Два года назад у нас появился загородный дом. Только сейчас, во время пандемии, мы поняли, что это была инвестиция, а не трата бабла повышение уровня жизни. Изначально планировали жить на два дома — квартира в городе и дом за городом. Поэтому появилось желание автоматизировать его по максимуму. Ну, как минимум, чтобы зимой можно было прогреть дом перед приездом.

Эта статья не является полной инструкцией что и как делать, а больше сборником куда копать и что почитать или посмотреть, чтобы сделать самому.

Тем не менее вы найдете для себя много полезной информации и ссылок, а главное при минимальных навыках поиска информации в интернете вы сможете сами найти все необходимые пошаговые инструкции. В наш век DIY (Do It Yourself, самоделки), вы все можете получить в виде 5-20 минутных делай-как-я видео инструкций. Нынче никто уже не пишет по-старинке.

Привет Хабр! Меня зовут Когунь Андрей. В КРОК я руковожу группой разработчиков Java (у нас большая распределённая по всей стране команда). Ещё я провожу встречи московского сообщества Java разработчиков JUG.MSK. Делаю это исключительно в корыстных целях: фотографируюсь там со всеми докладчиками, и однажды открою галерею с самыми интересными людьми в мире Java-разработки. Также помогаю делать конференции для разработчиков: JPoint, Joker и DevOops — в качестве члена программного комитета. Ну и для души, так сказать, преподаю Java-технологии студентам.

В КРОК мы с коллегами в основном занимаемся заказной разработкой. Одно из наших направлений — так называемые учётные системы. Их надо делать по возможности быстро. Они типовые, различия обычно наблюдаются только в доменной модели. Поэтому мы постоянно боремся за то, чтобы писать меньше бойлерплейт-кода, будь то тривиальные геттеры-сеттеры, конструкторы и т.п. или CRUD-репозитории и контроллеры. Мы для этого активно пользуем кодогенерацию.

Про неё сейчас и расскажу: покажу как взять кодогенерацию под контроль, чтобы она стала реально полезным инструментом разработчика. Попутно расскажу про технологию Xtend и покажу практические приёмы как с ней можно работать. Покажу как создавать собственные активные аннотации, писать и отлаживать код процессора аннотаций.

1. С ним удобно работать: это один огромный бинарник, по размеру сопоставимый со всем содержимым /usr/bin среднестатистического линукса;
2. Он позволяет сравнить разные ISA: на releases.llvm.org/download.html доступны официальные бинарники для x86, ARM, SPARC, MIPS и PowerPC;
3. Он позволяет отследить исторические тренды: официальные бинарники доступны для всех релизов начиная с 2003;
4. Наконец, в исследовании компиляторов логично использовать компилятор и в качестве подопытного объекта :-)

Основной сложностью при выборе функций ошибок для работы с 3D данными является неевклидовость рассматриваемых структур, из-за которой задача определения расстояния в пространстве 3D моделей становится совсем нетривиальной.

В этой заметке мы поговорим о том, какие функции ошибки (Loss functions) алгоритмов используются в 3D ML, какие из них можно использовать в качеств метрик качества (metrics), а какие — в качестве регуляризаторов (regularizers).

Сегодня появляется все больше 3D датасетов и задач, связанных с 3D данными. Это связано с развитием робототехники и машинного зрения, технологий виртуальной и дополненной реальности, технологий медицинского и промышленного сканирования. Алгоритмы машинного обучения помогают решать сложные задачи, в которых необходимо классифицировать трехмерные объекты, восстанавливать недостающую информацию о таких объектах, или же порождать новые. Несмотря на достигнутые успехи, в области 3D ML остаются еще нерешенными ряд задач, и эта серия заметок призвана популяризировать направление среди русскоязычного сообщества.

В первой части будут рассмотрены основные формы и форматы представления пространственных данных и их особенности.

Требования заказчика к условным обозначениям на картах кажутся вам нереальными? Дальше вы узнаете, как с помощью geometry generator, QGIS и Python сделать так, чтобы ваши условники были лучше всех.

1. мониторинг приборов учета;
2. датчики контроля: домофона, температуры, шума, открытия дверей, ...;
3. единая панель управления умным домом;
4. подъездное видеонаблюдение;
5. настенный дисплей для текущего времени и температуры за окном;
6. освещение в квартире, включая кнопку «выключить всё»;
7. удаленное обесточивание квартиры;
8. удаленное перекрытие воды.

«К сожалению, их труд стоит дорого, они ленивы и их почти невозможно контролировать. Независимо от того, насколько хорошо работают их программы, вы должны платить им каждый месяц»

«Держите зарплаты в секрете»

«Повышайте случайно»

«Никаких конференций. Не разрешайте им посещать митапы»