«Есть ложь, наглая ложь и статистика» — этот афоризм, по утверждению Марка Твена, принадлежит премьер‑министру Великобритании Бенджамину Дизраэли. А по мнению скептиков — самому Твену. Как бы там ни было, статистика не так уж и врёт, по крайней мере не больше, чем машинное обучение (ML). Более того — в некоторых случаях она может оказаться привлекательнее, надёжнее и значительно дешевле, чем обучение и внедрение ML‑моделей.

В этой статье я пропущу очевидные вещи вроде среднего, медианы и моды и сразу перейду к более интересным и полезным инструментам. Примеры и код — на Python, с использованием библиотек numpy, pandas.

А вы задумывались, как текстовые нейросети видит текст, который мы им отправляем, если она сама мыслит цифрами?

В данной статье мы разберём как нейросеть видит текст, который мы ей отправили, познакомимся очень близко с термином ТОКЕНЫ, и даже сами создадим те самые токены на Python.

Мы все знаем, что батарея не вечна. Это нормально — можно заменить изношенную батарею в сервисе и снова использовать устройство. Но очень полезно видеть текущее состояние батареи. В MacOS это стандартная функция, в Linux мы, конечно, можем сделать то же самое. Давайте разберёмся!

Порой, очевидные вещи таят в себе удивительные сюрпризы. Казалось бы, простые SQL конструкции: «IN» и «NOT IN». Что тут обсуждать-то?

Docker — не магия, а грамотное применение механизмов Linux. Разбираем инструмент, который пугает своей сложностью не меньше блокчейна. Показываем на пальцах как работают: Namespaces, Cgroups, OverlayFS – основные компоненты любого контейнера, и как стандарт OCI объединяет их в единую экосистему. Об этом и не только в статье.

Все говорили о микросервисах. Гибкость. Масштабируемость. Независимые команды. Звучало как мечта. Многие компании бросились распиливать свои монолиты. Разработка действительно ускорилась. Отдельные компоненты стало проще обновлять и разворачивать.

А потом сервисам понадобилось общаться. И мечта превратилась в сложную, многомерную головоломку.

Разработка надежной, масштабируемой и эффективной системы может оказаться довольно сложной задачей. Однако понимание основных принципов и компонентов этого процесса может сделать его более управляемым. В этой статье мы рассмотрим основные компоненты в проектировании систем, такие как DNS, балансировка нагрузки, API-шлюз и другие. Также мы предоставим краткую схему, которая поможет разработчикам проектировать системы различной сложности.

Приветствую, дорогой читатель! Хочу поделиться решением наболевшей проблемы — автоматическим обновлением access-токена при истечении его срока действия.

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим, как поднять gRPC-микросервис на tonic и обвязать его аутентификацией плюс метриками через Tower-middleware.

Всем привет!

Меня зовут Егор - я бэкенд разработчик и работаю в бигтехе. Но я не буду рассказывать о перекладывании jsonчиков (или буду). Данная статья (надеюсь, вы оценили каламбур в названии) рассчитана на разработчиков, которые ранее слышали об Arduino или пробовали программировать под эту платформу. В ней мы рассмотрим опыт новичка в плане проектирования и разработки IoT устройства мониторинга уровня CO2 в помещении. Наша цель - сделать устройство, которым просто пользоваться и оно приносит пользу.

За последние пару лет генеративные нейросети стали волшебной кисточкой для всего: концепт‑артов, иконок, иллюстраций, обложек, аватаров, спрайтов… Особенно — пиксель‑арта. В Midjourney, Stable Diffusion, Dall‑E, Image-1 и в других моделях можно просто вбить: «Pixel art goose with goggles in the style of SNES» — и получить шикарного пиксельного гуся за 10 секунд.

Но если ты пробовал вставить такого гуся в игру — ты уже знаешь боль.

Я решил вкопаться в эту тему поглубже и сделать open‑source‑инструмент, который автоматизирует превращение AI‑generated pixel art в pixel‑perfect pixel art.

Периодически читая Хабр, я еще не находил статей, описывающих внутренний мир штатных головных устройств (далее — ГУ) на базе Android, хотя я уверен, что не только мне было бы интересно, как там всё устроено и работает. Речь пойдет про одни из самых популярных авто на нашем рынке: Geely Coolray и частично Geely Tugella.

Эта статья обещает быть длинной с вырезками кода из JADX и не только, добро пожаловать под кат.

Надоели чат‑боты, которые только болтают? Создаём настоящего ИИ‑помощника: читает файлы, ищет в сети, запоминает всё. LangGraph + MCP — пошаговый гайд для Python‑разработчиков. Меньше теории, больше работающего кода.

— Два готовых агента: классификатор вакансий + файловый помощник
— Поддержка Ollama, OpenAI, DeepSeek — выбирайте любую модель
— Асинхронная архитектура с обработкой ошибок
— Полная интеграция в Python‑проекты без no‑code конструкторов
— Код готов к продакшену: логирование, retry‑механизмы, конфигурация

От настройки окружения до рабочего агента за час.

Привет, Хабр!

Недавно у меня появилась мысль поделиться распространёнными HTML- и CSS-ошибками, которые я вижу у коллег. Только мне хотелось выглядеть убедительно, чтобы не было вкусовщины. И тут я сильно задумался.

На HTML и CSS очень сложно сделать критическую ошибку. Чтобы интерфейс не заработал. Но всё же я собрал список. Я постарался выделить только критические ошибки. Конечно, это субъективный список, поэтому не знаю, согласитесь ли вы с ним.

Давайте посмотрим, что я вам подготовил.

В современном интернет-маркетинге одна из самых острых проблем — это некачественный трафик, который создают боты и скликеры. Особенно сильно с этим сталкиваются рекламодатели, использующие контекстную рекламу: значительная часть бюджета уходит на оплату переходов, которые совершают не реальные люди, а автоматические программы или конкуренты.

В этой статье я расскажу, как можно самостоятельно настроить гибкую и прозрачную систему выявления и маркировки ботов на сайте, чтобы защитить рекламный бюджет и повысить эффективность онлайн-рекламы.

Сегодня у меня в работе самый популярный продукт линейки часов Xiaomi - Mi Band 9.
В данных моделях есть специальный режим мониторинга температуры, который, в случае перегрева выключает часы, сегодня мы посмотрим как это работает и я покажу как изменить поведение системы даже не меняя прошивку, создадим циферблат для управления функционалом на языке LUA

В предыдущем туториале "Единицы измерения физических величин" было сказано, что результат любых инженерных измерений и расчётов не имеет никакого смысла, если не указаны две его основные характеристики: единица измерения и точность. Как использовать единицы измерения при вычислениях на Питоне мы уже обсудили - теперь перейдём к точности и связанным ней понятиям погрешности и неопределённости

Погрешность измерения — это отклонение измеренного значения величины от её истинного (действительного) значения. Погрешность измерения является характеристикой точности измерения. Выяснить с абсолютной точностью истинное значение измеряемой величины, как правило, невозможно, поэтому невозможно и указать величину отклонения измеренного значения от истинного. Это отклонение принято называть ошибкой измерения. Возможно лишь оценить величину этого отклонения, например, при помощи статистических методов. На практике вместо истинного значения используют действительное значение величины , то есть значение физической величины, полученное экспериментальным путём и настолько близкое к истинному значению, что в поставленной измерительной задаче может быть использовано вместо него. Такое значение обычно вычисляется как среднестатистическое значение, полученное при статистической обработке результатов серии измерений. Это полученное значение не является точным, а лишь наиболее вероятным. Поэтому при записи результатов измерений необходимо указывать их точность. Например, запись означает, что истинное значение величины лежит в интервале от 2.7 s до 2.9 s с доверительной вероятностью 95%. Количественная оценка величины погрешности измерения — мера сомнения в измеряемой величине — приводит к такому понятию, как неопределённость измерения. Синонимом термина "погрешность измерения" (англ. measurement error) является "неопределённость измерения" (англ. measurement uncertainty). Таким образом мы плавно и ненавязчиво подошли к названию модуля языка Питон, которому посвящён настоящий туториал - uncertainties (неопределённости).

FT8 — цифровой радиолюбительский протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и Стивом Франке (K9AN) в 2017 году. В этой статье будут рассмотрены подробности работы протокола.
Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с протоколами FT8 и FT4, а также тем, кто хочет в подробностях понять устройство этих протоколов.