Все потоки

Для каждой сферы деятельности есть свои интеллектуальные камеры. В пользовательской нише – камеры персональные. Они умеют размывать или заменять фон картинкой, а также ретушировать лица. В области медиа и производства контента камеры научились работать с зеленым экраном и слоями в реальном времени. А в нашей сфере – видеоконференцсвязи – у камер есть три основных интеллектуальных функции. Это наведение на докладчика или группу участников, отслеживание лектора и построение мозаики из нескольких активных участников в индивидуальных окнах.

За годы работы мы протестировали десятки камер для видеоконференций и выделили ключевые параметры, которые действительно влияют на результат. В этой статье разберем, на что стоит обращать внимание при выборе, и покажем примеры из реальных кейсов.

Прохладное утро... Щелчок... Зажигалка подносится ко рту, где своей очереди ждет сигарета.

Такая желанная, такая необходимая, которая нежно согреет и укутает.
Глубокий вдох, который непременно ускоряет мою смерть, - и ментоловый дым наполняет легкие. Сознание постепенно стирает грань реальности, отдаляя меня от текущего местоположения и направляя в далекие воспоминания, что таятся в моей голове.

У каждого из нас есть события, которые становятся триггерами нашего взросления

Привет, Хабр! Некоторые функции DAX из Power BI могут выглядеть интуитивно понятными, но при детальном рассмотрении ведут себя не совсем ожидаемо. Например, SUMMARIZE не агрегирует «сразу», в месте использования, но SUMMARIZE реализуется через «виртуальную», «отложенную» агрегацию за счет сохранения состояния. Для суммы, т.е. SUM, промежуточное состояние и есть сумма и особенности SUMMARIZE не проявляются, но для любой другой агрегации (например, среднего AVERAGE) становится понятно, что в Power BI уже учитывается так называемое состояние для корректного расчета SUMMARIZE, т.е. данные по всем записям сохраняются в состоянии. В других СУБД единственный аналог — только State и Merge комбинаторы из ClickHouse, поэтому для иллюстрации состояний будет рассмотрен пример из ClickHouse, соответствующий DAX с SUMMARIZE и AVERAGE. Интересующимся особенностями SUMMARIZE в Power BI — добро пожаловать под кат :)

Работая над сайтом завода «ЭЛЕКТРОконнект», мы столкнулись с задачей, знакомой всем, кто делает проекты для технического B2B. На первый взгляд, всё просто: обновить сайт, сделать понятнее, удобнее, современнее. Но под этой простотой задачей скрывается целый пласт системных особенностей от отраслевых стандартов до внутренней логики работы с заявками, где каждая форма и таблица это часть производственного процесса.

Я не буду учить вас вести переговоры. Если вы читаете эту статью, то, возможно, разбираетесь в теме даже лучше меня. Теории полно — книги, курсы, гениальные методики. Обращайтесь к ним.

Лично мне всегда не хватало практики.

Представляем наш синтез для языков России и СНГ. В этот раз получилось покрыть 20 языков, всего 95 голосов. От старой демки этот релиз отличается следующим:

Модель поддерживает SSML;

Модель стала быстрее ещё на 20-25% (она и так была супер быстрой);

С живыми дикторами были подписаны договоры на запись их голоса;

Запись велась в максимально высоком из практически доступного качестве;

Для ряда языков опубликованы модели простановки ударений и / или словари с ударениями в рамках silero-stress;

К модели синтеза применены все оптимизации, как к нашей прошлой публичной модели;

Для демки мы брали шумные публичные данные низкого качества. В этот раз всё хорошо - как следствие существенно выросло качество синтеза.

Какие главные проблемы технической документации? Во-первых, ее нет, во-вторых, если она есть, то не актуальна.

Давайте порассуждаем, как мы можем попытаться упростить себе жизнь при создании документации, а главное увеличить ее актуальность и качество.

Существует три класса задач, которые решает техническая документация:

1. Описать наши требования к системе и принятые решения

2. Описать текущее состояние системы

3. Объяснить пользователю, как работать (\разворачивать\эксплуатировать) с системой.

Первый тип документации — наши требования к системе. В эпоху LLM, кодогенерации и декларативного подхода к описанию инфраструктуры, мы будем вести требования так, чтобы система, там где это возможно, сама собиралась из них. Поэтому документация первого типа потребует высокого аудита качества. Ревью изменений, совместная работа, ведение версий, с возможностью отката, автоматическая сборка. Все то, что присуще подходу Docs as Code.

Второй тип документации — описание текущего состояния системы. Так как мы не хотим разрыва между описанием системы и самой системой, мы будем пытаться генерировать человеко-читаемое описание из кода и конфигурации. Назовем этот подход Code as Docs.

Третий тип — различные виды пользовательской документации. Эту форму документации мы постараемся минимизировать, сделав понятным наши интерфейсы и встроив подсказки прямо в процесс работы пользователя с системой. Назовем это подходом No Docs.

На этом можно было бы и закончить, но пройдемся подробнее по каждому пункту.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: в РФ маркетплейсы воюют с банками, иноагентам поднимают НДФЛ до 30%, мем Страдающего Средневековья с Сашей признали экстремистским, Безос выпустил на улицы свое робо-такси, Гугл дропнул разрывную Gemini 3, а Grok немного перехвалил Илона Маска.

Работа с микросервисами достаточно сложная, как и с любой распределенной системой. Уменьшение количества возможных точек отказа должно быть одной из целей инженера, который проектирует распределенную систему. В этой статье мы постараемся достичь именно этого, используя паттерн Outbox.

В этой части цикла, посвященного разработке электропривода, мы сосредоточимся на его электронной составляющей. Рассмотрим топологии силовых узлов AC/DC, DC/DC и DC/AC электропривода, подбор электронных компонентов, а также ключевые нормативные стандарты, которых необходимо придерживаться при проектировании. Отдельный раздел будет посвящен выбору вычислительной платформы для управляющей платы — FPGA, DSP, SoC и другие варианты. Кроме того, затронем вопросы функциональной безопасности (safety) в электронике и требования к безопасной работе электропривода.

Авито — это не просто доска объявлений. Это настоящий музей народного творчества, странных ракурсов и загадочных предметов. Мы все видели эти фото: размытый диван в темноте, «селфи» чайника в зеркале или ковер, который видел еще Брежнева.

Но что, если бы эти продавцы имели доступ к технологиям будущего? 🤔

😏 Мы решили провести эксперимент. Взяли самые колоритные (и случайные!) объявления и попросили Искусственный Интеллект переосмыслить их визуал. Никакого сложного фотошопа, только магия нейросетей.

⚠️ Дисклеймер: Всё сделано исключительно ради юмора и науки. Любые совпадения случайны. Ни одно объявление не пострадало.

#вайбмаркетинг

🤖 Как я установил Ollama на Ubuntu 24.04 и начал обучать локальную LLM под свои задачи

В какой-то момент я понял, что хочу иметь свой личный ChatGPT прямо на ноутбуке — локальный, безопасный, работающий без интернета и полностью под моим контролем.

У меня обычная рабочая машина:

Ubuntu 24.04.3 LTS (noble)

x86_64

AMD Radeon Vega (Cezanne)

А значит, классические CUDA-модели мне не подходят — NVIDIA нет, но я всё равно хотел нормальную LLM у себя локально.

Решение — Ollama, движок для запуска локальных LLM-моделей в один клик.
Расскажу, как я его установил, какие модели поставил и как дальше можно обучать её под свои задачи.

Ранее я уже писал здесь о языковой модели Déiwos-Lókwos GPT, способной общаться на праиндоевропейском языке, подсказывать слова из праиндоевропейского лексикона и переводить тексты (особенно стихи) на праиндоевропейский. В прошлой заметке я делал реконструктивный эксперимент с переводом своего стихотворения на праиндоевропейский, «обкатывая модель».

В этот раз я решил эксперимент повторить, но дать модели более сложное стихотворение — тоже моего собственного сочинения, но содержащее более сложную лексику.

Если вы хоть раз обучали модель компьютерного зрения, вы знаете, как качество данных решает всё. На первый взгляд кажется, что задачи у всех инструментов одинаковые: поставить рамку, провести полигон, экспортировать данные, но в реальности всё упирается в детали...

Три урока тайм-менеджмента от компьютеров

Что общего у вашего распорядка дня и работы процессора? Оба сталкиваются с проблемой планирования задач. В этой статье вы узнаете, как принципы из информатики — от алгоритмов планирования в Linux до техники «coalescing interrupts» — могут революционно изменить ваш подход к тайм-менеджменту. Автор предлагает три конкретных урока: отказ от поиска идеального порядка, группировка однотипных задач и принятие стратегии «достаточно хорошо». Эти методы помогут вам меньше планировать и больше успевать, вернув себе состояние спокойной концентрации.

Xcode ужасен, и об этом много кто говорит. Постоянные ошибки, баги интерфейса, неочевидное поведение и местами плохая документация — всё это мешает спокойно писать код. Вместо работы над проектом приходится искать решения проблем и пытаться починить то, что должно работать из коробки. Ещё одна неприятность на этом пути заключается в том, что Apple не всегда публично рассказывает о багах в Xcode, поэтому надо ещё догадаться, что именно не работает.

В этой статье автор делится ошибками и «особенностями» Xcode, которые больше всего его раздражают. Главный совет: держитесь подальше от этой IDE и всегда ищите альтернативы.

При разработке сложной системы приходится сталкиваться с использованием nginx в качестве reverse proxy: роутинг, список правил, регулирующих путь запроса во внутренние системы или между подсистемами.
Быстро развивающиеся сервисы обрастают правилами, назначение которых не очевидно или имеет недокументированные особенности. Проверенный способ рефакторинга таких систем: зафиксировать и вылечить упростить. Фиксировать будем тестами.

Как проверить корректность вашей конфигурации Nginx'а? Как проверить ее безопасность и нет ли уязвимостей ? Какие есть для этого варианты, их плюсы, минусы, практическая применимость и как эти проверки встроить в CI пайплайн ?
Ответы на эти вопросы под катом. Будет полезно, погнали.

Всем привет. Я Артем Курочкин, frontend разработчик компании DD Planet.

Сегодня я расскажу об одном из ключевых нововведений в React, представленных на React Conf 2025. Прошу любить и жаловать ViewTransition - нативная поддержка view transition api в экосистеме реакта.

Что это значит для React-разработчиков и как нам всем это поможет, мы и разберем в этой статье.

Подготовка к ISTQB давно стала своеобразным «обрядом посвящения» для тестировщиков.

Сертификация востребована, работодатели её любят, а многие специалисты воспринимают её как способ структурировать знания и выйти на новый уровень в профессии.

Но есть проблема, о которой вслух говорят редко: готовиться к ISTQB всё ещё неудобно.

Куча устаревших сайтов, странные интерфейсы, вопросы 2011 года, закрытый контент, платные попытки, непонятные подписки, рекламные баннеры — всё это превращает нормальную учебную задачу в мучение.

Именно поэтому я решил сделать тот тренажёр, который мне самому хотелось бы использовать. Так появилась платформа ProSTQB — бесплатный удобный инструмент для подготовки ко всем уровням ISTQB, без рекламы, без paywall’ов и без боли.

Сегодня ProSTQB доступен сразу в трёх форматах: веб-версия, приложение для iOS и приложение для Android, что делает его одной из самых доступных платформ на рынке.

Если вы хоть раз планировали релиз или запуск проекта, вы наверняка сталкивались с Гант‑чартом — визуальной магией, где каждая задача превращается в горизонтальную полосу или проще — «колбаску».