По поводу того, являются ли телефон и email персональными данными. Есть решение Верховного Суда РФ (спойлер, нет, сами по себе не являются). https://www.garant.ru/news/1642921/
Надо как-то анализировать поведение, в этом сложность. Мой сценарий это то, что по коридору некоторое время никто не ходит. Он очень просто реализуется.
Если мы говорим про датчики для DIY проекта, то например Seeed Studio MR60FDA2 может мониторить площадь 3х3 метра, что делает его практически бесполезным. Нужно порядка 8..10 таких датчиков, чтобы покрыть 2х комнатную квартиру. Я уже не говорю про проблему с проводами и местами для размещения.
Промышленные решения (Milesight VS373, потолочное крепление) тоже не отличаются большой площадью сканирования (максимум 20 кв.м), стоимость приличная: 300..450 USD.
Я сделал на esp32 + радарный датчик движения модуль, который мониторит коридор и по wifi пишет данные на сервер. Если сервер обнаруживает, что нет движения заданное количество часов (кроме ночных), он через телеграм-бота информирует меня, что надо что-то делать. Это сделано на случай, если человек упал и не может подняться до кнопки или телефона.
Хорошо, но на мой взгляд очень много проводов. Если есть желание делать что-то более кастомное, можно сделать bluetooth клавиатуру на esp32. Но это, конечно, немного больше работы.
Место есть, просто нужно посмотреть на элементы другим взглядом. Например, можно убрать все надписи, типа Start, Sea. Откройте любой редактор (Figma например) и подвигайте- все получится.
В чем смысл графика- это если вы отвлеклись и пропустили вибрации, можете бросить взгляд и увидеть, что происходило только что.
Отличный проект- жалко, что у меня в свое время не было таких часов. Я бы еще рисовал график высоты, чтобы можно было бросить взгляд на динамику за последнюю минуту.
Действительно, задача в статье упрощенная, чтобы нагляднее показать подход. Идея как раз в том, чтобы на простом примере сразу увидеть результат плюс сильные и слабые стороны.
Если у вас есть пример реальной задачи (не очень большой, чтобы результаты были очевидными), буду только рад попробовать ее пропустить через тот же процесс. Есть шанс сразу поймать, где подход лажает- интересно.
Если скинете описание- сделаю и выложу результат в ответе. Думаю, многим будет полезно посмотреть, где ИИ прокалывается.
Да, я автор Project Calc, и это был не просто эксперимент ради эксперимента- мне было важно проверить, как ИИ работает вживую внутри системы. Но эта статья в первую очередь про то, как GPT справляется с задачей оценки проекта. Если кому-то интересен сам инструмент, есть контакты, но основная цель- поделиться опытом.
Я думаю, что если бы его такую работу попросил сделать кто-то из соседей, автор бы не стал говорить, что там делов на 10 минут. Он бы сказал, что надо сначала понять, что там с электричеством, подготовлено ли место, хватает ли шлангов и если ли у него все необходимые инструменты. Да и вообще, стоит ли за это браться (а вдруг потом протечет). Именно так отличается "интуитивная оценка" от системного подхода.
Верно подмечено! У Макконнелла, которого я упомянул в статье, есть определение конуса неопределенности. По сути это те самые умножители, только с привязкой к некой стадии проекта. Макконнелл говорит, что коэффициент ошибки при оценке проекта может достигать 4х, если, например речь идет о стадии, когда проект только формулируется. Соответственно, по мере дальнейшего уточнения проекта и движения к функциональным требования, технической спецификации, дизайну- коэффициент падает.
Можно использовать для этой задачи Google MediPipe, Pose landmark. Работает очень быстро, но нельзя обучать (насколько я знаю). Я использовал такой подход для выявления позы вейкбордистов, работает хорошо, но не любит, например, когда фигура человека частично перекрыта.
По поводу того, являются ли телефон и email персональными данными. Есть решение Верховного Суда РФ (спойлер, нет, сами по себе не являются).
https://www.garant.ru/news/1642921/
Надо как-то анализировать поведение, в этом сложность. Мой сценарий это то, что по коридору некоторое время никто не ходит. Он очень просто реализуется.
У Seeed Studio MR60FDA2 потребление такое, что никаких батареек не хватит
0.5w: Standby Mode
0.8w: Activation Mode
1.4w: Work with Grove Relay status
Milesight VS373 тоже сидит на блоке питания.
Вот что нашел.
Если мы говорим про датчики для DIY проекта, то например Seeed Studio MR60FDA2 может мониторить площадь 3х3 метра, что делает его практически бесполезным. Нужно порядка 8..10 таких датчиков, чтобы покрыть 2х комнатную квартиру. Я уже не говорю про проблему с проводами и местами для размещения.
Промышленные решения (Milesight VS373, потолочное крепление) тоже не отличаются большой площадью сканирования (максимум 20 кв.м), стоимость приличная: 300..450 USD.
Я сделал на esp32 + радарный датчик движения модуль, который мониторит коридор и по wifi пишет данные на сервер. Если сервер обнаруживает, что нет движения заданное количество часов (кроме ночных), он через телеграм-бота информирует меня, что надо что-то делать. Это сделано на случай, если человек упал и не может подняться до кнопки или телефона.
Плюс можно посмотреть, чо-как.
Генерация pdf - вот, где оно нужно
Хорошо, но на мой взгляд очень много проводов. Если есть желание делать что-то более кастомное, можно сделать bluetooth клавиатуру на esp32. Но это, конечно, немного больше работы.
Сейчас вообще никому нельзя доверять, даже комментариям. Поэтому финальное слово всегда должно быть за человеком.
Место есть, просто нужно посмотреть на элементы другим взглядом. Например, можно убрать все надписи, типа Start, Sea. Откройте любой редактор (Figma например) и подвигайте- все получится.
В чем смысл графика- это если вы отвлеклись и пропустили вибрации, можете бросить взгляд и увидеть, что происходило только что.
Отличный проект- жалко, что у меня в свое время не было таких часов.
Я бы еще рисовал график высоты, чтобы можно было бросить взгляд на динамику за последнюю минуту.
Есть вот такой проект (XiaoZhi AI) например https://www.youtube.com/watch?v=cH77RWhq7AM
И вот такой https://aliexpress.ru/item/1005009516438849.html?gatewayAdapt=fra2rus&sku_id=12000049341646388
Не хватает "микрофона"- чтобы надиктовывать, так результат получится быстрее и будет интереснее
Вам не угодишь, очевидно. Но я вам тоже благодарен!
Действительно, задача в статье упрощенная, чтобы нагляднее показать подход. Идея как раз в том, чтобы на простом примере сразу увидеть результат плюс сильные и слабые стороны.
Если у вас есть пример реальной задачи (не очень большой, чтобы результаты были очевидными), буду только рад попробовать ее пропустить через тот же процесс. Есть шанс сразу поймать, где подход лажает- интересно.
Если скинете описание- сделаю и выложу результат в ответе. Думаю, многим будет полезно посмотреть, где ИИ прокалывается.
Да, я автор Project Calc, и это был не просто эксперимент ради эксперимента- мне было важно проверить, как ИИ работает вживую внутри системы. Но эта статья в первую очередь про то, как GPT справляется с задачей оценки проекта. Если кому-то интересен сам инструмент, есть контакты, но основная цель- поделиться опытом.
Я думаю, что если бы его такую работу попросил сделать кто-то из соседей, автор бы не стал говорить, что там делов на 10 минут. Он бы сказал, что надо сначала понять, что там с электричеством, подготовлено ли место, хватает ли шлангов и если ли у него все необходимые инструменты. Да и вообще, стоит ли за это браться (а вдруг потом протечет). Именно так отличается "интуитивная оценка" от системного подхода.
Верно подмечено! У Макконнелла, которого я упомянул в статье, есть определение конуса неопределенности. По сути это те самые умножители, только с привязкой к некой стадии проекта. Макконнелл говорит, что коэффициент ошибки при оценке проекта может достигать 4х, если, например речь идет о стадии, когда проект только формулируется. Соответственно, по мере дальнейшего уточнения проекта и движения к функциональным требования, технической спецификации, дизайну- коэффициент падает.
Да, совершенно согласен, сложностей и тонкостей значительно больше. И опять согласен, для хранения настроек точно не стоит заморачиваться.
А не является ли более правильным вариантом использовать indexDB? Есть версионность, разные приложения можно разнести по разным базам.
Можно использовать для этой задачи Google MediPipe, Pose landmark. Работает очень быстро, но нельзя обучать (насколько я знаю). Я использовал такой подход для выявления позы вейкбордистов, работает хорошо, но не любит, например, когда фигура человека частично перекрыта.