Спойлер: Причина написания статьи - сломалась авторизация в Telegram боте Mini App после обновления Bot API 8.0, решение смотри внизу

Всех приветствую, относительно не так давно решил написать телеграмм бота, под один небольшой проект, и под эту задачу решил изучить и встроить работу с функционалом телеги - Mini App (офф дока).

Вообще хочу чуть пролить свет на понятие телеграмм бота не для разработчиков. Это просто отображение вашей программы в уже готовом приложении. Делаю на этом акцент, так как часто сталкиваюсь с непониманием трудозатрат, только потому что конечный результат называется "ботиком", не искушенный заказчик считает что задача от этого сильно упрощается, ведь это всего лишь ботик. Типо Вася с Петей на разных коленках сделают его за 5 минут в перерыве между парами за булочку с повидлом, а ты хочешь еще и денег? Для тех, кто больше занимается бэкендом, телеграмм бот без Mini App - отличное решение. Можно написать довольно сложный проект, интерфейс которого не надо придумывать, а только выбрать из набора допустимых возможностей, то что лучше подходит под вашу задачу (Но к сожалению такой вариант не всегда подходит, и в какой то момент надо кастомизировать ваше приложение - вот тут и выходит на сцену Mini App)

Для того, что бы пощупать эту технологии, обычно добавляют ссылку на ресурс в боте. И вуаля, сайт чудесным образом открывается по кнопке из ботика прямо в телеге.
Но дальше начинаются сложности (возможно не у всех, но у меня они точно были). Возникает потребность авторизоваться на этом ресурсе (сайте) через функционал телеграмм бота.

Как часто вы открывали сделку на пробой уровня, а затем цена разворачивалась против вас? Ложный пробой случается достаточно часто и является проблемой для многих трейдеров, которые покупают на максимумах и продают на минимумах.

Торговля на пробой — это достаточно популярная и жизнеспособная торговая стратегия. Однако некоторые пробои часто оказываются ложными. Это может быть довольно неприятно, не говоря уже о том, что это часто может привести к убыточной сделке.

Однако во многих случаях опытный трейдер может проанализировать ситуацию на рынке и отреагировать на нее соответствующим образом. Ложные пробои могут принести прибыль, если вы знаете, как правильно их торговать.

Я не обладаю природной грамотностью, и мне бывает мучительно стыдно за то, что я пишу. Для приведения текстов в минимально читабельный вид я использую специальные сервисы, которые проверяют орфографию и пунктуацию. И сегодня мы попробуем не просто использовать такой сервис, а написать свой. В этой статье мы напишем и задеплоим Telegram бота, который проверяет грамматику.

Бот будет проверять текст на грамматические ошибки, исправлять их и даст рекомендации по грамотному написанию.

Саму проверку грамматики осуществляет GPT-4o, что нам даст возможность легкой корректировки и адаптации решения к реальным кейсам в случае необходимости.

Всем привет, друзья!

Ещë прошлой весной я узнала о существовании гибких LED-лент. И мне сразу пришла в голову идея сделать с ними украшение на шею.

Если вы когда-нибудь общались с ChatGPT и задавались вопросом, как он вообще понимает ваши слова, вы не одиноки. Это действительно может казаться магией. Вы пишете вопрос, и через мгновение — вуаля! — перед вами готовый ответ. Но будьте уверены, это не магия, а научные достижения, основанные на сложных технологиях. В этой статье мы разберем, как всё устроено. Вам не потребуется техническое образование, чтобы понять!

Признайтесь, сколько раз вы хотели быстро накидать картинку для поста или презентации, но вместо этого застревали в редакторе или бесконечных поисках подходящего изображения в Google? А ведь как было бы здорово, если бы картинка, которая у вас в голове, внезапно просто появилась! Время — деньги, вдохновение — на паузе, и тут на помощь приходит AI. Нейросети могут генерировать всё, что угодно, включая самые безумные идеи. Больше не нужно тратить часы на поиски, когда за пару кликов можно увидеть то, что секунду назад было в мыслях.  

Кстати, заметили обложку с динозавром? Давайте будем звать его Рекс. Рекс –сам плод работы нейросети. Сегодня он станет главной звездой наших экспериментов. Но что будем делать? Помните я говорил о безумных идеях? Так вот, чтобы понять все возможности генерации, давайте дадим AI сложное задание. Отправим Рекси куда-нибудь в космос, например на Луну, пусть наденет скафандр и готовит барбекю на фоне Земли. Интересно? Тогда пристегивайтесь, мы отправляемся в мир генерации изображений.

Игры во многом построены на условиях. Если скорость больше нуля, надо сменить айдл анимацию на что‑то другое. Если хп меньше нуля, персонаж считается мертвым. Если у персонажа 10 клыков, он может сдать квест. Если в руках лазер, надо зажать ЛКМ для непрерывной стрельбы. С ружьем обычно так не получается, здесь одно нажатие — один выстрел. Если в руках молоток, то всё превращается в гвозди.

Если задача на реализацию системы активных умений может восприниматься как что‑то, для чего может потребоваться гибкая система. Особенно если по диздоку ясно, что их будет много и они будут сложно устроены. То задача на «запускать катсцену при входе в уровень» так воспринимается не всегда, так как это может показаться разовой отдельной задачей.

В какой‑то момент таких условий в мета геймлее становится много, и хочется их как‑то структурировать. И эта статья как раз может в этом помочь

Привет, Хабр! Меня зовут Артем Чебыкин, я ML-инженер и автор медиа вАЙТИ. В этой статье я расскажу о том, какой тип компьютера: стационарный, ноутбук или макбук — больше всего подходит для машинного обучения и почему. Также рассмотрим начальный и продвинутый вариант сборки для машинного обучения больших языковых моделей (LLM).

Современные крупные языковые модели, такие как ChatGPT, Claude или Gemini, поражают своими возможностями. Но главный вопрос остаётся открытым: как именно они думают?

С момента появления открытых LLM метод изучения их мышления был довольно прост: разобрать их архитектуру, ведь каждая такая модель состоит из нейронов. Анализ их работы означает исследование того, какие именно нейроны активируются при заданном вводе. Например, если пользователь спрашивает: «Что такое звук?» — можно выяснить, какие именно нейроны включаются при формировании ответа. Так мы получаем возможность буквально заглянуть в процесс мышления нейросети.

Привет, Хабр!

У меня уже давно назревала мысль о сборке портативной беспроводной акустики для воспроизведения аудио потока со своих домашних устройств. Решения с применением технологии Bluetooth меня не устраивали, хотелось слышать качественный звук. И вот, одним январским вечером, собрав свою волю в кучу, я решил реализовать задуманное. А что из этого вышло - читайте далее.

– На них сейчас попёр спрос: на сайте их нельзя купить, товара нет в наличии. Может, будем им рекламу делать?

А я понимаю, что им нужна не реклама, а товар — спрос вырос раз в сто, сгребали всё.

То, что раньше стоило 4 000 ₽, сейчас стоит 20 000 ₽. При этом у производителей — пусто. Надо было что-то с этим делать.

Сегодня мы с Вами соберём бюджетный вариант Китайского измерительного пинцета FNIRSI LCR-ST1.

В качестве базы я выбрал Arduino, так как целью проекта стало сделать схему, как можно проще, что бы повторяемость измерительного пинцета среди зрителей канала https://www.youtube.com/@chevichelov была на уровне "Контролька на Arduino", по этому я упростил схему насколько это возможно, а в качестве измерительных алгоритмов выбрал самые простые, но в то же время самые надёжные из них. По предложению Хабравчан дал измерительному пинцету название YCHEV001.

Прежде чем перейдём к схеме, давайте быстренько пробежимся по функционалу измерительного пинцета.

Содержание:

• I. Перебор настоящих массивов
  
  1. Метод forEach и родственные методы
  2. Цикл for
  3. Правильное использование цикла for...in
  4. Цикл for...of (неявное использование итератора)
  5. Явное использование итератора
  
  
• II. Перебор массивоподобных объектов
  
  1. Использование способов перебора настоящих массивов
  2. Преобразование в настоящий массив
  3. Замечание по объектам среды исполнения
  
  

В этой статье я поделюсь опытом быстрого локального развертывания модели DeepSeek — решения, которое позволяет не зависеть от облачных сервисов, сохранять конфиденциальность данных и тонко настраивать модель под собственные задачи.

💭 Японские свечи – это самый популярный способ чтения движения цены по графикам. 

Широкая часть свечи называется телом. Тело представляет ценовой диапазон торговой сессии за определенный промежуток времени, между ценами открытия и закрытия. 

🟥 Красное тело образуется если цена закрытия была меньше цены открытия свечи. 

🟩 Зеленое тело образуется если цена закрытия была больше цены открытия свечи. Тонкие линии над телом и под ним называются тенями. Тени указывают экстремумы цены торговой сессии. Важно понимать, что чем более высокий таймфрейм вы смотрите, тем более высока вероятность отработки свечного паттерна. 

Все уже слышали про новую модель deepseek r1, которая обогнала по бенчмаркам openai. Компания Deepseek выложила веса и дистилляты в открытый доступ, благодаря чему мы можем их запустить.

В статье поднимем дистилляты модели r1 используя llama.cpp - потребуются лишь базовые умения работы с bash, docker и python. Самостоятельный запуск проще простого.

Многие слышали про Midjourney, но про то, что есть локальная Stable Diffusion, которая может даже больше, знает уже куда меньше людей, или они не знают, что она локальная. И если они пробовали её онлайн, то быстро приходили к выводу, что она сильно хуже чем Midjourney и не стоит обращать на неё более внимания. И да, SD появился раньше Midjourney. Для запуска хватит и cpu или 4гб видеопамяти.

Аналогично с chatGPT, про попытку сделать его локальную версию, не требующую супер компьютер, тоже мало кто слышал и знает, несмотря на то, что выходило несколько статей.