⌨️ Docker: инструменты тестировщика

Описание
💠 Курс «Docker: Инструменты тестировщика» создан для быстрого погружения в навыки, необходимые именно тестировщику. Теория дается в объеме, минимально необходимом для практики. Знания и навыки, приобретенные на этом курсе, помогут вам начать работать с Docker, получив только самые необходимые навыки: создание и настройка образов, налаживание сети, подключение внешних источников.

Вы научитесь:
🟣 настраивать Docker на любой современной ОС
🟣 создавать, подключать и удалять контейнеры
🟣 делать собственные образы и тома
🟣 настраивать взаимодействие через бинды и тома
🟣 запускать в контейнерах тесты и программы
🟣 подключать контейнеры к сети
🟣 запускать автотесты внутри контейнеров
🟣 понимать разницу средств оркестрации Swarm и Kubernetes

Язык: Русский

#docker

Когда на работе дали непонятное ТЗ 😀

С добрым утром и хороших выходных 😎

😎 Используем ChatGPT БЕСПЛАТНО с Python без регистрации

🦾 ChatGPT объясняет и пишет код за нас, быстрые ответы, обучение и код-ревью

https://youtu.be/kudfqsuq5E4

#youtube

🔥 ChatGPT смог решить одну из самых сложных и мемных систем капчи — отличил чихуахуа от маффина со 100% точностью

💻 Скайнет ближе, чем ты думаешь

#cyberpunk

✍️ Изучаем Pandas. Шпаргалка с примерами кода базовых команд + Большой, подробный гайд работы с датафрейм с примерами кода

Pandas — лучшая библиотека на языке Python для обработки и анализа данных.

🔊 Базовые команды
🔊 Создание датафрейма
🔊 Группировка, слияние данных
🔊 Работа со временем
🔊 Запись/чтение файла и д.р.

#doc #pandas #cheatsheet #python

🔥 В версии Telegram Desktop 4.10.4 beta (21.10.23) появилась подсветка синтаксиса кодовых блоков, оформленных с помощью стандартного тега markdown разметки: ```

Также появилась возможность скопировать весь код целиком при клике на заголовок сообщения с кодом (раньше у сообщения с кодом не было отдельного заголовка).

Функция пока недоступна в клиентах Telegram на Android и iOS, ждём обновление 😎

#news

🔩 Amazon продолжает активно внедрять новые модели роботов — компания говорит, что они нужны для помощи людям, однако сотрудники боятся массовых увольнений.

💰 Роботам не нужно платить зарплату, им не нужны перерывы на обед, они могут переставлять ящики и собирать заказы 24 часа в сутки 7 дней в неделю.

Ждем очередную волну безработицы в ближайшие 10 лет 😕

#cyberpunk #news

⏰ Создание пользователя в Linux

Для создания пользователя в Linux используется команда useradd или adduser (в зависимости от дистрибутива). Вот несколько примеров использования этой команды с описанием:

1. Простое создание пользователя:

$ useradd username

Где username — это имя нового пользователя. Эта команда создаёт пользователя с домашним каталогом в /home/username и использует значения по умолчанию для всех других параметров.

2. Создание пользователя с домашним каталогом:

$ useradd -d /path/to/home/directory username

Здесь, используя опцию -d, вы можете указать путь к домашнему каталогу для нового пользователя.

3. Создание пользователя с конкретным UID (user ID):

$ useradd -u 1002 username

Опция -u позволяет задать UID для нового пользователя.

4. Создание пользователя с конкретной оболочкой командной строки:

$ useradd -s /bin/zsh username

С помощью опции -s можно указать оболочку для пользователя. В примере выше указана оболочка zsh.

5. Создание пользователя и добавление его в группу:

$ useradd -G groupname username

Опция -G позволяет добавить пользователя в дополнительную группу. Если группы не существует, вы получите ошибку.

После создания пользователя рекомендуется задать пароль с помощью команды passwd:

$ passwd username

Эта команда попросит вас ввести новый пароль для пользователя username.

В некоторых дистрибутивах, вместо useradd лучше использовать adduser, так как эта команда более дружелюбна и задаёт дополнительные вопросы в процессе создания пользователя (например, о полном имени пользователя, номере комнаты и т. д.).

#linux #commands

👨‍💻 Вход в помещение только через систему автоматического распознавания лиц

Киберпанковые лайфхаки 😂

#cyberpunk

✍️ Малоизвестные библиотеки Python для анализа данных, которые сделают вашу жизнь проще

В статье мы рассмотрим некоторые полезные библиотеки Python для задач обработки данных, с которыми, возможно, вы еще не знакомы. Хотя для задач машинного обучения на ум приходят такие библиотеки, как pandas, numpy, scikit-learn, keras, tensorflow, matplotlib и т.д., но всегда полезно знать о других предложениях Python, особенно если это поможет улучшить ваши проекты.

#python #article

👨‍💻 Пользователь X/Twitter показал как выглядит его рабочий стол в очках Quest 3 и приложение Horizon Workrooms

3 виртуальнымх монитора высокого разрешения с читабельным текстом.

Офис будущего по цене ~$500🔥

#cyberpunk #news

✍️ Популярная задача на логику с собеседования программиста
🧑‍💻 Знал?

https://youtube.com/shorts/sn_g7YWEI1Q

#youtube