать все (блоги, статьи, главы книг и т. д.) с помощью LLM. Обычно первый проход — ручной, второй — «объяснение/резюме», третий — вопросы и ответы.
В результате я обычно получаю более глубокое понимание, чем если бы я просто прошел дальше. Этот процесс становится у меня одним из самых популярных вариантов чтения.
А вместо этого предлагает пользователям... просто попросить свою языковую модель изменить код так, как им нравится.
Код теперь эфемерный,
— пишет Андрей, намекая на то, что эпоха статичных библиотек и долгой поддержки уходит в прошлое.
Для тех, кто хочет попробовать, процесс максимально прост. Нужно скачать книгу в формате EPUB и запустить пару команд в терминале, используя
uv:uv run reader3.py yourbook.epub
# Then run the server:
uv run server.py
После этого ваша книжная полка станет доступна в браузере по адресу
localhost:8123.@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Karpathy #Github #Book
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚨 SQL Никогда НЕ ДЕЛАЙ ТАК #sql
НИКОГДА НЕ ЛОМАЙ ИНДЕКСЫ ФУНКЦИЯМИ: не оборачивай индексируемые поля в функции внутри WHERE.
Как только ты пишешь LOWER(), CAST(), COALESCE() или любые вычисления по колонке — индекс перестаёт работать, и запрос падает в полное сканирование таблицы.
Это одна из самых тихих причин, почему запросы внезапно превращаются в тормоза.
Вместо этого приводи значения заранее или используй функциональные индексы.
https://www.youtube.com/shorts/AyiAslOeJFA
НИКОГДА НЕ ЛОМАЙ ИНДЕКСЫ ФУНКЦИЯМИ: не оборачивай индексируемые поля в функции внутри WHERE.
Как только ты пишешь LOWER(), CAST(), COALESCE() или любые вычисления по колонке — индекс перестаёт работать, и запрос падает в полное сканирование таблицы.
Это одна из самых тихих причин, почему запросы внезапно превращаются в тормоза.
Вместо этого приводи значения заранее или используй функциональные индексы.
Плохо: индекс по email НЕ используется
SELECT *
FROM users
WHERE LOWER(email) = 'user@example.com';
-- Хорошо: нормализуем значение заранее
SELECT *
FROM users
WHERE email = 'user@example.com';
-- Или создаём функциональный индекс (PostgreSQL)
CREATE INDEX idx_users_email_lower ON users (LOWER(email));
https://www.youtube.com/shorts/AyiAslOeJFA
❤2
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Nano Banana очень хороша для генерации схем и слайдов, а как насчёт сделать из них видео. 🎬
Google Vids вместе с Gemini позволяет автоматически превратить презентацию Google Slides в полноценный видеоролик: со сценарием, озвучкой и музыкой.
Вы просто загружаете презентацию, выбираете стиль - и система сама собирает видео из ваших слайдов.
https://workspace.google.com/blog/product-announcements/october-workspace-drop-ai-storytelling-research-and-data-protections
@ai_machinelearning_big_data
#Gemini #google #llm
Google Vids вместе с Gemini позволяет автоматически превратить презентацию Google Slides в полноценный видеоролик: со сценарием, озвучкой и музыкой.
Вы просто загружаете презентацию, выбираете стиль - и система сама собирает видео из ваших слайдов.
https://workspace.google.com/blog/product-announcements/october-workspace-drop-ai-storytelling-research-and-data-protections
@ai_machinelearning_big_data
#Gemini #google #llm
❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 КАК Docker РАБОТАЕТ ПОД КАПОТОМ
Большинство думает, что Docker - это «виртуалка, но легче». На самом деле Docker почти не виртуализирует ничего: он использует механизмы ядра Linux - namespaces, cgroups и overlay-файловые системы — чтобы создать иллюзию отдельной машины.
Контейнер - это просто обычный процесс, но ядро заставляет его видеть *свой собственный мир*: свою сеть, свои процессы, свою файловую систему, свои лимиты.
Docker лишь склеивает эти механизмы в удобный инструмент и автоматизирует запуск изолированных процессов.
Большинство думает, что Docker - это «виртуалка, но легче». На самом деле Docker почти не виртуализирует ничего: он использует механизмы ядра Linux - namespaces, cgroups и overlay-файловые системы — чтобы создать иллюзию отдельной машины.
Контейнер - это просто обычный процесс, но ядро заставляет его видеть *свой собственный мир*: свою сеть, свои процессы, свою файловую систему, свои лимиты.
Docker лишь склеивает эти механизмы в удобный инструмент и автоматизирует запуск изолированных процессов.
# Посмотреть namespaces текущего процесса
lsns
# Создать процесс в новом IPC, PID и UTS namespace
unshare --ipc --pid --uts bash
# Проверить ограничение CPU cgroups
cat /sys/fs/cgroup/cpu.max
# Посмотреть mount-слои overlayfs контейнера
find /var/lib/docker/overlay2 -maxdepth 2 -type d
👍8❤3
Олег Шелест - профессионал по информационной безопасности, раскрывает скрытые механики Linux, с помощью наглядных картинок и коротких, максимально понятных разборов у себя в тг канале.
- Без воды.
- Без лишней теории.
Только практические приёмы, которые реально используют профи.
Если хочешь уверенно владеть Bash - здесь ты получишь всё, что нужно: t.me/bashmastter
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🧩 Хитрый DevOps совет: «Всегда фиксируй версии не только в Dockerfile, но и в ENTRYPOINT-скриптах»
Большинство фиксирует версии в Dockerfile:
а потом случайно ломают прод, используя в entrypoint что-то вроде:
Это приводит к ситуации, когда:
staging и prod внезапно начинают отличаться,
контейнеры становятся «недетерминированными»,
одна и та же сборка ведёт себя по-разному в разные дни,
CI/CD перестаёт быть повторяемым.
✔️ Правило, которое нужно запомнить
Если хочешь предсказуемые окружения — фиксируй версии везде, где идёт установка:
в Dockerfile, в entrypoint, в билд-скриптах, в helm-chart, в init-containers.
✔️ Лучший вариант:
все зависимости устанавливаются только на этапе build
все версии – через lock-файлы
Таким образом ты превращаешь свой environment в чистый, детерминированный, воспроизводимый артефакт.
Большинство фиксирует версии в Dockerfile:
FROM python:3.12
RUN pip install fastapi==0.115.0
а потом случайно ломают прод, используя в entrypoint что-то вроде:
pip install -U some-lib
или
apt-get update && apt-get install -y curl
Это приводит к ситуации, когда:
staging и prod внезапно начинают отличаться,
контейнеры становятся «недетерминированными»,
одна и та же сборка ведёт себя по-разному в разные дни,
CI/CD перестаёт быть повторяемым.
✔️ Правило, которое нужно запомнить
Если хочешь предсказуемые окружения — фиксируй версии везде, где идёт установка:
в Dockerfile, в entrypoint, в билд-скриптах, в helm-chart, в init-containers.
✔️ Лучший вариант:
никаких apt-get update в рантайме
никаких pip install -U внутри контейнера
все зависимости устанавливаются только на этапе build
все версии – через lock-файлы
Таким образом ты превращаешь свой environment в чистый, детерминированный, воспроизводимый артефакт.
❤3🔥2👍1🥰1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥КАК УСТАНОВИТЬ PYTHON: Самый простой способ
Самый быстрый и эффективный способ поставить Python без лишних настроек это использовать пакетный менеджер системы. Он сам подтянет зависимости, поставит актуальную версию и настроит доступ к python и pip. Это надёжнее чем скачивать вручную и проще чем возиться с окружениями. Подходит и новичкам и разработчикам.
# Windows через winget
winget install Python.Python
# macOS через Homebrew
brew install python
# Ubuntu и Debian
sudo apt install python3 python3-pip
# Проверка установленной версии
python3 --version
pip3 --version
Самый быстрый и эффективный способ поставить Python без лишних настроек это использовать пакетный менеджер системы. Он сам подтянет зависимости, поставит актуальную версию и настроит доступ к python и pip. Это надёжнее чем скачивать вручную и проще чем возиться с окружениями. Подходит и новичкам и разработчикам.
# Windows через winget
winget install Python.Python
# macOS через Homebrew
brew install python
# Ubuntu и Debian
sudo apt install python3 python3-pip
# Проверка установленной версии
python3 --version
pip3 --version
🤨6👍5😁1
🌟 Stelliberty: Кроссплатформенный клиент Clash на Flutter и Rust
Stelliberty предлагает современный интерфейс с уникальным дизайном MD3M. Приложение поддерживает управление подписками и мониторинг трафика, обеспечивая высокую производительность благодаря Rust. Поддержка нескольких языков и интеграция с Windows делают его удобным для пользователей.
🚀Основные моменты:
- 🎨 Уникальный дизайн на основе Material Design 3
- 🦀 Высокопроизводительный бэкенд на Rust
- 🌐 Многоязычная поддержка
- 🔧 Полное управление подписками
- 📊 Реальное время мониторинга трафика
📌 GitHub: https://github.com/Kindness-Kismet/Stelliberty
#rust
Stelliberty предлагает современный интерфейс с уникальным дизайном MD3M. Приложение поддерживает управление подписками и мониторинг трафика, обеспечивая высокую производительность благодаря Rust. Поддержка нескольких языков и интеграция с Windows делают его удобным для пользователей.
🚀Основные моменты:
- 🎨 Уникальный дизайн на основе Material Design 3
- 🦀 Высокопроизводительный бэкенд на Rust
- 🌐 Многоязычная поддержка
- 🔧 Полное управление подписками
- 📊 Реальное время мониторинга трафика
📌 GitHub: https://github.com/Kindness-Kismet/Stelliberty
#rust
GitHub
GitHub - Kindness-Kismet/Stelliberty: A modern client built with Flutter and Rust, powered by Mihomo
A modern client built with Flutter and Rust, powered by Mihomo - Kindness-Kismet/Stelliberty
❤2
🐘 Postgres использует архитектуру «отдельный процесс на каждое подключение», поэтому в большинстве случаев вам нужен connection pooler.
Пул соединений вставляется между приложением и базой: он держит набор постоянных подключений и динамически назначает их входящим запросам. Самый распространённый инструмент - PgBouncer, у которого есть три режима работы.
1) Session pooling - каждое приложение-подключение закрепляется за одним pooled-соединением.
2) Transaction pooling - каждую транзакцию привязывают к pooled-соединению и освобождают сразу после завершения.
3) Statement pooling - каждое выражение получает соединение, но нет поддержки многозапросных транзакций, что сильно ограничивает кейсы.
Режим 1 плохо решает проблемы высокой конкуренции Postgres, поэтому обычно не подходит при большом числе подключений. Режим 3 слишком ограничивающий, так как многозапросные транзакции нужны многим приложениям. В итоге режим 2 даёт лучший баланс возможностей и контроля над соединениями.
Именно transaction pooling, тот режим, который PlanetScale применяет для всех своих PgBouncer-инстансов.
Пул соединений вставляется между приложением и базой: он держит набор постоянных подключений и динамически назначает их входящим запросам. Самый распространённый инструмент - PgBouncer, у которого есть три режима работы.
1) Session pooling - каждое приложение-подключение закрепляется за одним pooled-соединением.
2) Transaction pooling - каждую транзакцию привязывают к pooled-соединению и освобождают сразу после завершения.
3) Statement pooling - каждое выражение получает соединение, но нет поддержки многозапросных транзакций, что сильно ограничивает кейсы.
Режим 1 плохо решает проблемы высокой конкуренции Postgres, поэтому обычно не подходит при большом числе подключений. Режим 3 слишком ограничивающий, так как многозапросные транзакции нужны многим приложениям. В итоге режим 2 даёт лучший баланс возможностей и контроля над соединениями.
Именно transaction pooling, тот режим, который PlanetScale применяет для всех своих PgBouncer-инстансов.
❤5👍2
Forwarded from Devops / Bash / Linux
Linux совет дня💡
Нужно быстро найти исполняемые файлы в каталоге?
Используй
Пример:
В отличие от проверки прав через
Bash советы
Нужно быстро найти исполняемые файлы в каталоге?
Используй
find с флагом -executable — он покажет только те файлы, которые действительно можно запускать.Пример:
find . -type f -executable
В отличие от проверки прав через
-perm, этот вариант учитывает реальные разрешения и ACL, поэтому результат точнее — вывод включает только те файлы, которые доступны для выполнения текущим пользователем.Bash советы
❤5👍3
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
❤2👍1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎙️ Qwen3-TTS-Flash мощно прокачали — теперь это самый обширный генератор речи с поддержкой десятков разных голосов, языков и диалектов.
• Больше 49 уникальных голосов — они охватывают разные возрасты, национальности и пол персонажей. Подходит для любых сценариев.
• Знает 10 языков (включая русский!), местные акценты и аутентичные диалекты — даже сычуаньский.
• Реализм синтеза речи вышел на новый уровень — теперь нейронка на ходу адаптирует ритм, темп и интонации, мимикрируя под произношение человека.
Пробуем — тут.
• Больше 49 уникальных голосов — они охватывают разные возрасты, национальности и пол персонажей. Подходит для любых сценариев.
• Знает 10 языков (включая русский!), местные акценты и аутентичные диалекты — даже сычуаньский.
• Реализм синтеза речи вышел на новый уровень — теперь нейронка на ходу адаптирует ритм, темп и интонации, мимикрируя под произношение человека.
Пробуем — тут.
❤2🔥2
⚡️ Полезные инструменты в Linux, которые стоит знать
Небольшой список утилит, которые помогают быстро понять, что происходит с системой и где именно проблема.
pidstat
Мониторит использование ресурсов конкретными процессами или группами процессов.
Показывает загрузку CPU, память, I/O, переключения задач и потоки. Очень удобно для анализа performance-проблем.
netstat
Отображает статистику сетевых протоколов ICMP, IP, TCP и UDP.
Полезен для диагностики сетевых соединений, портов и состояний сокетов.
lsof
Показывает все открытые файлы в системе.
Незаменим, когда нужно понять:
- какой процесс держит файл
- почему нельзя размонтировать диск
- кто слушает порт
iostat
Даёт информацию о загрузке CPU и дисковой подсистемы.
Отлично подходит для выявления I/O bottleneck и проблем с дисками.
vmstat
Показывает общую картину работы системы:
CPU, память, block I/O, процессы, paging и interrupts.
Хороший инструмент для быстрого health-check сервера.
Если умеешь читать вывод этих команд - диагностика Linux становится в разы быстрее.
Небольшой список утилит, которые помогают быстро понять, что происходит с системой и где именно проблема.
pidstat
Мониторит использование ресурсов конкретными процессами или группами процессов.
Показывает загрузку CPU, память, I/O, переключения задач и потоки. Очень удобно для анализа performance-проблем.
netstat
Отображает статистику сетевых протоколов ICMP, IP, TCP и UDP.
Полезен для диагностики сетевых соединений, портов и состояний сокетов.
lsof
Показывает все открытые файлы в системе.
Незаменим, когда нужно понять:
- какой процесс держит файл
- почему нельзя размонтировать диск
- кто слушает порт
iostat
Даёт информацию о загрузке CPU и дисковой подсистемы.
Отлично подходит для выявления I/O bottleneck и проблем с дисками.
vmstat
Показывает общую картину работы системы:
CPU, память, block I/O, процессы, paging и interrupts.
Хороший инструмент для быстрого health-check сервера.
Если умеешь читать вывод этих команд - диагностика Linux становится в разы быстрее.
❤5🔥5👍3
Forwarded from Machinelearning
Андрей опубликовал разбор своего нового пет-проекта. Он создал систему, которая анализирует архивные треды Hacker News и с помощью LLM проверяет, сбылись ли предсказания пользователей спустя 10 лет.
Проект использует так называемые «послезнание» (hindsight), чтобы сравнивать старые комментарии с реальностью, выявлять визионеров и находить самые громкие ошибки.
Технически решение представляет собой пайплайн, который собирает данные через API Algolia и обрабатывает их с помощью структурированного промпта.
Тестовый прогон на 930 обсуждениях (месячный архив статей Hacker News) занял около часа и обошелся всего в 58 долларов.
На выходе система генерирует статический сайт с «Залом славы» аналитиков и рейтингом точность прогнозов.
Исходный
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Tutorial #Karpaty
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2
В этом руководстве мы рассмотрим ключевые аспекты работы с SQL на практике. Начнём с сравнения популярных СУБД, затем перейдём к продвинутым приёмам аналитического SQL, оптимизации запросов, администрированию баз данных, и закончится всё интеграцией SQL с Python (SQLAlchemy, pandas и т.д.).
Для каждого раздела приведены примеры на реальных сценариях (интернет-магазин, CRM, аналитика продаж), код и полезные советы.
👉 Читать гайд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2