Довольно часто возникает необходимость в обмене файлами между компьютерами и телефонами, находящимися в одной локальной сети. Например, передать файл другому человеку, или себе, но на другое устройство. Дома или в офисе могут быть настроены сервисы синхронизации наподобие Дропбокса, общие папки и другие подобные средства. Но иногда может возникнуть необходимость во временном (или постоянном) средстве обмена файлами, доступном исключительно внутри сети, не ограниченном в скорости, поддерживающем крупные файлы и не требующем установки клиентских приложений. Я попробую найти решение этой задачи.

Прямо сейчас за окном ласково светит Солнце, а один известный погодный сайт весело предупреждает о предстоящем через два часа дожде... Да, уже часов пять предупреждает, постепенно сдвигая время его начала. Ну да ладно, не будем о криворуких предсказателях - погодную тему я могу раскрывать долго и вкусно, но до сих пор меня выручал ещё один более-менее адекватный сайт. Давайте посмотрим на него вместе. Вы видите картинку?

Да, я тоже не вижу. Причина - поголовный и необоснованный перевод всего и вся на HTTPS. Помните историю про хакера в столовой? Так вот, представьте, что вы попали в мир, где все солонки на столиках заперты замком и для использования требуют авторизованного доступа. Ну вот для чего нужна была вся эта мышиная возня с гноблением простого HTTP, предупреждением о небезопасности сайтов на нём? Ладно там сайты банков или другая чувствительная информация, но чисто информационные - зачем? Теперь имеем на ровном месте проблемы с сертификатами, обновлениями и прочие лишние телодвижения. Верните мне мой 2007-й тёплый ламповый HTTP, который можно хостить хоть на ардуинке, и пусть браузеры на него не косятся. И поддержку FTP протокола убирать совсем ни к чему. Ну или хотя бы объясните, чем это обосновано и почему имеет право называться прогрессом.

Я уже рассказывал про свой опыт в области распознавания капчи. Разумеется, кроме чисто академического интереса у меня был и материальный - иногда приходится скачивать несколько файлов с обменника, а ждать паузу и вводить капчи я не люблю. Поэтому и пользуюсь программой для закачек под названием Universal Share Downloader, или сокращённо USD. Недавно сервис обмена файлами Turbobit в очередной раз внёс изменения в свой сайт, в результате чего моя программа оказалась бесполезной. Теперь я могу рассказать о сервисе распознавания поподробнее, уже не опасаясь приблизить этот момент. Может, рост числа бесплатных скачиваний в результате использования сервиса уже повлиял. Или это просто традиционная июньская пакость от обменника - то капчу поменяют, то скорость скачивания урежут.

Этот бот был разработан для просмотра информации, находящейся на mqtt сервере внутри локальной сети. Он может работать на одном компьютере с mqtt сервером (в том числе на Raspberry PI или подобном) или отдельно. Задача удалённого управления не ставилась, только предоставление доступа к данным.

Здесь на Хабре часто встречаются статьи про распознавание капчи. Всегда с большим интересом их читал, а сегодня настал и мой черёд написать. Путь от наивной реализации с Тессерактом до веб-сервиса со сложной нейросетью занял у меня около года. Количество ошибок распознавания удалось снизить с 90 до менее 1%.

Имеется транспортёр, на котором установлен датчик дефектов и исполнительное устройство - сбрасыватель. По транспортёру движутся объекты, задача - производить сброс в случае обнаружения дефекта. Длина объекта от 1,5 до 7 метров, во избежание различных интересных эффектов сброс необходимо производить в момент прохождения центра объекта мимо сбрасывателя. Пройденное объектом расстояние измеряется при помощи датчика перемещения (инкрементального энкодера), наличие объекта определяется датчиком наличия (фотодатчиками). Обработав данные с этих датчиков, можно измерить длину объекта и вычислить необходимое перемещение до точки сброса.

Это история об использовании простого программируемого реле в реальной задаче промышленной автоматизации. Но такое ли оно простое? Добро пожаловать в программирование без единой строчки кода!

О чём мы вспоминаем в первую очередь, когда слышим про распознавание образов? Сложные нейронные сети, мощные видеокарты, объёмные наборы данных. Всего этого не будет в моей истории - я расскажу, как с помощью OpenCV и NumPy можно за 1 вечер решить задачу классификации 57 символов из игры Доббль, используя менее 500 их изображений без дополнительной аугментации. Разный масштаб, произвольный угол поворота - всё это не имеет значения, когда для описания символа достаточно четырёх чисел.