Зачем топтать мою любовь паять своё авто? ;-)
Каждый день, одни технологии уходят, а другие приходят, вставая на место ушедших, где многие из них представляют собой довольно интересный объект для исследования, в свете чего, окунемся в прошлое, и посмотрим на ещё одну, которая почти осталась «за кадром»...
Продолжим обзор оборудования французского коллеги-энтузиаста Клода Пайяра, с его самодельным кустарным мини-производством триода ТМ [1] — первого серийного высоковакуумного прибора 1920-х годов, с невысокими (относительно прежних «ионных» газонаполненных ламп), но так нужными пользователю, стабильными параметрами. В части №1 мы познакомились с самим Клодом и его огневым оснащением, в части №2 рассмотрели простую технологическую мини-печь для отжига стеклянных деталей и аппарат для контактной сварки. Здесь же, мы взглянем на его установку ТВЧ — её создание и настройку.
Для мониторинга работы персонального компьютера с Windows можно использовать множество параметров, которые можно наблюдать как с помощью различных программ, так и внешних индикаторов.
Привет! Меня зовут Воронин Николай, я занимаюсь автоматизацией систем отчётности и анализа в ПГК Диджитал.
В этой статье я хочу поделиться опытом ведения личного творческого проекта, где многие функции переложены на нейросети. Расскажу об обнаруженных мной особенностях, плюсах и недостатках.
Мой проект – это цифровой мультимедийный комикс. Для его реализации требуется создание программного обеспечения, иллюстрации, музыка и звуки, работа с сюжетом и персонажами. Соответственно четыре AI, которые несут кольцо к финалу проекта это:
· Deepseek – LLM для кодинга.
· Deepseek – LLM для отладки и выверки текстов и проработки сюжетной целостности.
· StableDiffusion – иллюстрации.
· Suno AI – музыкальное сопровождение.
Почему нейросети – хоббиты, и зачем им нужен Гэндальф?
В основном это касается больших языковых моделей (Deepseek, CharGPT, Grok, Gemini, Gigachat и т.п.). Важно понимать, что Искусственный Интеллект – это модное, но неправильное название для нейросети и большой языковой модели – никакого интеллекта там нет. Это очень большой массив хитро размеченной информации с хитрым алгоритмом статистического поиска сначала распознавания вопроса и затем наиболее вероятного ответа. Мыслительного процесса, понимания вопроса и логического построения ответа нет. Нейросети не умеют даже считать, в них просто загружено очень много математических задач с ответами и, получая запрос, нейросеть ищет наиболее вероятный ответ.
Соответственно, чем задача специфичнее – тем больше шанс, что в обучающих материалах по ней было мало информации, нейросеть будет пытаться интерпретировать её через другие задачи, которые по логике разметки кажутся похожими (с точки здравого смысла это может быть не так), и решения будут становится всё более и более странными.
Зачем запускать тяжелый Fusion 360 или ArtCAM, чтобы просто вырезать фланец или прокладку? Я написал свой CAM-процессор на чистом JavaScript и Three.js, который готовит G-code из DXF за пару секунд прямо в браузере.
В статье разбираем архитектуру легковесного инженерного софта: парсинг DXF, визуализацию траекторий на WebGL, алгоритмы оффсетов и опыт парного программирования с нейросетью.
Привет, Хабр! В результате очередного обмена у меня появилась ещё одна электрогитара, кастомизированная предыдущим хозяином в стиле обработанной тунговым маслом тонированной древесины с открытыми порами.
Инструмент оказался на удивление играбельным и хорошо звучащим, однако ремонт и доработка, как это всегда бывает, тоже потребовались.
Маркетологи говорят нам: купи увлажнитель, купи очиститель, купи ионизатор. Но никто не говорит про главное — углекислый газ.
Ты можешь сидеть в кристально чистой комнате с идеальной влажностью, но если CO2 там зашкаливает за 1500 ppm — твой мозг превращается в хлебушек. Ты устаешь, делаешь баги и хочешь спать.
Готовые мониторы стоят от 5 до 15 тысяч рублей. Внутри — датчик за тысячу и три светодиода.
Я решил, что переплачивать за пластиковый корпус не буду. Берем паяльник (или просто провода), ESP32 и делаем инструмент, который покажет правду.
Все началось с того, что я хотел включить свет в туалете, а он включился через три секунды.
У меня стоял шлюз Xiaomi, датчик движения Aqara и какая-то ноунейм релешка. Схема работала так: датчик видит меня -> сигнал летит в Китай на сервер Xiaomi -> там скрипт думает -> сигнал летит обратно ко мне в квартиру -> свет включается.
В тот момент я понял две вещи.
Первая: я не хочу, чтобы товарищ майор из Пекина знал, как часто я хожу в туалет.
Вторая: мой дом не должен превращаться в тыкву, когда провайдер проводит плановые работы.
Ниже рассказ о том, как я выкинул все проприетарные шлюзы, купил один свисток и поднял Home Assistant.
Картинка: freepik.com
Что первым приходит в голову, когда кто-то говорит «3D-печать»? Ок, у всех разное :-).
Но те, кто в теме и сами занимались или занимаются ею, знают, что одной из основных проблем любительской печати является прочность готовых изделий.
С этим мне самому тоже приходится сталкиваться постоянно, и я решил разобраться, есть ли способы улучшить этот показатель и что в мире существует по этой теме (из наиболее интересного).
Всем привет! Я Виктор Загускин, руководитель отдела голосового ML в MWS AI. Мы разрабатываем продукт формата «спичкит» — распознавание и синтез речи, анализ ее содержания. Наши клиенты используют эту технологию как кубики для создания прикладных продуктов. Чтобы лучше прочувствовать их потребности и боли, лучше познакомиться с тем, как реализовать голосовые ассистенты на основе современных решений, я решил попробовать сделать подобный продукт самостоятельно. Это будет работающий на локальном устройстве голосовой ассистент со встроенной LLM.
В этом цикле материалов я буду рассказывать о процессе создания ассистента, примененных технологиях, выбранном железе, трудностях и путях их преодоления, буду демонстрировать этапы работ. Попутно расскажу основные концепции, необходимые для реализации голосовых технологий.
Первая часть цикла посвящена базе — выбору «железа», тулкитов для инференса, моделей для синтеза и распознавания речи и LLM. Поехали!
Привет, Хабр!
Время от времени я возвращаюсь к своему pet-проекту голосового ассистента с кодовым именем «Альфа», который разрабатывался как приватный голосовой интерфейс (а-ля «умная колонка») для управления своим «Умным домом». И в этот раз — так сошлись звезды или под влиянием магнитных бурь — мне очень захотелось добавить новый навык. А что из этого вышло, читайте далее.
Привет всем!
Хочу поблагодарить каждого, кто высказал конструктивную критику в адрес моего предыдущего поста про расчет электрики для частного дома. Благодаря вам я избежал целой кучи ошибок и успел вовремя переделать проект. После прочтения комментов стало ясно, что нужно было тщательнее учить матчасть. В итоге я несколько дней штудировал тему расчетов электрики, и теперь готов поделиться всем, что узнал.
Привет, Хабр! Когда делал ремонт у меня возникла идея сделать систему управления потоками аудио-видео между источниками и устройствами воспроизведения, чтобы, когда жена выгоняет из комнаты, нажать одну кнопку на телефоне и продолжить смотреть суточный марафон 24 часа Ле Мана в другой комнате.
И чтобы всё работало с мобильного устройства.
Концепция моего блога построена на том, чтобы давать новую жизнь устройствам прошлых лет. Чего мы с вами только не делали: и клиенты современных сервисов для смартфонов из 2010-х писали, и изучали их прошивки с последующей модификацией, и даже ремонтировали гаджеты со свалки, попутно разбираясь в их инженерных особенностях.
Сегодняшнему устройству едва исполнилось 3 месяца, а оно уже отправилось на свалку. И отправляются сотни таких каждый день. Сегодня мы с вами затронем очень важную тему - как из-за общества потребления тысячи устройств с очень мощными микроконтроллерами, цветными IPS-дисплеями и литиевыми аккумуляторами лишаются второго шанса на жизнь...
ESPHome позволяет создавать программы для микроконтроллеров (ESP32, ESP8266 и т. д.) посредством написания YAML файлов. Это значительно упрощает и ускоряет разработку. Внешние компоненты (external components) разрабатываются с использованием С/С++ и Python и могут быть использованы повторно, по аналогии с библиотеками. Внешние компоненты могут разрабатываться для сенсоров, кнопок, GUI-компонентов и т.д.; подключаться локально или из удаленных репозиториев.
В статье я покажу как создавать внешние компоненты и повторно их использовать на примере AP3216 (датчика света и приближения).
Привет, Хабр! Меня зовут Алексей, и я разработчик в Cloud.ru. Бороздя просторы Github в поисках вдохновения для проекта выходного дня, наткнулся на репозиторий Pi.Alert. В его описании первой строкой было ёмкое «WIFI / LAN intruder detector». Мне понравилась концепция устройства, которое выполняет мониторинг подключенных к сети девайсов, и я захотел сделать что-то подобное. Но выделять под эту задачу машинку, способную исполнять Python-код, показалось избыточным. Было решено - пора сдуть пыль с давно заказанного, но так и не нашедшего применения ESP32, и наконец-то поупражняться в написании кода под эту SoC. Целью эксперимента стало создание анализатора домашней сети, отображающего подключенные устройства. В качестве дополнительной фичи добавим сигнализирование о ситуациях возможного arp-spoofing.
Плата управления на чипе STM32F4×1 станком SMT pick and place OpenPNP под управлением прошивки GrblHAL.
Недавно я закончил реализацию своего хобби-проекта по воссозданию ПК IBM XT из 80-х на основе оригинальных деталей с использованием современных технологий. У меня была чёткая цель: возможность играть на этом ПК в EGA-версию Monkey Island 1 со всеми примочками. То есть мне нужна была поддержка мыши, жёсткий диск с возможностью записи для сохранения игры и версия озвучки через карту Adlib, которая мне нравилась больше всего.
Эта задумка у меня возникла, когда я узнал о существовании маломощного варианта Intel 8088, который использовался в XT. Низкое энергопотребление значительно упрощает подключение процессора к ПЛИС, ввод-вывод которой обычно работает на 3,3 В. Всё это вкупе с маломощной микросхемой SRAM на 1 МБ (CY62158EV30), призванной обеспечить XT его 640 КБ памяти, уже составляло основу для всей будущей системы.
Парапланеризм - это про спокойствие, свободу и медитативный полет. Но в этой идиллии есть один назойливый артефакт: звук вариометра.
Традиционные приборы - звуковые. Они меняют тональность в зависимости от скороподъемности. И когда часами часами летаешь под облаками это постоянное пикание слегка надоедает.
Однажды мой друг, с которым мы летали на соревнованиях, бросил фразу:
«Было бы круто, если бы вариометр просто вибрировал - как телефон в кармане. Чтобы я чувствовал поток рукой или запястьем, а не ухом».
Я тогда просто кивнул. А через годик, болтаясь по Алиэкспрессу я увидел на сайте часы Watchy на ESP32-PICO-D4 с Е-ink и в голове щелкнуло: А что, если превратить эти open-source часы в вибровариометр?
Традиционным оверклокингом сегодня никого не удивить. Даже если вы не большой профессионал, для вас не составит особого труда немного поколдовать с множителем или напряжением и поднять производительность сборки без апгрейда самих комплектующих. Но экстремальный разгон – это совсем другое. Тут можно неделями подбирать стабильную конфигурацию, настраивать систему и заливать каждый компонент, который хоть как-то влияет на результат, жидким азотом. Чего ради, спросите? Ради цифр, конечно. Все ради них.
8 ноября американский оверклокер AiMax установил новый мировой рекорд, разогнав память Patriot Viper Xtreme 5 до 13 211 МТ/с.
