Разработка

Эта статья посвящена решению задачи добавления часов реального времени на примере конкретных и широко доступных модулей для RTC и на примере одного конкретного подхода к реализации и алгоритму работы и является скорее примером, демонстрирующим общий принцип. Опираясь на данный материал, Вы можете решить свою задачу, используя другие модули, свои алгоритмы работы и другие одноплатники. Мы сделаем и продемонстрируем решение данной задачи на примере недавно появившегося на нашем рынке одноплатного компьютера Repka Pi 3 — альтернативе Raspberry Pi 3 (или импортозамещающему аналогу Российской разработки — кому как больше нравится).

При этом в Repka Pi как и в Raspberry Pi 3 нет часов реального времени (RTC) и при выключении время сбрасывается, а при включении и подсоединении к сети и к Интернет время устанавливается синхронизацией с сервером точного времени. При этом, если в проекте нужно обеспечить закрытость сети или просто независимость от внешнего сервиса или даже того пуще — нужно какую то автономную работу устройств обеспечить с синхронизацией по времени, — то наличие RTC становится критически необходимым. Строго говоря, используемый в Repka Pi 3 процессор AllWinner H5 имеет встроенные часы реального времени, но разработчики одноплатника не предусмотрели встроенного слота для батарейки часов из-за ограниченности места на плате Репки (далее так и будем называть этот одноплатник).

Предположим у вас есть сайт на котором вы хотите в автоматическом режиме консультировать посетителей. Само собой сейчас это уже хочется делать с использованием chatGPT.

Привет, Хабр!

В этой статье представлен алгоритм быстрого поиска подграфов, изоморфных заданному, рассматриваются только направленные графы.

Сначала будет приведён алгоритм поиска паттернов рекуррентным перебором, потом его быстрая модификация.

Примеры кода написаны на C++, исходники всей библиотеки лежат здесь. Также написана копия библиотеки на Java, исходники лежат здесь.

Привет, уважаемый читатель!

Пришла пора внедрить систему аутентификации от Apple в проект на Django DRF, ведь система входа от Google была реализована давно и по идее проблем не должно было возникнуть, но как сказал один известный гном: "Я ещё никогда так не ошибался..." А теперь по порядку.

Пользователь Твиттер опубликовал ответ ChatGTP в котором попросил сеть представить что она злой гений и разработать схему захвата Твиттер и перехитрить Илон Маска. Сеть к задаче подошла основательно и даже придумала плану название: операция "TweetStorm".

План включает в себя 4 фазы:

Хочется поделиться опытом преображения одного представления кода в другой с помощью ETL процесса и графовой базы данных на актуальном в наши дни примере.

Вкратце есть база на mssql сервере есть хранимые процедуры. Есть база на postgres. Есть ETL процесс на Apache Air Flow. Запускаем процесс, по окончании в базе postgres появляются процедуры и данные.

Скажу сразу данный подход не является полным автоматом, который перенесет любую mssql базу на postgres. Это попытка систематизировать подобный переход, разбить переход на управляемые небольшие части, которые типизируются и над которыми выполняются преобразования с возможностью контроля результата.

Как отсканировать в 3D крыло овода с разрешением 10 микрон на недорогом оборудовании. Используется метод Super Resolution - увеличение разрешения за счёт обработки большого количества сканов, снятых с разных ракурсов.

Порой приходится слышать: «Отладчики бесполезны, гораздо целесообразнее иметь дело с логированием и модульными тестами». Подозреваю, что многие из разделяющих такое мнение думают, будто отладчик только и может, что расставлять точки останова на определённых строках, пошагово просматривать код и проверять значения переменных. Притом, что любой годный отладчик действительно всё это может, на самом деле это только верхушка айсберга. Задумайтесь: мы уже вполне можем наткнуться на код, которому около 40 лет – наверняка же с тех пор что-то изменилось?  

Tl;dr – в этом эпизоде дедовского нытья вы узнаете, что хороший отладчик поддерживает различные виды точек останова, предлагает широкие возможности визуализации данных, имеет среду REPL для выполнения выражений, может показывать зависимости между потоками и контролировать их выполнение, может подхватывать изменения в исходном коде и применять их без перезапуска программы. Также он может проходить код от конца к началу и перематывать состояние программы до любого момента в истории её выполнения. Можно даже записать весь ход управления программы и визуализировать поток управления и историю потока данных.

Допустим у нас есть зарегистрированные пользователи и какая-то модель, например "Компании", которую пользователь может добавлять в избранное. Обычно такая задача решается путем создания третьей таблицы Favorite, являющейся связующим звеном, для реализации ManyToManyField связи между пользователем и компанией

Счетчик наработки для бытовых устройств и не только

Саша начинает свой карьерный путь в качестве аналитика. Директор ставит задачу: подготовить отчёт по эффективности сотрудников. Саша решает выполнять задачу с помощью Python. У аналитика есть минимальный опыт программирования. 

Саша выгружает данные по первому отделу из таск трекера и пишет код для обработки данных. Код работает, хоть и состоит на 70% из неуниверсальных полуавтоматизированных фрагментов. При выгрузке данных по другим подразделениям формат файла меняется. Код требует постоянных ручных изменений, а срок сдачи отчёта поджимает.

Эта статья о том, какие ошибки допускает Саша при написании кода и как исправляет их. Расскажем, как сделать код более универсальным, чтобы он подходил к меняющимся файлам. Статья подойдёт для начинающих аналитиков, которые только знакомятся с Python.

Здравствуйте, товарищи! Хочу написать a good story про то, как портировал нейросеть в браузер.

Задача пришла ко мне от моих институтских друзей из ИВМ РАН. Есть некий фронтенд, на который доктор загружает КТ снимок. Доктору предлагается при помощи веб интерфейса выделить сектор с сердцем, который будет передан на сервер, где алгоритмически отсегментируется граф аорты для последующего анализа.

Меня попросили сделать нейросеть для выделения 3d сектора с сердцем, а затрачиваемое время не должно превышать 2-3 секунд.

Гонять весь КТ снимок на сервер только за координатами накладно, т.к. КТ снимок обычно состоит из 600-800 кадров размера 512 * 512 пикселей, поэтому мое предложение о браузерном варианте пришлось кстати.

Говоря о профессиональном программировании на Java нельзя не отметить, что усредненные сценарии применения несколько отличаются от ранее рассмотренных баз данных и PHP. Разработка будь то бекэнда или мобильных приложений на Java или под JVM всё-таки связана с промышленными и крупными проектами, для которых важна стабильность, быстродействие, кроссплатформеность и прочие плюшки получаемые в комплекте. Не пишут лендинги или отчеты на Java в заметных количествах - на Java, как правило, написаны серьезные системы под руководством крупных компаний не имеющих острого дефицита в финансовых ресурсах. В экосистеме Java cложилась ситуация даже, с некоторой точки зрения, обратная PHP, у которой средства разработки в основном коммерческие, а продукты малопригодные к тиражированию и нужные только владельцам некоторого основного бизнеса. В мире же Java недостатка в бесплатном и довольно качественном инструментарии как будто и нет, но для профессиональных разработчиков нет проблем с тем что бы и приобрести замечательные коммерческие продукты производства JetBrains или специализированные инструменты типа PWS Studio.

Поэтому сценариев когда во что бы то ни стало надо использовать бесплатные инструменты мало. С предложением разработать какой-нибудь продукт на платформе Java скорее всего выйдет какой-нибудь крупный заказчик у которого не возникнет вопросов с предоставлением вам рабочего места или каких-то лицензионных продуктов. Либо вам предложат такую сумму, которая будет подразумевать сопутствующие расходы. Вряд ли, если вы опытный Java разработчик, и у вас есть проблемы с личным оборудованием, которое не потянет последнюю редакцию IntelliJ Idea или Eclipse JDT. Но, да, это если вы действительно опытный специалист.

Об опасном распространяющемся антипаттерне программирования на T-SQL.

Доброго времени суток, дорогой читатель.

Хочу рассказать о своём удивительном поиске способа сохранения и загрузки состояния игры в Unreal Engine. Включая сохранение и загрузку пользовательского состояния Actor'ов которые могут хранить такие неудобные типы данных, как жесткие ссылки на других Actor'ов.

В этой статье попробуем разобраться, как обстоят дела с управлением паролями в компаниях, порассуждаем о том, какими характеристиками должен обладать идеальный корпоративный менеджер паролей и сравним четыре популярных в этой категории продукта.

✅ VK Kubernetes Conf
✅ Yandex DevTools Party
✅ Alfa Cloud Day Meetup: облачные технологии в финтехе
✅ Ozon Tech Community C# Meetup
✅ Автоматизация склада своими силами. Часть 4: Интеграция ИТ-систем
✅ about:cloud — infrastructure
✅ Naumen Meetup Analytics
✅ TechTrain: Фестиваль про AI для разработки и жизни

В этой статье мы разберем новые удивительные способности последней языковой модели из семейства GPT (от понимания мемов до программирования), немного покопаемся у нее под капотом, а также попробуем понять – насколько близко искусственный интеллект подошел к черте его безопасного применения?