Идея отказаться от использования Яндекс Алисы в системе умного дома возникла у меня после новости о принятии Госдумой законопроекта, касающегося штрафов за поиск и доступ к экстремистским материалам в интернете. Казалось бы, при чём тут голосовой помощник? Однако Яндекс входит в реестр организаторов распространения информации, что означает определённые юридические и технические обязательства по хранению и передаче данных.

Хотя я не ищу ничего, выходящего за рамки интересов автоматизации, желание иметь полностью автономный, локально работающий умный дом — без зависимости от интернета и облачных сервисов — стало для меня ещё актуальнее.

Тем более что сейчас единственным слабым звеном в моём умном доме остается Яндекс Алиса — которая требует постоянного интернет‑соединения даже для выполнения простейших команд управления локальными устройствами.

В этой статье я расскажу, как и на что планирую заменить Алису, чтобы сохранить привычный голосовой контроль, но без сторонних подключений и рисков для приватности.

В прошедшем июне исполнилось 25 лет первому релизу OpenCV. Господи, как летит время! Кажется, только вчера мы писали первые строчки. А уже четверть века с тех пор прошло. Самое время вспомнить, как все начиналось. Я не ставил себе целью рассказать в этой статье полную историю OpenCV — есть замечательная книга Гари, отличная статья в интеловом блоге и много других материалов. А у меня — скорее взгляд изнутри на то, как зарождался де-факто стандарт компьютерного зрения, размышления о причудливых развилках пути и факторе везения в технологии и дань уважения людям, с которыми мне довелось поработать.

30 марта сервисы, размещённые в одном из наших основных дата‑центров, оказались недоступны. К инциденту привела авария на опорной подстанции, которая спровоцировала отказ сразу двух вводов питания и последующий каскадный сбой оборудования.

В этой статье подробно покажем, какие именно риски сработали — а для этого объясним, как устроено энергоснабжение в дата‑центре и на что это влияет. С этой точки зрения посмотрим, как развивались события в этот день и что бывает в дата‑центре, когда случаются ситуации, вероятность которых оценивается как «один на десятилетия». В завершение расскажем, что планируем делать дальше, чтобы не допустить повторения, и какой урок из этого могут извлечь другие инженеры.

Я постоянно пишу заметки. В общей сложности занимаюсь этим уже 4+ года. Сперва был приверженцем бумажных заметок, так как мало информации "для изучения" туда попадало. Потом появилась потребность в навигации в своих записях, поэтому ушёл в цифру.

Сначала пробовал ноуш для личных записей + Confluence для записей по личным проектам + Saved Messages в тг для ссылок .
Оказалось сложно и не удобно. Год назад открыл для себя Obsidian.

Перенёс туда всю инфу со всех пространств и было ОК несколько месяцев. Но информация всё копилась и копилась.

И тут пришло время усложнений и планирования...

Эта история началась с ухода в отпуск зимой. Вы только представьте! Полярная ночь, темно хоть глаз выколи и дикий мороз. И вот сижу я такой страдалец, не зная, чем себя занять горемычного. А тут выскакивает статья, что японцы собрали однобитный компьютер на четырех микросхемах. (Naoto64). И вот то ли от безделья, то ли от тоски, или азарт меня одолел, но решил я попробовать собрать «одноплатник» с минимальным количеством микросхем. Под словом «минимальным» я подразумеваю компромисс между функционалом и лишним корпусом микросхемы. В итоге получилось при минимальной комплектации 26 микросхем. Это конечно гораздо больше, чем у Naoto64, но за то это уже 4-х битный «одноплатник».

Да, всего 20 строк кода и бот:

1) по качеству ответов будет соизмерим с ChatGPT-4o;
2) будет отвечать очень быстро т.к. подключим мы его через Groq который в среднем в 10 раз быстрее других аналогичных сервисов;
3) будет поддерживать диалог и запоминать последние сообщения.

Как часто вы ловили себя на мысли «Вот, блин, весь выходной прозалипал в бесконечных лентах, а ничего полезного так и не сделал»? Не спешите себя винить! Скорее всего, все дело в вашем мозге, который привык баловаться дофамином. Увы, с этой проблемой сталкиваются большинство современных людей (и мы в beeline cloud — не исключение). Хорошая новость: ее можно решить!

Почему некоторых людей гораздо сильнее мотивируют именно сложные задачи? И есть ли способ превратить трудные дела в легкие?

Скорее всего, вы можете играть в видеоигры хоть каждый день. Или, например, листать социальные сети. Не сомневаюсь также, что вы без труда сможете просидеть целый день перед экраном монитора.

А теперь попробуйте целый час посвятить учебе... Звучит очень утомительно. А что, если вместо этого часок-другой поработать над своим сайд-проектом? Хм. Всё равно скукотища.

Давно хотел я написать про матрицы Паули. Но каждый раз, когда я читал очередную чисто научную статью на схожую тему, задавал простой вопрос: "Дружище, ты за что так не любишь людей?". Поэтому во-первых статья в жанре "научно-популярный кейс", во-вторых из изначальной идеи статьи долго исключал все, что возможно, из лишнего и труднопонятного.

В-третьих, основной рецепт во введении, на первой же странице.

Мне не нравится, когда от букв в глазах рябит, или много не нужного лирического текста, или не очень понятно, где же практически полезный рецепт и линия повествования. Поэтому в основном тексте только суть, а все подробности кейса убраны под кат, для тех читателей, кому нужны подробности, а не простота.

Все что ниже, наверное, у кого-то опубликовано, но мне лично не попалось. С одной стороны, к моему сожалению, потому что сэкономил бы полгода своего досуга. С другой стороны, разобраться было увлекательно. Ну и буду рад, если кому знания о таком инструменте окажутся полезными, или хотя бы расширят кругозор.

Введение

Всем привет, если вы занимаетесь интернет маркетингом наверняка вам ежедневно приходится сталкиваться со множеством рекламных сервисов и как минимум одной платформой веб аналитики, если вам требуется хотя бы раз в месяц, или может быть даже раз в неделю руками сводить данные о расходах, и прочую статистическую информацию из всех источников то это чревато не только большими временными затратами, но и вероятность ошибки при консолидации данных из множества источников в ручном режиме достаточно велика. В этой статье я подскажу готовые расширения (пакеты) для языка R, с помощью которых вы можете автоматизировать процесс сбора данных из большинства популярных рекламных систем и платформ веб аналитики.

Если вы решили научиться торговать на бирже, то вам нужно научиться находить на ней закономерности. Закономерность — это определённое условие (например характерное движение цены или какое-то событие), после выполнения которого вы будете знать, куда дальше пойдёт цена.

На обучающих курсах брокеры учат начинающих трейдеров находить и использовать закономерности. Но практически все новички в конце-концов проигрывают свои деньги. Ниже я покажу, почему это происходит.

Как все началось

Во время собеседований на роль linux/unix администратора во многих IT-компаниях спрашивают, что такое load average, чем nginx отличается от apache httpd и что такое fork. В этой статье я постараюсь объяснить, что рассчитывают услышать в ответ на эти вопросы, и почему.

Здесь важно очень хорошо понимать основы администрирования. В идеальной ситуации при постановке задачи системному администратору выставляют ряд требований. Если же ситуация не идеальная, то, по сути, требование к администратору одно: «Хочу, чтобы всё работало». Иными словами, сервис должен быть доступен 24/7 и, если какое-то решение не удовлетворяет этим требованиям (масштабирование и отказоустойчивость относятся к доступности), то можно сказать, что администратор плохо сделал свою работу. Но если разные решения двух администраторов работают 24/7, как понять, какое из них лучше?

Хороший системный администратор при выборе решения при заданных требованиях ориентируется на два условия: минимальное потребление ресурсов и их сбалансированное распределение.

Вариант, когда одному специалисту нужно 10 серверов для выполнения задания, а второму всего 2, мы рассматривать не будем, что тут лучше – очевидно. Далее под ресурсами я буду понимать ЦПУ (cpu), ОЗУ (ram) и диск (hdd).

Давайте рассмотрим ситуацию: один администратор создал решение, которое требует 10% cpu, 5% ram и 10% hdd от всего вашего оборудования, а второй использовал для этого 1% cpu, 40% ram и 20% hdd. Какое из этих решений лучше? Тут все становится уже не так очевидно. Поэтому хороший администратор всегда должен уметь грамотно подобрать решение, исходя из имеющихся ресурсов.