TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #667 · 27.11

Ночью горел дом. Квартира буквально в паре этажей от нас, в том же подъезде. Впервые в моей жизни горел дом, в котором я нахожусь, да ещё и так близко. Разбудил нас датчик дыма. Верещит он очень сильно, пробивает сквозь несколько дверей легко. Я ещё давно жил на другой квартире, помню что такой датчик сработал впустую, мне пришлось вытаскивать из него батарейку. Там он был прямо в квартире, а здесь в коридоре — по-разному делают. Сейчас он сработал как надо: не бесполезная фигня. Не снимайте эти датчики. Подошли к входной двери и сразу почувствовали дым, позвонили в 112. Но, судя по всему, мы не первые позвонили, потому что машина была уже через минуту. Я поднялся по лестнице и увидел в коридоре хозяина квартиры с ребёнком. Оба были в шоке, выбежали без ничего. Хозяин явно после значительного количества спиртного. Из контекста создалось впечатление, что он курил, но не заметил, что именно и как загорелось. Возможно, проваливался в бессознанку, а очнулся, когда уже было пламя (либо его ребёнок разбудил, тут я не знаю). Не курите дома. Даже если делали это тысячу раз и совершенно уверены, что всё будет в порядке. Даже трезвыми. Просто не курите и всё. Можно помёрзнуть две минуты на общем балконе, даже спускаться никуда не нужно. Ну, а о сочетании алкоголя и курения в доме лучше промолчу. МЧСники офигенные ребята, спасибо им большое. Очень быстро и чётко сработали: приехало 4 машины пожарной службы, скорая, подняли на верёвке шланг (поднимали мимо нашего окна прям), и примерно за 30-40 минут полностью залили горевшую квартиру. Пара вещей, которые стали для меня своего рода открытием. Возможно, кому-нибудь пригодится, но желаю, чтобы не пригодилось. 1. Угарный газ распространяется быстро и во все стороны. Его просто настолько много, что он попадёт в квартиры даже через несколько этажей от места пожара, сквозь стены, потолки, перекрытия. Поэтому датчики нужны. Сейчас в доме открыты все коридоры для проветривания. 2. Воды заливают много. Так много, что она проходит вниз сквозь все этажи аж до первого, создаёт подтёки, а зимой — оледенение. Просто выхода нет: лучше быть залитым, чем сгореть или задохнуться. Сейчас, например, лифты отключены на сушку и диагностику. Вот как выходит: пожар влияет и на квартиры выше (дым, копоть) и на квартиры ниже (вода, дым в меньшей степени). Никто не погиб, к счастью. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #wsgi

当前筛选 #wsgi清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #452 · 29.09.2017 г., 13:28

https://docs.djangoproject.com/en/1.11/howto/deployment/wsgi/ How to deploy with #WSGI Django’s primary deployment platform is WSGI, the Python standard for web servers and applications. Django’s startproject management command sets up a simple default WSGI configuration for you, which you can tweak as needed for your project, and direct any WSGI-compliant application #server to use. #django

djangoproject

@djangoproject · Post #282 · 29.03.2017 г., 02:50

https://github.com/Miserlou/Zappa#about Zappa makes it super easy to build and deploy all Python #WSGI applications on #AWS Lambda + #API Gateway. Think of it as "#serverless" #web hosting for your Python apps. That means infinite scaling, zero downtime, zero maintenance - and at a fraction of the cost of your current deployments! If you've got a Python web app (including Django and Flask apps), it's as easy as: $ pip install zappa $ zappa init $ zappa deploy and now you're server-less! Wow! What do you mean "serverless"? Okay, so there still is a server - but it only has a 40 millisecond life cycle! Serverless in this case means "without any permanent infrastructure."

djangoproject

@djangoproject · Post #523 · 13.12.2017 г., 20:27

http://www.jaggedverge.com/2017/11/how-a-web-page-request-makes-it-down-to-the-metal/ How a web page request makes it down to the metal by : Janis Posted in : Tutorials, work-in-progess Tags : #NGINX, #Python No Comments The other day I was interested in how many steps occur between sending a #POST or #GET#request from a website to the actual processing that happens on the CPU of the #server. I figured that I knew bits and pieces of the puzzle but I wanted to see the complete path from the highest levels of abstraction all the way to the lowest without missing anything too big in-between. It turns out that in a modern web system there are a lot of steps. I have been really fascinated by this much like the explorer that wants to find a path from one known place to another. If you are interested in better understanding how your computer works you might find walking along this path with your tech stack helpful. Frontend prelude: GET request Browser page #rendering POST request sidenote: #CSRF#token Network stack sidenote: The Internet #TCP sidenote: more comprehensive treatment of network stack Backend Handling web request #WSGI #Django Django URL routing Django views Python implementations #CPython CPython bytecode CPython bytecode execution details Machine Code CPython to machine code Machine code execution Hardware implementation details Microcode Processor #pipeline Silicon implementation of addition Silicon adder unit AND gate Transistor

djangoproject

@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00

#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI