Не секрет, что ИИ-инструменты становятся все более доступными, открывая широкие возможности для решения самых разных задач. В данной статье мы представляем вашему вниманию подборку лучших бесплатных нейросетей, способных удовлетворить самые разнообразные потребности: от генерации контента и обработки данных до оптимизации рабочих процессов и организации увлекательного досуга.

Приятного прочтения!

Периодически возникает задача снимать показания мультиметра через определённые интервалы времени и записывать их в файл. Например график напряжения при разряде или заряде аккумулятора. Вообще для этого есть мультиметры с функцией регистрации данных, но ни один, из имеющихся у меня, не обладает таким функционалом.

В бюджетных мультиметрах ZT102 и ZT301, которые построены на чипе DTM0660, можно реализовать подключение к компьютеру, но для этого придётся редактировать EEPROM и вносить изменения на печатную плату. Это несложно и Kerry Wong описывал как это сделать на примере мультиметра ennoLogic eM860T.

В тоже время у моего настольного мультиметра Agilent U3402A на задней панели уже есть порт RS232, но на нём указано "используется только для калибровки". Аналогичное предупреждение есть и в инструкции пользователя на русском и английских языках.

Pandas идеально подходит для работы с табличными данными – он способен открывать файлы Excel и проводить внутри преобразования. Более того, сохранить датафрейм тоже можно в файл Excel. Это делает удобной интеграцию pandas с офисным пакетом: результаты можно сразу красиво оформить для выступления на конференции или передачи коллегам, которые занимаются только “мокрой” биологией и не работают с инструментами data science.

Давайте посмотрим, как это делается. Если мы импортировали pandas под именем pd:

Важный этап в процессе разработки ПО – оформление прав на него. О правах на софт спорят часто. Участниками конфликта становятся создатели ПО и те, кто желает владеть и распоряжаться объектом в своих целях. Чтобы снизить риски возникновения таких ситуаций, нужно правильно оформить трудовые и иные правоотношения с авторами программного обеспечения.

Меня зовут Юрий Горбачев. Я руковожу патентным бюро «Лирейт». В этом материале я расскажу, какие шаги предпринять, чтобы закрепить свои права на ПО в случае работы с фрилансером, штатным сотрудником или компанией-исполнителем.

Всем привет! Меня зовут Леонид, я - владелец сервиса Поиск VPS. Сегодня я представляю вашему вниманию интервью с Сергеем - руководителем ua-hosting.company. В прошлом году состоялось открытие площадки компании в американском ЦОД Iron Mountain в Нью-Джерси. Недавно для меня провели экскурсию по дата-центру, а после мы обсудили нынешние особенности работы хостинга среднего размера и некоторые отличия европейской площадки от американской.

Итак, всех приветствую.

Я думаю, что практически каждый, кто программирует на python достаточно долго, хотел сделать так, чтобы любой сторонний разработчик смог добавить функционал в Ваше приложение без изменения его исходного кода. Поэтому, я хочу сделать гайд для всех новичков - как сделать систему плагинов для программы. Начнем.

А начнем мы с того, что установим importlib в ваше виртуальное окружение.

В последнее время на Хабре я опубликовал более десяти крупных статей на тему разработки собственного API с использованием FastAPI. Однако, в основном, эти статьи были теоретическими. Сегодня я решил создать чисто практическую статью, в которой мы с нуля и максимально быстро разработаем полноценный веб-сервис с фронтендом и бэкендом.

После этого мы выполним деплой этого приложения, чтобы любой пользователь мог им воспользоваться.

На Хабре я часто вижу статьи о реализации тех или иных фич на Python-фреймворках. Я объединил все эти фичи в реальный проект с открытым исходным кодом, чтобы у вас сложилась целостная картина. Мы с вами создадим UX/UI на Figma, напишем фронтенд на HTML, CSS, SASS, Bootstrap и JavaScript, создадим ER-диаграмму в MySQL Workbench, напишем бекэнд на Flask, создадим регистрацию через социальные сети OAuth 2.0 в один клик, используем брокер сообщений и асинхронную очередь Celery для отправки писем на электронную почту, сделаем WYSIWYG-редактор, реализуем полнотекстовый поиск Elasticsearch, закешируем Redis, покроем тестами pytest и запустим в Docker-контейнерах, поговорим о многопроцессности для WSGI-шлюза Gunicorn.

Друзья, приветствую. Надеюсь, что вы ждали выхода данной публикации. На текущий момент, если вы следовали моим статья, то к настоящему моменту вы уже освоили:

- Основы создания простого приложения с использованием FastAPI.

- Основные HTTP‑запросы: POST, GET, PUT и DELETE.

- Принципы работы с Pydantic моделями и их интеграцию в FastAPI.

- Использование инструментов Alembic и SQLAlchemy для управления базой данных.

- Настройку асинхронной работы с базой данных PostgreSQL в SQLAlchemy.

- Реализацию кастомной авторизации и аутентификации в FastAPI.

На данный момент мы уже умеем создавать достаточно функциональное API с приличным набором возможностей, но что дальше? Кто и в каких ситуациях ним будет пользоваться, ведь API пишется именно для этого.

Привет! Меня зовут Московкина Наталия, я старший бизнес-аналитик. Эта статья будет полезна бизнес-аналитикам, которые работают c системами управления данными и часто сталкиваются с тем, что заказчику сложно принять решение по реализации системы на основании статичных макетов. Также бывают случаи, когда передача системы в разработку требует большого количества коммуникаций и уточнений с разработчиками для обсуждения функциональности. В таких ситуациях решить проблему поможет интерактивный прототип.

Жадность плохое чувство, вроде бы. Но, как и лень, она иногда дает свои плоды в виде экономии чего-либо. Вот неприятно осознавать, что в последовательно соединенных аккумуляторах доступная энергия определяется наименее емким элементом. И к моменту его полного разряда, в других аккумуляторах батареи ещё может быть изрядное количество энергии.

А при зарядке батареи аккумуляторов с системой балансировки часть энергии просто сливается в тепло. И чем больше разница в емкости между аккумуляторами батареи, тем больше энергии сливается. При сильном разбалансе и высоком зарядном токе, балансировщик может не справиться со своими обязанностями. К тому же нельзя использовать одновременно аккумуляторы с разной химией.

Всё это сильно раздражает жабу и требует найти возможность использовать всю имеющуюся в аккумуляторах энергию. И заряжать до максимума и не больше. Как же у каждого аккумулятора взять столько энергии сколько он может дать, и зарядить до максимального уровня не теряя на балансировке?

Привет! В своей работе я регулярно внедряю различные решения на кластере Kubernetes. Для тестирования проектов очень важно иметь тестовую среду, которая была бы недорогой, проста в обслуживании и, при необходимости, могла поддерживать не слишком нагруженные приложения в продакшене.

Самый простой способ - это использовать виртуальные машины или различные контейнерные решения (как, например, Minikube), однако мне не нравится такой подход из-за ограничений виртуализации и ресурсов. Я стремлюсь создать кластер, который можно использовать в реальном бизнесе и который обеспечит надежность в случае сбоев.

Идеальным и бюджетным решением являются микрокомпьютеры на базе архитектуры ARM, например Orange Pi 3 LTS. Я слышал о российских аналогах, таких как Repka Pi, но пока не имел опыта работы с ними, а Raspberry Pi, хоть и обладает множеством модулей, но является дороговатым вариантом. Orange Pi 3 LTS компактный, достаточно мощный и поставляется с образом OC Debian 11. Это устройство оснащено 4 ядрами, 2 ГБ оперативной памяти и процессором с тактовой частотой 1,8 ГГц. Стоимость этого устройства, на момент написания статьи, весьма демократичная - около 4000 ₽.

Я прохожу онлайн курс по ML, а здесь я пишу статьи, в которых, как мне кажется, я нуждался неделю назад.

Всем привет! На протяжении нескольких лет практики написания скриптов на PowerShell, я веду заметки преимущественно связанные с данным языком и периодически фиксирую их в своем репозитории на GitHub. Недавно задумался, почему бы не попробовать создать из файла в формате Markdown статический сайт, который можно очень просто, и главное бесплатно разместить на том же GitHub. Во всех примерах, я использовал стандартный файл README.md, который применяется для описания любого репозитория на GitHub. Данная статья будет скорее кратким обзором, чем сравнением, и так как в этом деле я новичок, то расскажу про полезные инструменты, которые использовал в процессе изучения данной темы и нюансы, с которыми столкнулся.

Сегодня мы хотим поделиться нашим опытом разработки админ-панелей (CMS) с использованием Filament — чрезвычайно мощной библиотеки Fullstack-компонентов, основанной на фреймворке Laravel и технологии Livewire.

Мы используем Laravel в качестве основного фреймворка для разработки бэкенда всех наших проектов, и однажды возник вопрос: какое решение для админ-панелей выбрать? Мы остановились на Filament — тогда еще сырой, маленькой, почти незадокументированной open-source админке.

Как показало время, не зря.

В этой статье  мы не будем сравнивать Filament с другими админками, так как это не особо вписывается в формат (тем более, это  уже делали другие). Однако важно подметить, что мы достаточно долго выбирали между Filament и другой, на наш взгляд, более популярной среди русскоязычного комьюнити Laravel, библиотеки — Orchid (отечественная админ-панель с философией DIY).

Мы работали над  несколькими проектами на Orchid параллельно с проектами на Filament и остановились на последнем. Постараемся объяснить, почему мы считаем, что Filament — пожалуй, лучший выбор, который вы можете сделать, если ваша деятельность связана с написанием CMS.