Возвращаемся к баттлу нейронок. В этот раз в генерации игровых пиксельарт ассетов у нас соревнуются Nano Banana Pro, Grok и кастомная ComfyUI. Наш жанр — зомби-сурвайвал, вдохновленый играми по типу Dead Ahead с небольшим закосом под ретро.

Как вы помните мы делаем мессенджер. Google-сервисы в нашем основном регионе недоступны, значит FCM отпадает, что мы с этим сделали?

Стандартный ответ на эту задачу известен и выглядит красиво: UnifiedPush. Открытый контракт, никакого Google, пользователь сам выбирает, через кого получать сигналы. Мы так и сделали в июне, всё заработало на тестовых устройствах, и мы поехали дальше.

Полтора месяца спустя пошли жалобы, что уведомления не приходят. Мы полезли в логи прода и обнаружили, что четыре из пяти попыток разбудить устройство заканчивались отказом, и так было с первого дня работы фичи. Ниже разбор: почему так, почему платный тариф это не лечит, и что мы в итоге написали сами. Цифры настоящие, из журнала боевого сервера.

На моем шкафу несколько лет пылились две замечательные пятидесятиватные колонки Yamaha, которым я не мог найти применение. А в ящике стола лежала плата на базе модуля ESP32 с такой же проблемой. Я решил немного скрасить свой досуг и собрать своими руками Bluetooth‑проигрыватель для этих колонок. Конечно можно было купить готовый, это было бы экономически целесообразней да и быстрее, но уже не так интересно.

Забегая вперед сразу покажу что получилось:

На рынке цифровых FPV-видеосистем внезапно появилась куча «новых» брендов — BetaFPV, HGLRC и другие. Вот только стоит вскрыть их модный HD-юнит, и выясняется кое-что любопытное про то, что скрывается под крышкой у всех сразу.

Я взял один такой и решил дойти до самого дна: рут-консоль, пароль, аппаратный энкодер и вопрос, который не давал покоя — а можно ли заставить FPV-очки показать то, чего камера никогда не видела?

Это первая статья в серии про LoRa — технологию передачи данных, способную работать с сигналами ниже уровня шума. Протокол LoRa позволяют передавать данные на километры с очень небольшой мощностью передатчика — порядка 10 мВт или 10 дБм. При этом модули LoRa потребляют так мало энергии, что могут работать от одной зарядки аккумулятора год или больше.

На базе LoRa делают системы сбора данных с обширных территорий без подключения к интернету. Это могут быть, например, данные от счетчиков воды и электроэнергии, погодных станций, газовых котлов и другого оборудования. Также можно управлять устройствами на больших расстояниях.

С помощью LoRa можно сделать шлюз, который будет работать далеко от зоны покрытия интернета. Можно даже настроить передачу сообщений на большие расстояния вообще без интернета.

Из этой статьи вы узнаете, как появились устройства LoRa и почему они могут принимать сигналы ниже уровня шума. Вы узнаете, как работать с модулями LoRa, подключенными к микрокомпьютеру Raspberry Pi, научитесь конфигурировать эти модули с учетом ограничений законодательства, а также передавать с их помощью сообщения на километры. В завершение статьи я расскажу, как сделать простую погодную станцию, измеряющую температуру, давление и влажность. Данные будут передаваться через LoRa и отображаться на OLED-мониторах, подключенных к передатчику и приёмнику.

В одной из своих статей я уже рассказывал, как из Raspberry Pi Pico сделать USB CD-ROM. Так как размер флеш-памяти Pico ограничен, поместить что-то серьёзное в образ, который будет находиться во флеш-памяти невозможно. Можно попробовать разместить образ на флеш-карте и использовать модуль для неё, но я нашёл более интересное с точки зрения используемых технологий решение. Эмулировать образ, который находится в интернете. Образа многих дистрибутивов Linux доступны для загрузки с сайта.

Или: как embedded-разработчик случайно написал визуализатор временных рядов

Это моя первая статья и сразу на тему в которой я разбираюсь примерно никак. Ее можно воспринимать как условный "дневник разработчика".

Статья написана не без помощи LLM, от нее по большей части редактура. Прошу камнями не кидаться

Приятного чтения!

С чего всё началось

В миру я позиционирую себя как Embedded-разработчик, а как принято во многих местах в России разработчик встраиваемых систем - это инженер-разнорабочий. Написать firmware, развести не сложную PCB, поколдовать над ядром Linux,  провести исследования датчиков с китайского завода, напаять концевиков, собрать тестовый стенд, а если еще и осталось время - по возможности спроектировать корпус для устройства и произвести его прототип.

И в этот(и так немаленький список) периодически добавляется потребность в написании ПО под Пк, для работы с разрабатываемыми устройствами/датчиками и т.д. В основном, это несложные внутренние консольные утилиты, которые помогают общаться с устройством, логгировать данные, калибровать датчики и все в таком духе.

Но иногда появляется потребность в визуализации. Пока речь идет о низкочастотных датчиках и малом количестве данных - все довольно просто, но как только данных становится больше, а частоты выше - всплывает множество нюансов. При 70 кГц через 10 секунд работы датчика у меня уже 700 000 точек. Через минуту – 4.2 миллиона. А пользователь при этом хочет масштабировать/панорамировать оси, выделять области, нажимать кнопки – и всё это должно отзываться мгновенно. Стандартный подход «передать всё в библиотеку» ломается очень быстро.

Примерно полгода назад я познакомился с VLIW‑процессором Эльбрус-8СВ. На тот момент у меня уже был опыт написания кода на ассемблере для VLIW‑процессора TMS320C66. Поэтому я захотел сделать нечто похожее для Эльбруса, а именно, написать алгоритм FFT на ассемблере. Но из‑за нехватки документации на инструкции процессора мне пришлось начать с реализации какого‑нибудь простого алгоритма на Си, чтобы изучать его ассемблерный вывод.
По результатам этой работы была опубликована предыдущая статья на Хабре.

После завершения той статьи я решил попробовать написать алгоритм FFT на Си для Эльбруса. Работа ещё не завершена, но определённые успехи уже есть (сравнение с EML присутствует). В этой статье я хочу поделиться полученными на данный момент результатами.

Привет, Хабр! Не то чтобы сильно планировал, но обстоятельства вынудили в очередной раз вернуться к теме сравнения российских хостингов — решил, что вам мои крупицы информации могут оказаться полезными. 

На рынке сейчас великое множество предложений VPS/VDS, но все они продают примерно одно и то же. Схожие конфигурации, обилие доступных образов ОС, возможность выбора ЦОДа — всё это есть у большинства современных хостингов. А вот стоимость за одинаковые услуги может значительно отличаться.

Под катом я постарался выяснить, насколько разница в цене оправдана на практике. Для этого я протестировал несколько серверов у популярных хостингов (Timeweb, RUVDS, CLO, AEZA, VDSina и Selectel) в средней ценовой категории, с максимально схожими конфигурациями (CPU 2, RAM 4 и SSD / NVMe).

Про C++ часто шутят, что любую вещь можно сделать пятью разными путями, четыре из которых компилируются, три работают, а два правильные, но один зависит от фазы луны. Часто такие шутки и идиомы откладываются в коллективной памяти сообщества какой именно из этих путей правильный в каждой конкретной ситуации.

Большинство этих примеров родилось в эпоху до C++11, когда у языка ещё не было ни умных указателей в стандарте, ни move-семантики, ни constexpr, ни концептов, и приходилось руками собирать из шаблонов и перегрузок некоторые конструкции, которые в более поздних стандартах язык даёт почти бесплатно. Многие идиомы, примеры и идеи стоит читать в двух смыслах сразу, как исторический артефакт, объясняющий «почему старый код выглядит вот так», и как живой приём, который всё ещё применяется в движках и играх.

Разработка игр тут не случайно, потому что игровой движок это обычно место, где абстракции встречаются с профилировщиком, и проигрывают ему чаще, чем хотелось бы. А легаси паттерны цветут и пахнут из-за чьих-то забытых в углу костылей, но большинство вещей вполне правильны, применяются и спасают от ошибок. Многое из этого спрашивают если не дословно, то хотя в паре слов, хорошие лиды на собесе, перед тем как позвать вас в команду, и просто взяв рандомо 5-6 пунктов можно составить впечатление, сталкивался ли новый человек с определенными проблемами.

Когда я собирал оглавление Game++, раздел про идиомы, идеи, паттерны и механизмы C++ планировался шестым и завершающим, и должен был занять страниц сто, по одной на каждый пункт, но чем дальше я собирал материал, тем яснее становилось, что каждая секция тянет за собой историю, а каждая история требует контекста, а каждый контекст в игрострое никогда не бывает простым. В итоге текст разросся до размеров, при которых он просто сломал бы структуру книги, и мне пришлось выбирать между «урезать до неузнаваемости» и «отпустить жить отдельно». Пришлось выбрать второе.

Перед вами то, что могло бы стать половиной Game++, но стало самостоятельным материалом. Здесь собраны идиомы, идеи, паттерны и механизмы C++, которые сложились в сообществе за несколько десятилетий и продолжают жить в кодовых базах игровых движков, иногда под своими именами, иногда под другими, иногда вообще без имён, потому что их давно перестали объяснять. У большинства имена все же есть, есть и история с ответом почему именно так, а не иначе.

Вероятно вам потребуется вспомнить некоторые правила вывода шаблонов, и что такое конструктор и деструктор, чем стек отличается от кучи, что у объекта есть время жизни, но это не точно. Я также намеренно убрал обработку краевых случаев и разные проверки из кода, которые в реальном коде заняли бы половину всего текста и утопили бы саму мысль в деталях. Паттерн механизма в моем случае важнее конкретной реализации, и почти каждая из них существует в десятке вариаций под разные компиляторы и стандарты.

В этом тексте я произвел обзор микросхемы SPI-NOR FLASH памяти MX25L6433F.
Показан код, который позволит запустить на микросхеме файловую систему LittleFS.

Купил я тут по дешевке 43-дюймовый телевизор Hartens (модель HTY-43FHD06B‑HK22, панель BOE HV430FHB‑F91) под проект умного гостевого дома. Железо внутри скромное: чипсет MediaTek MT5867, 32-битная архитектура (armeabi‑v7a), 1.5 ГБ оперативной памяти и вишенка на торте — фирменная оболочка Яндекс.ТВ на базе AOSP Android 11.

Из коробки это чудо техники работает «не очень». Интерфейс задумчивый, повсюду рекомендации, Алиса, Кинопоиск, Яндекс.Музыка и куча другого софта, который постоянно висит в памяти и кушает и без того дефицитные ресурсы.

План по исправлению созрел быстро, но на первом же шаге я уперся в стену: производитель полностью вырезал пункт «Отладка по USB» (USB Debugging) из меню разработчика. USB‑порты у телевизора работают только в режиме хоста (подключить ПК напрямую кабелем нельзя), а сетевой ADB по умолчанию закрыт.

Ниже я расскажу, как удалось обойти это ограничение, залезть «под капот» телевизора и превратить тормозящий яндекс‑комбайн в чистый и шустрый Android TV.

Продолжаю серию подборок. Недавно рассказывал про онлайн-сервисы для сетевиков, а сегодня статья для тех, кто арендовал первый виртуальный сервер. Если нужен мониторинг, защита и резервное копирование, но ставить тяжёлый софт ради одной машины не хочется (или не «можется») — эти опенсорсные инструменты вам точно пригодятся. 

В данной статье я покажу Вам, как вместо загрузки тяжелых ADK и SDK от Microsoft, скачивать легкие .exe утилиты при помощи Microsoft Symbol Server

Пятница, 23:47. PagerDuty: “Платёж AmEx, провайдер вернул 5xx три раза подряд, билеты не зарезервированы.” Открываю логи – действительно три ответа провайдера 5xx, ни одной успешной транзакции по нашей базе. Закрываю как временный сбой на стороне провайдера, пишу короткую сводку в дежурный чат и иду досматривать. Через 40 минут второй алерт – уже от ночной поддержки: клиент прислал скрин выписки, 3 списания подряд за одну бронь. У клиента рейс через 6 часов, ему нужна действующая бронь и подтверждение, что он завтра нормально улетит, а не тикет в поддержку.

Мы делали B2B-платформу для деловых поездок: бронь авиа, отели, трансфер, страховка, в финале – оплата корпоративной картой через платежный шлюз. С этой ночи началась история, которая закончилась переписыванием всего платёжного слоя нашего booking-сервиса. По дороге мы поймали 5 граблей.

У носимых устройств есть парадокс: браслет измеряет ваши пульс, сон и активность, но готового открытого API для интеграции этих данных в сторонние системы (например, домашний мониторинг или локальную БД) производитель не предоставляет. Официальное приложение Xiaomi Mi Fitness показывает красивые графики, но данные остаются «запертыми» внутри мобильной экосистемы.

Изначальная задача была чисто прикладной: настроить автоматический сбор данных о здоровье в локальную SQLite-базу и выводить отчеты в семейный Telegram-бот. Поскольку браслет синхронизируется с приложением, а то в свою очередь с облаком Xiaomi, данные гарантированно передаются по сети. Нужно было понять, в каком формате они передаются и как их забрать.

Эта статья - технический разбор пути от анализа сетевого трафика и настройки доверия к собственному CA до реверс-инжиниринга RC4-протокола Xiaomi, расшифровки AES/CBC-объектов из хранилища FDS и парсинга проприетарного бинарного формата сна.

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Пастухов — автор FastStream, Principal Engineer и мейнтейнер AG2 (фреймворк для разработки агентов). Я уже 8 лет в разработке, последний год - по уши в агентах.

И я хочу доказать вам, что написать своего агента не сложнее, чем написать CRUD

Почему это вообще нужно доказывать? Потому что есть заметный разрыв между тем, что происходит с AI в мире, и тем, что происходит в среднестатистической российской компании. В мире — в каждой компании подписка на OpenAI, миллиард стартапов с AI-продуктами, агенты глубоко интегрированы в бэкофис. В России — «опасно, хостим свои модели», «непонятно» и чат-боты поддержки. В мире инженеры уже умеют разрабатывать агентов. В России — «что это вообще такое?»

Поэтому давайте разберём устройство агентов на примере OpenClaw — самого хайпового “личного AI-агента” прямо сейчас. Он живёт в вашем мессенджере, разбирает почту, ведёт соцсети, пишет код, деплоит сервисы. Его популярность — свидетельство того, насколько мало люди пока используют агентов в быту. Для тех, кто в теме, OpenClaw не привнёс ничего нового.

Что можно сделать со сканером из дешёвого многофункционального устройства? Я решил, что превращу его в сенсорный экран с мультитачем, добавив всего несколько дополнительных компонентов и немного программирования.

Как же я пришёл к такой безумной идее? Источником вдохновения может быть что угодно. Ко мне оно пришло, когда я убирал стол, который использую для хакинга. Как обычно, на нём валялась куча деталей и поломанных устройств и среди прочего многофункциональный принтер Epson Stylus SX125. Я купил его, чтобы задействовать детали принтера в каком-то другом эксперименте, и хотя оборудование сканера было в порядке, плата контроллера, управлявшая и принтером, и сканером, вероятно, уже ни на что не была способна.

Синхронизация атрибутов элемента с DOM-свойствами

Очевидно, что нашему компоненту потребуются атрибуты, через которые пользователь сможет контролировать его поведение. Наш компонент должен вести себя как стандартный элемент ввода типа «input», поэтому обязательно должен поддерживать такие атрибуты как disabled и required – и это самый минимум. Поэтому важно разобраться (ну или вспомнить) что такое «content vs IDL attributes», и как с этим работать.

Документация по веб-компонентам мало говорит об атрибутах, разве что рекомендует использовать attributeChangedCallback() для наблюдения за ними, но этого недостаточно. Хотя это полезное API, нам оно не подходит, потому что оно уведомляет нас о уже совершенном действии (изменении атрибута), а нам нужно контролировать этот процесс, то есть – синхронизировать атрибуты и свойства с нормализацией значений.

Так как наш компонент наследует базовый класс HTMLElement, а в нем уже реализовано большое количество разных методов, то мы можем переопределить некоторые из них чтобы получить нужный нам результат. Для начала определим наши свойства в виде пар get/set и значения в приватном поле:

Давайте исследуем ПИД-регулятор через пень-колоду: FDTD, численное интегрирование, ракету и самобалансирующегося робота! Ворох нечитаемого кода! Мало не покажется