Фото из открытых источников

Массовые скопления людей создают проблемы в самых разных областях (ритейл, госслужбы, банки, застройщики). Заказчикам необходимо объединять и мониторить информацию о количестве людей во множестве мест: в офисах обслуживания, административных помещениях, на строительных площадках и т. д.

Задачи подсчета людей имеют готовые решения, например применение камер со встроенной аналитикой. Однако во многих случаях важно использовать большое количество камер, ранее уже установленных в разных отделениях. Кроме того, решение, учитывающее специфику конкретного заказчика, окажется для него более качественным.

Нас зовут Татьяна Воронова и Эльвира Дяминова, мы занимаемся анализом данных в компании Center 2M. Хотя тема кажется наиболее простой из того, что сейчас рассматривается в задачах компьютерного зрения, даже в этой задаче, когда дело доходит до практики (внедрения), приходится решать много сложных и нетривиальных подзадач. Цель нашей статьи – показать сложности и основные подходы к задачам компьютерного зрения на примере решения одной из базовых задач. Для последующих материалов мы хотим привлечь коллег: девопса, инженера, руководителей проектов по видеоаналитике, чтобы они рассказали про задействованные вычислительные ресурсы, замеры скорости, нюансы общения с заказчиками и проектные истории внедрения. Мы же остановимся на некоторых использовавшихся методах анализа данных.

Одно из решений, которые приходится принимать фронтенд-разработчику при создании сайта, касается выбора способа включения изображений в состав веб-страниц. Этот способ может заключаться в использовании HTML-тега <img>. Это может быть применение CSS-свойства background или тега <image> элемента <svg>. Выбор правильного подхода к работе с изображениями весьма важен, так как это может очень сильно повлиять на производительность и доступность проекта.



Материал, перевод которого мы сегодня публикуем, посвящён изучению различных способов включения изображений в состав веб-страниц. Здесь будут обсуждены преимущества и недостатки этих способов. Кроме того, мы поговорим о том, когда и почему их обычно используют.

SDR-приемник, даже самый дешёвый, является весьма высокочувствительным приборчиком. Если добавить к нему специальную антенну и OpenCV, то можно будет не только привычно слушать эфир, но и посмотреть на распределение электромагнитных полей в пространстве. О таком интересном применении и пойдет речь в данной статье. Внимание! Под катом много картинок и анимации!

Привет Хабр.

Изначально я не планировал публиковать здесь статью про коронавирус, аналитики на хабре уже более чем достаточно. Однако, читая разные местечковые форумы и соцсети, я с удивлением обнаружил сколько достаточно вредных мифов гуляет в сети, и что обычные люди, не специалисты, в это увы, верят. В итоге, после 10го ответа очередному юзеру на очередное сообщение «коронавирус не хуже гриппа», возникла идея создать FAQ на который можно просто давать ссылку, где бы понятным простым языком развенчивались наиболее популярные мифы.

КДПВ не будет, картинка с вирусом уже наверно и так всем надоела.

Статья рассчитана на широкую аудиторию, те кто всё это уже знают, могут не тратить свое время, вряд ли они найдут что-то новое. Я знаю, что многим не нравятся статьи формата «для чайников», но готов рискнуть. Тех кому интересно, приглашаю под кат. Как хабрабонус, в конце будет Python-код для желающих поэкспериментировать с графиками самостоятельно.

Сейчас во фронтенде среди фреймворков есть три явных лидера: Angular, React и Vue. Думаю, мы можем судить о любви разработчиков к проекту по количеству звезд на GitHub. На момент написания данной статьи у Vue уже 161 тысяча звезд, на втором месте находится React с 146 тысячами, а на третьем месте — Angular со своими скромными 59.6 тысячами.

С первого взгляда может показаться, что Angular не настолько популярный, как другие фреймворки, но если обратиться к результатам исследования статистики с портала Tecla, то мы увидим, что Angular занимает довольно большую долю рынка. Например, по данным исследования Angular работает на более чем 400 тысячах сайтов, в то время как Vue — на 100 тысячах. Предлагаю в этом разобраться. Рассмотрим, за что разработчики любят Vue, почему много приложений написаны на Angular и какие выгоды может получить разработчик при использовании фреймворка от Google конкретно для себя.

Один преподаватель как-то сказал мне, что если поискать аналог программиста в мире книг, то окажется, что программисты похожи не на учебники, а на оглавления учебников: они не помнят всего, но знают, как быстро найти то, что им нужно.

Возможность быстро находить описания функций позволяет программистам продуктивно работать, не теряя состояния потока. Поэтому я и создал представленную здесь шпаргалку по pandas и включил в неё то, чем пользуюсь каждый день, создавая веб-приложения и модели машинного обучения.



Нельзя сказать, что это — исчерпывающий список возможностей pandas, но сюда входят функции, которыми я пользуюсь чаще всего, примеры и мои пояснения по поводу ситуаций, в которых эти функции особенно полезны.

Недавно я работал над современной реализацией блогролла (перечня внешних полезных/интересных блогов). Замысел был в том, чтобы предоставить читателям подборку из последних постов в этих блогах, упакованную в журнальную вёрстку, а не сухой список ссылок в сайдбаре.

Самая простая часть задачи — получение списка постов и их эксцерптов (эксцерпт — вступительный текст до ката) с наших любимых RSS–фидов. Для этого мы воспользовались WordPress-плагином Feedzy lite, который умеет агрегировать несколько фидов в один список, отсортированный по времени — идеальное решение в нашем случае. Трудная же часть в том, чтобы сделать всё красиво.

GeoJSON — это стандартизованный формат представления географических структур данных, основанный на JSON. Существует множество замечательных инструментов для визуализации GeoJSON-данных. При этом данный формат хорош не только в деле хранения координат неких точек. Он, помимо точек, позволяет описывать и другие объекты: линии, полигоны, коллекции объектов.

Кнопка — это один из тех элементов, которые чаще всего используются на веб-страницах. Тег <button></button> может быть применён для запуска некоего процесса вроде вывода данных, открытия модального окна, отправки формы и так далее. В материале, перевод которого мы публикуем, речь пойдёт о тонкостях стилизации элемента button и о том, как оформлять кнопки с учётом того, чтобы они хорошо работали бы в любых браузерах. Кроме того, тут будет рассмотрено большинство часто используемых стилей кнопок. Поговорим мы здесь и о некоторых сложностях, которые возникают при работе с кнопками.

Elasticsearch, вероятно, самая популярная поисковая система на данный момент с развитым сообществом, поддержкой и горой информации в сети. Однако эта информация поступает непоследовательно и дробно.

Самое первое и главное заблуждение — "нужен поиск, так бери эластик!". Но в действительности, если вам нужен шустрый поиск для небольшого или даже вполне себе крупного проекта, вам стоит разобраться в теме поподробней и вы откажетесь от использования именно этой системы.

Три года назад стал претворять свою давнюю мечту в реальность — максимальная домашняя автоматизация квартиры, купленной в новостройке с нуля. При этом «отделку от застройщика» пришлось принести в жертву умному дому и полностью переделать, а вся электрика, не связанная с автоматикой приехала с известного китайского сайта. Паяльник не потребовался, но знающих мастеров, электриков и плотников пришлось искать долго.


Панель управления квартирой в феврале 2020 года (Home Assistant)

В этой статье расскажу о выборе технологий умного дома, используемых в квартире, а также приведу мои схемы разводки, фотографии всего что было сделано, получившиеся электрические щиты и конфигурации всех устройств, дам ссылку на гитхаб.


Строительство нашего дома в процессе — ноябрь 2016 года

Typhon freight hauler concept, Anton Swanepoel

Меня зовут Дмитрий Сугробов, я разработчик в «Леруа Мерлен». В статье расскажу, зачем нужен Helm, как он упрощает работу с Kubernetes, что поменялось в третьей версии и как с его помощью обновлять приложения в продакшене без простоя.

Это конспект по мотивам выступления на конференции @Kubernetes Conference by Mail.ru Cloud Solutions — если не хотите читать, смотрите видео.

Хабр, привет!

Хочу рассказать вам о том, как я делал и сделал самоуправляему машинку :)

Я мог бы рассказать сразу, как делать, сухо прикрепив схемы и bash команды, но так будет скучно. Предлагаю вам интересную (я надеюсь) историю о том, как лично я прошел этот путь, и куда пришел.

Те места, где было что фоткать, с фотками. Там, где про софт — скорее всего без фото.

Это будет действительно история в формате повествования, как я рассказывал бы вам за чашкой кофе. Это не про bash команды, python скрипты, и вот это вот всё.

Начнём с фотки и видео того, что получилось, и дальше вся история под катом.

Введение

Отдыхая на новогодних праздниках, я загорелся идеей создания «Умного дома». Среди «народных» экосистем наиболее популярным в силу дешевизны и обилия всевозможных подключаемых устройств мне сразу показалось решение от Xiaomi. Сразу отказавшись от управления своим домом через китайские сервера (возможные задержки, безопасность и привязка к устройствам одного производителя), я принялся изучать всевозможные системы управления умным домом и подбирать для них совместимое оборудование.

После часов поисков я решил, что мне подходит Home Assistant. Строить всё на начальном этапе я решил с использованием Raspberry Pi 4 Model B (2GB) и датчиков от Xiaomi. Купив шлюз (нужна версия с артикулом DGNWG02LM) и включив протокол связи локальной сети, я столкнулся с тем, что порты 4321 и 9898, необходимые для интеграции в Home Assistant, по-прежнему остались закрытыми.

Rust становится первоклассным языком в самых разных областях. Мы в Discord успешно используем его и на серверной, и на клиентской стороне. Например, на стороне клиента в конвейере кодирования видео для Go Live, а на стороне сервера для функций Elixir NIF (Native Implemented Functions).

Недавно мы резко улучшили производительность одной службы, переписав её с Go на Rust. В этой статье объясним, почему для нас имело смысл переписать службу, как мы это сделали и насколько повысилась производительность.

Добрый день,

в продолжение серии статей: первая и вторая об использовании fish eye камеры с Raspberry Pi 3 и ROS я бы хотел рассказать об использовании предобученных Deep Learning моделей для компьютерного зрения с камерой Fish eye на Raspberry Pi 3. Кому интересно, прошу под кат.

Сказ о том, как я настраивал сервисы в docker на Raspberry PI и почему это, возможно, не лучшая идея.

Введение (или как всё начиналось)

Началось всё очень давно пару лет назад. Так уж вышло, что я оказался в Китае и надо было как-то связываться с внешним миром. Сторонним VPN и прокси я не очень доверял, поэтому решил поднять DigitalOcean со своим прокси. Так уж вышло, что со временем сервер с прокси оброс разными разностями: от файлового хранилища (Syncthing) до CI (Jenkins).

По возвращении в Россию было принято решение уходить с DO на какой-то self-hosting. Покупать для этого отдельный сервер не хотелось — дорого, да и пока незачем, по этой причине взял Raspberry PI 4B. Естественно, пришлось переносить все основные сервисы с DO на эту машинку, о чем и будет данный пост.

Angular — это быстрый фреймворк. Он даёт разработчикам обширные возможности по улучшению производительности за счёт тонких настроек. Правда, программистам практически никогда не требуется делать что-то особенное для того, чтобы создавать чрезвычайно производительный код, работая над обычными приложениями.

Но оказывается, что в некоторых особенных случаях проблемы с производительностью Angular-приложений всё же могут возникнуть. Во-первых — при разработке приложений, которые должны быть чрезвычайно производительными. Во-вторых — если это приложения, работающие с большими объёмами сложного контента. В-третьих — в приложениях, содержимое которых очень часто обновляется.



По поводу улучшения производительности Angular-приложений написано уже очень много всего. В бесчисленных публикациях даётся масса советов. И хотя большинство из этих советов могут принести пользу тому, кто их применит, автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, говорит, что те проблемы, с которыми он столкнулся, обсуждаются не особенно часто.

Этот материал посвящён разбору основных причин того, что Angular-приложения становятся медленными по мере роста их масштабов. При этом приведённые здесь советы можно будет применить при разработке крупных проектов на любом фреймворке, а не только на Angular.

Введение

Целью данной статьи является продемонстрировать способ как можно подружить сторонние видео буфера и QML. Основная идея — использовать стандартный QML компонент VideoOutput. Он позволяет подсовывать сторонние источники, неплохо документирован и имеет бекэнд поддерживающий GL_OES_EGL_image_external.

Мысль, что это вдруг может быть полезно, возникла после того, как я попытался запустить примеры работы с камерой в Qt, и на embedded платформе они работали со скоростью 3-5 кадра в секунду. Стало ясно, что из коробки ни о каком zero-copy речи не идет, хотя платформа все это отлично поддерживает. Справедливости ради, на десктопе VideoOutput и Camera работают, как и положено, быстро и без лишних копирований. Но в моей задаче, увы, нельзя было обойтись существующими классами для захвата видео, и хотелось завести видео из стороннего источника, каким может быть произвольный GStreamer пайплайн для декодирования видео, к примеру, из файла или RTSP стрим, или сторонний API который интегрировать в базовые классы Qt несколько сомнительно. Можно еще, конечно, в очередной раз переизобрести велосипед и написать свой компонент с рисованием через OpenGL, но это сразу показалось заведомо тупиковым и сложным путем.

Все вело к тому, что нужно разобраться как же оно устроено на самом деле, и написать небольшое приложение подтверждающее теорию.

Привет!

В Angular CDK в седьмой версии появился виртуальный скролл.

Он отлично работает, когда размер каждого элемента одинаков, — причем прямо «из коробки». Мы просто задаем размер в пикселях и указываем, к какому элементу нужно прокрутить контейнер, сделать ли это плавно, а также можем подписаться на индекс текущего элемента. Однако что делать, если размер элементов меняется? Для этого в CDK предусмотрен интерфейс VirtualScrollStrategy, реализовав который мы научим скролл работать с нашим списком.

В моем случае требовалось сделать календарь для мобильного представления, который можно прокручивать непрерывно, а количество недель в месяце всегда разное. Попробуем разобраться, что представляет собой стратегия виртуального скролла и напишем свою.