DIY или Сделай сам

Разведка боем: Скрытая карта режимов 8BitDo Zero v1 и прошивка по воздуху через Linux

Короткая заметка для тех, кто ковыряет ретро-железо. Стояла задача: использовать микро-геймпад 8BitDo Zero 1-го поколения (Bluetooth 2.1) для специфического HID-ввода, изменив раскладку “намертво” внутри устройства.

Официальный софт под Windows давно заброшен, поэтому ремап делался по воздуху через Linux (RFCOMM). В процессе удалось полностью разобрать структуру конфигурационного пакета, отправляемого контроллеру.

Структура KEYMAP-пакета

При отправке команды +KEYMAP; геймпад принимает массив, где блоки идут друг за другом в зависимости от режима удержания кнопок при включении (по 12 байт на режим в аппаратном порядке: Вверх/Вниз/Влево/Вправо/Select/Start/B/A/X/Y/L/R):

1. START — Режим стандартного джойстика (Usage Page 0x09)

2. R + START — Режим PC-джойстика

3. START + B — Стандартная клавиатура (Usage Page 0x07), выдает стрелки (52 51 50 4f) и Enter/Esc (28/29).

4. START + B + R — Расширенная клавиатура.

5. START + A — Режим iCade (раздельные HEX-коды на Press и Release).

6. START + X — Скрытый сервисный/Emu-Touch режим прошивки (0F 0E 0D 0C...).

7. Shutter (Селфи-пульт) — Комбинированный режим. Позволяет сочетать стандартные кнопки клавиатуры (Page 0x07) и мультимедиа-коды Consumer Page 0x0C (Громкость: 80/81, Яркость: 6F/70, Снимок: 65).

Как шить (Пайплайн в 3 окна)

1. В первом окне терминала поднимаем RFCOMM-канал на 1-м L2CAP канале геймпада: sudo rfcomm connect 0 [MAC_АДРЕС] 1

2. Во втором окне правим HEX-массив и инжектируем его Python-скриптом напрямую в /dev/rfcomm0 (скрипт прикреплен ниже). Контроллер должен вернуть успешную сигнатуру 0e0100a6.

3. В третьем окне контролируем прохождение пакетов через sudo btmon.

В конце пакета обязательно должны идти маркеры валидации aa 55 aa 55, иначе чип отвергнет прошивку. Мне удалось успешно собрать кастомный Shutter-режим, внедрив туда нужные клавиатурные скан-коды (30 и 40) рядом с системными. Код скрипта прилагаю.

import serial
import time

# Настройки порта
PORT = '/dev/rfcomm0'

# Ваши данные для записи (с 07 07 07 07)
DATA = b'\x00\xa6WR+KEYMAP;\x00\x00\x64\x00\x00\x00\x00\x00\x1a\x1b\x11\x10\x13\x14\x16\x17\x01\x01\x01\x01\x1a\x1b\x11\x10\x13\x14\x16\x17\x52\x51\x50\x4f\x28\x29\x4d\x4e\x4a\x4b\x0e\x10\x13\x14\x15\x04\x1b\x1c\x18\x05\x16\x17\x19\x1a\x1a\x1b\x04\x07\x0f\x12\x0b\x18\x0d\x1c\x0e\x0c\x08\x1d\x14\x06\x19\x0a\x15\x09\x11\x17\x13\x10\x0f\x0e\x0d\x0c\x09\x00\x08\x07\x05\x06\x04\x03\x52\x51\x50\x4f\x28\x29\x4d\x4e\x4a\x4b\xea\xe9\xaa\x55\xaa\x55'

try:
    print(f"--- Попытка открыть {PORT} ---")
    # Открываем порт с таймаутом 2 секунды
    with serial.Serial(PORT, baudrate=115200, timeout=2) as ser:
        print("Порт открыт. Отправка данных...")
        ser.write(DATA)
        ser.flush()  # Гарантируем отправку всех байт
        
        print("Данные отправлены. Ждем подтверждения от геймпада...")
        response = ser.read(16) # Читаем ответ
        
        if response:
            print(f"ОТВЕТ ПОЛУЧЕН (HEX): {response.hex()}")
            if "0e0100a6" in response.hex():
                print("УСПЕХ: Геймпад подтвердил запись ремапа!")
            else:
                print("ВНИМАНИЕ: Ответ получен, но он не похож на стандартное подтверждение.")
        else:
            print("ОШИБКА: Геймпад ничего не ответил (таймаут).")

except Exception as e:
    print(f"КРИТИЧЕСКАЯ ОШИБКА: {e}")

Пользователь установил своему хомяку систему, которая считывает пробежки в клетке по беговому колесу и загружает эти данные в соцсеть для спортсменов Strava. На колесе установлен магнит и специальный датчик, который считает количество оборотов колеса. Микроконтроллер фиксирует время, скорость и дистанцию питомца, а потом эти данные загружается в спортивную соцсеть. Средний ночной пробег хомяка Молли составляет 10 км, а его личный рекорд — более 11 километров за ночь.

Господа! Я приехал в отпуск в Тбилиси и Батуми и мы тут с местными коллегами из sandb0x.space решили устроить митап. Пока в Тбилиси 12 августа, но если будут желающие и в Батуми, можно и там тоже (я буду там 7, 8 и утром 9). Вот объявление:

12.08.2026, Wednesday, 19:00
Merab Aleksidze Street, 1
Donation welcome
Lang: ru/en
Host: Yuri Panchul

For the last 40 years, chip designers have used Verilog hardware description language and logic synthesis technology to create the devices we see everywhere: smartphones, computers, ML hardware accelerators.

While the logic of most mass–produced chips, called ASIC (Application Specific Integrated Circuits), is fixed at the silicon foundry, there is a special kind of chips with changeable logic, called FPGA, or Field Programmable Gate Array. FPGAs are used for prototyping, education and applications like high-frequency trading.

During the workshop, we are going to use Verilog to configure FPGA, starting with simple arithmetic, then doing 2D graphics.

Bring your laptop (Win, Linux, Mac)

https://t.me/sandbox_events/144

Как кусок ламината помогает не сжечь насос

Продолжаю делиться небольшими решениями для умного дома, которые спасают не столько время, сколько технику и нервы.

В доме у меня стоит накопитель для воды. Вода сначала поступает в него, а уже потом распределяется по системе. Это помогает пережить отключения: даже если подачу временно перекрыли, в запасе остаётся некоторый объём.

После накопителя установлена насосная система, которая поддерживает нормальное давление в доме.

Я столкнулся с проблемой: если воды долго нет, запас в накопителе постепенно заканчивается. Насос при этом продолжает гонять воздух и работать всухую. Соответственно, возникает риск: насос перегревается и в какой-то момент может просто напросто сгореть.

Чтобы не следить за уровнем воды вручную, я поставил на накопитель датчик. А насос подключил через умную розетку.

Получился довольно простой сценарий:

– датчик следит за уровнем воды; 
– когда вода опускается ниже минимальной отметки, система получает сигнал; 
– умная розетка отключает насос; 
– когда вода возвращается, насос можно снова включить.

Правда, без небольшого креатива не обошлось.. Закрепить датчик прямо на накопителе не получилось, потому что крышка была неровной. В итоге установил его на кусок ламината и уже эту конструкцию разместил сверху.

Выглядит, конечно, не как заводское решение, но зато работает)

Больше интересных постов можно найти в моём телеграм-канале. Там я пишу про управление знаниями и делюсь разными ИИ-находками для дома и не только. Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые тексты.

Владелец Steam Deck под ником ConroyyJenkinss решил защитить от родных гаджет шипастым корпусом, камерой наблюдения и электрошокером сверху.

Сначала пользователь поставил пароль на гаджет, но родых это не остановило. Тогда он смоделировал в Blender ярко-оранжевый корпус с крупными шипами и напечатал его на 3D-принтере, чтобы консоль было физически неприятно брать в руки. Следом добавилась электроника — одноплатный компьютер, динамик и камера с распознаванием объектов. Дальше система действует сама. Скрипт следит за картинкой с камеры и, стоит человеку попасть в кадр, включает резкий неприятный звук. Если незваный гость не уходит, сервопривод приводит в действие закреплённый сверху электрошокер. Сам создатель уточняет, что задача устройства — отпугнуть, а не ударить кого-то током.

Собрал 52 гайда по AI: от первой модели в Ollama до своего агента

Дисклеймер: я не AI-исследователь и не senior ML-инженер. Я обычный разработчик, который решил разобраться в теме — и понял, что хороших сводных материалов катастрофически не хватает.

Большинство статей либо «что такое нейросети за 5 минут» (бесполезно), либо «запускаем LLM с нуля на кластере из 8 A100» (неприменимо). Между этими крайностями — пропасть.

Я решил собрать то, чего мне самому не хватало: практический хендбук, который ведёт от полного нуля до работающих агентов. Без воды, без маркетинга, без «ChatGPT заменит программистов».

Весь проект — 52 файла, ~6 часов чтения. Уровни: зелёный (начало) → красный (глубоко).

Репозиторий: https://github.com/bestdeejay-design/awesome-ai-handbook

О чём это вообще

Хендбук покрывает пять разделов:

Zero Level — база. Что такое LLM, как они устроены (без математики), облако vs локальный запуск, как выбирать железо (RAM, VRAM, квантование), глоссарий на 35 терминов. Рассчитан на тех, кто вчера открыл терминал.

Local Models — установка Ollama, выбор моделей под задачу (Qwen, Llama, Mistral…), квантование (Q4/Q5/Q8), сравнение инструментов, бенчмарки на Apple Silicon, продвинутая настройка (Modelfile, кастомные API, окружение).

AI Agents — архитектура, паттерны (ReAct, Multi-Agent), фреймворки (LangGraph, CrewAI), память, system prompts, safety, туториалы: первый агент, команда агентов, кодинг-агент.

Use Cases — реальные сценарии: кодинг с Continue/Aider, RAG с Open WebUI и ChromaDB, автоматизация с n8n, Telegram-боты, контент-пайплайны.

Resources — сообщества (Reddit, Discord), курсы (EN/RU), ссылки на всё полезное.

Почему это не очередной awesome-list

Я намеренно не делал просто список ссылок. Каждый файл — это полноценный материал с:

• Контекстом и пояснениями

• Сравнением вариантов (например, когда выбрать Ollama, а когда LM Studio)

• Командами, которые можно скопировать и выполнить

• Предостережениями (грабли, на которые сам наступал)

Пример. В разделе про квантование не просто таблица методов, а объяснение: на что влияет Q4 vs Q8, как считать VRAM под свою задачу, и когда квантование ломает ответы модели.

Или раздел про агентов — не ссылка на документацию LangChain, а пошаговые туториалы с реальным кодом: от «агент с одним инструментом» до «команда агентов с очередью задач».

Структура проекта

awesome-ai-handbook/
├── basics/           # 🟢 нулевой уровень (9 файлов)
├── local-models/     # 🔵 локальные модели (11 файлов)
├── agents/           # 🤖 AI агенты (17 файлов)
├── use-cases/        # 💼 применение (5 файлов)
└── resources/        # 📖 ссылки и курсы (5 файлов)

Каждый раздел — законченная тема. Можно читать подряд или прыгать в конкретный файл по каталогу (catalog.md). Уровни сложности маркированы цветом — от зелёного (ничего не знаю) до красного (пишу код).

Кому это будет полезно

• Разработчикам, которые хотят использовать AI в работе, но не знают с чего начать

• Тем, кто уже запустил Ollama, но хочет разобраться глубже — с агентами, RAG, пайплайнами

• Тем, кто ищет альтернативу ChatGPT и хочет запустить модель локально, но не уверен в выборе

• Тем, кто читал пять статей про AI-агентов и всё ещё не понимает, как их собрать

Почему Open Source

Хендбук лежит на GitHub под MIT-лицензией. Я планирую поддерживать его актуальным — модели и инструменты меняются быстро, и это не работа одного человека.

Если найдёте ошибку, устаревшую информацию или захотите добавить свой раздел — открывайте issue или PR. Я за мердж-реквесты с чаем и печеньками.

Ссылки

• Репозиторий: https://github.com/bestdeejay-design/awesome-ai-handbook

• Читать с нуля: basics/README.ru.md

• Каталог всех файлов: catalog.ru.md

• Если знаете английский: README.md

Надеюсь, кому-то сэкономит недели поиска. Если понравилось — киньте звезду на GitHub, для проекта это лучшая поддержка.

Энтузиаст электроники и ПК под ником Uwoslab собрал внешнюю «батарею» из 192 обычных пальчиковых батареек AA (высокотоковые щелочные Pookell) и заставил на ней работать ПК без подключения к сети, без штатного блока питания.

В начале проекта Uwoslab запланировал использовать 400 батареек: закупил четыре упаковки по сотне и 50 групп по восемь элементов. В процессе работы конструкция вышла проще. На всё ушло 192 батарейки. Энтузиаст распределил элементы по трём блокам, по 64 штуки в каждом. Ток от этой такой мегабатареи идёт напрямую в материнскую плату через переходник 12V DC-to-ATX.

По прикидкам Uwoslab, именно сборка из 400 таких батареек могла бы выдавать около 160 Вт на протяжении десяти часов. Характеристики ПК: система на сокете AM4 со встроенной графикой и без накопителя. ОС грузится прямо с флешки - Hannah Montana Linux на базе Debian.

На старте батарейный блок выдавал около 13 В, а под нагрузкой встроенного теста stress-ng, когда процессор загрузили на 98%, напряжение просело лишь до стабильных 11,95 вольта — ПК работал штатно. По остаточному заряду автор предположил, что она могла бы протянуть ещё пару часов, прежде чем напряжение упадёт слишком сильно. Также энтузиаст запустил на таком ПК FreeDoom.

Поднял домашний мониторинг на Raspberry Pi. Дешевле любого облака

Надоело платить за облачный мониторинг для домашних серверов. Решил собрать своё.

Взял Raspberry Pi 4 который валялся без дела. Поставил Prometheus и Grafana. Добавил node_exporter на все машины в сети. Уведомления настроил через Telegram-бота, теперь когда что-то падает или температура процессора уходит в красную зону, приходит уведомление.

Заняло один выходной. Большую часть времени не настройка, а борьба с тем что Grafana на Pi жрёт память активнее чем ожидалось. В итоге вынес Grafana на основной комп, а Pi оставил только для сбора метрик.

Что получилось в итоге:

Полный контроль над данными. Ничего не уходит на сторонние серверы.

Уведомления в Telegram работают быстрее чем у большинства платных сервисов которые я пробовал.

Стоимость: Pi уже был, электричество копейки.

Минус один: когда Pi сам падает, мониторинг молчит. Решил просто поставить watchdog и пока хватает.

Кто делал что-то похожее, на чём остановились в итоге?

Сказал Алисе выключить свет – пришлось бежать на улицу к щитку

Продолжаю делиться цифровыми находками для дома.

На вводе электропитания в дом у меня установлен умный автомат. Выглядит он как обычный модуль в электрощитке, только с небольшим цифровым экраном и возможностью управлять им удалённо.

После подключения система почему-то определила его как осветительный прибор. Я не придал этому особого значения. Устройство добавилось, сценарии выполняются, значит, всё работает. А когда сказал «Алиса, выключи свет», Алиса послушно выключила всё, что считала светом. И сама отключилась следом, словно диверсант.

В итоге пришлось бежать за дом, открывать щиток и включать электричество обратно вручную. Так выяснилось, что при настройке умного дома мало проверить, видит ли система новое устройство, важно ещё посмотреть, чем именно она его считает.

У устройств есть разные типы: лампочка, выключатель, розетка, датчик и так далее. И от выбранного типа зависит, как Алиса будет реагировать на общие команды.

Если устройство обозначено как лампочка, оно может выключиться после фразы «выключи свет». Даже если на самом деле это автомат, который отвечает за электричество во всём доме.

Поэтому теперь после подключения нового устройства я проверяю:

– какой тип ему присвоила система;
– в какую комнату оно добавлено;
– реагирует ли оно на общие команды;
– не попало ли случайно в ненужную группу или сценарий.

Особенно это важно, когда умный дом собран из нескольких экосистем. У меня примерно 80% устройств работают через Алису, но часть подключена через Smart Life и другие приложения. Всё потому что ещё нет устройств, которые бы работали напрямую в экосистеме умного дома Алисы. 

В итоге при передаче устройств из одной системы в другую их типы и названия не всегда определяются так, как ожидаешь. Так что сначала рекомендую убедиться, что ваша лампочка действительно лампочка, а потом уже давать команды).

Больше интересных постов можно найти в моём телеграм-канале. Там я пишу про управление знаниями и делюсь разными ИИ-находками для дома и не только. Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые тексты.

Дополнение к статье про "Самодельный Linux-планшет" и идея для DIY проектов

Когда я прочёл статью, то сразу вспомнил этого автора и его DIY проекты.

Давненько ничего не писал здесь. В свободное время засел за работу, которую хотел взять в качестве дипломной, но не взял, так как тогда не был уверен в собственных силах. Если кратко, что здесь происходит: я нахожу на лице модели белые маркеры (свзяка из LoG-фильтра и поиска локальных экстремумов методом Китчена-Розенфельда) и пытаюсь отследить их движение в кадре (венгерский алгоритм, он же метод Куна-Манкерса в связке с фильтром Калмана). Модель отслеживания обладает инерцией (в реальности маркер не может телепортироваться и двигается согласно законам реального мира) - требуется стабилизация первые несколько кадров, есть запаздывание и возможна путаница, если движения напоминают конвульсии :) В остальном результат достаточно стабилен. Я хочу прикрутить к получившемуся Proof of Concept графический интерфейс, оптимизировать код (в черновом варианте я создаю кучу лишних объектов, что приводит к частой сборке мусора) и использовать записи с нескольких камер для восстановления положения маркеров в пространстве. Полученные данные в свою очередь можно отправить в любимый графический пакет. Это конечно не коммерческое решение для захвата движений уровня Vicon Nexus, скорее забавный велосипед, но всё же. Ждите эпичного результата и подробной статьи.

Начал собирать настольную роболампу, вдохновившись лампой из заставки Pixar и мультфильмом про Luxo jr.

Хочется сделать не просто светильник, а небольшого настольного робота с выразительными движениями и собственным характером, возможно даже не самым лучшим :)

Первые движения основания (видео)

А здесь уже ранний прототип лампы пытается танцевать (видео)

За эти движения отвечают приводы RobStride. Выбирал я их довольно долго: главная авантюрная цель проекта - научить лампу прыгать (и может быть раздавить букву I), поэтому моторы взял с большим запасом по моменту и скорости. На видео они работают примерно на 1/14 от своей максимальной скорости.

Я старался найти самые доступные и дешевые приводы, которые при этом справятся с предполагаемой нагрузкой. RobStride подошли лучше всего. Правда, пару моторов я уже успел сломать во время отладки: из-за ошибок в управлении лампа начинала конвульсивно биться об стол. К сожалению не сделал видео неудачных попыток, но грузом один раз оставило нормальную такую вмятину в стене - он оторвался от сустава во время самопроизвольного кручения))

Для управления я параллельно разрабатываю собственный редактор анимаций под эту лампу.

Его прототип уже работает: движения задаются на таймлайне через положение каждого привода (с установкой целевых Kd, Kp, угла и усилия), а затем воспроизводятся на лампе.

Дальше хочу добавить полноценную 3D-визуализацию, улучшить работу с ключевыми кадрами, прямую и обратную кинематику, интерполяцию и сборку отдельных движений в готовые сценарии.

Механику предстоит еще доработать, улучшить корпус и сделать движения более плавными и выразительными. Ну и разобраться с кабель-менеджментом — сейчас он выглядит так, будто его проектировал пьяный электрик за пять минут до сдачи объекта.

Пока вижу два основных направления развития:

• Практичная подвижная лампа, которая следит за руками, направляет свет на рабочую область и может снимать процесс на камеру - например, при пайке, сборке электроники, рисовании или рукоделии.

• Настольный аниматроник с камерой глубины, который замечает людей, реагирует на происходящее и выражает своё «настроение» движениями.

Как проект будет в состоянии "аль денте", планирую выложить все ПО и 3д модели для печати в открытый доступ.

Кому интересно - первые движения и технические детали также обсуждали на Reddit в сообществе r/robotics⁠

А какую полезную функциональность вы бы добавили такой лампе?

Или ей достаточно просто быть живой, следить за происходящим и иногда устраивать танцы на столе? :)

Робот Физтеха попытается установить мировой рекорд по сборке мегаминкса

15 июля в Физтехе пройдет официальная попытка установить мировой рекорд по сборке головоломки мегаминкс роботом. Команда лаборатории интеллектуальных технологий робототехники МФТИ готовится к финальной стадии проекта, о котором я писал в начале весны.

Инженеры физтеха сконструировали робота, способного собирать одну из самых сложных механических головоломок в мире. Пространство состояний додекаэдра под названием "мегаминкс" оценивается примерно в 10⁶⁸, что на порядки превышает сложность классического кубика Рубика. Проект прошел путь от инженерного прототипа до полноценной системы, объединяющей робототехнику и продвинутые алгоритмы поиска на графах состояний.

Что известно о рекорде

По данным разработчиков, текущая версия системы показывает результаты, которые:

• в 68 раз превосходят предыдущий мировой результат среди роботов, который был установлен роботом Megaminxer Дэвида Гилдея 15 лет назад и составляет 8 минут 4 секунды;

• примерно вдвое быстрее лучшего результата человека (текущий рекорд принадлежит спидкуберу из Китая Ziyu Wu и составляет 21.04 секунды).

За счет чего достигается скорость

Рекордные показатели планируется обеспечить не только быстрым манипулятором, но и глубокой алгоритмической работой:

• Оптимизация планирования движений. Робот выполняет вращения независимых граней параллельно, что критично на коротких дистанциях.

• Сокращение длины решения. Вокруг проекта сформировалось сообщество энтузиастов, которые через open-source проект CayleyPy и соревнования на Kaggle работают над поиском кратчайших путей в графах Кэли. Участники применяют Pattern Databases, алгоритм Корфа, Beam Search и другие методы. За последние недели среднюю длину решений на тестовых выборках удалось уменьшить на 15–20% до ~90 ходов. Лучшие решения сейчас дают порядка 70 ходов (правда считаются долго).

Место встречи

Установление рекорда запланировано на 15 июля, 17:30–21:30 в Физтех.Клубе МФТИ в Долгопрудном.

Кроме того, разработчики расскажут о своих инженерных решениях: кинематика, захват, конструкция манипулятора. А также раскроют алгоритмическую часть: как графы Кэли и методы поиска помогают роботу «думать».

Если хотите стать свидетелями рекорда в стенах МФТИ, то регистрируйтесь по ссылке.

Количество мест, как понимаете, ограничено, поэтому будет организована трансляция на YouTube.

Присоединяйтесь и к группе проекта в Telegram.

Нашёл робопалец и теперь включаю рабочий компьютер удалённо

Делюсь находкой, которая закрыла мою маленькую, но довольно надоедливую проблему.

Иногда мне нужно подключаться к рабочему компьютеру удалённо. И всё бы хорошо, но дистанционный доступ бесполезен, если устройство выключено. Технология Wake-on-LAN (удалённое «пробуждение» по сети) тоже не спасает: после отключения электричества компьютер полностью обесточивается. 

Раньше решение этой задачи превращалось в отдельный квест: попросить кого-то зайти в офис, объяснить, где стоит системник, какую именно кнопку нажать, дождаться неуверенного «вроде нажал». Но я нашёл вариант проще.

Есть маленький умный толкатель кнопок: пластиковый кубик примерно 4×4 см, внутри один рычажок, который ездит вверх-вниз и физически нажимает на то, к чему его приклеили. Ставишь такой кубик у кнопки питания и дальше включаешь компьютер голосом. Команда – и рычажок жмёт за тебя. Только важно не забыть про шлюз – небольшой хаб, который связывает кубик с интернетом. Настраивается быстро и один раз.

Подключать Алису не обязательно – можно управлять напрямую через приложение SmartLife. Но, если хочется поговорить, можно и управление голосом через Алису добавить :)

Что нравится: ничего не надо перенастраивать, вскрывать или паять. Просто приклеил, настроил и пользуешься. И главное – это универсальное решение для кнопок, которые иначе никак не автоматизировать. Рычажку всё равно, на что давить: старый выключатель, техника без Wi-Fi или любая другая кнопка, до которой неудобно добираться.

Если вам тоже регулярно приходится включать/выключать какие-то устройства, – скорее всего, вы можете отдать эту задачу рычажку. Так что забирайте идею – работает)

Больше интересных постов можно найти в моём телеграм-канале. Там я пишу про управление знаниями и делюсь разными ИИ-находками для дома и не только. Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые тексты.

Выбираю консоль под GTA6, стоит ли брать Xbox X вместо переплаты за ps5 /5 pro?

Вот задумался я подготовиться к выходу эпохальной GTA, комп у меня есть отдельный, большой телек по акции и диван купил, а что выбрать из консоль-огрызков и понятно, и непонятно.

Вроде все берут ps5 либо proшку.

Но с другой стороны, глянул на Xbox X на Авито и не пойму хейта в сторону его:

• Производительность X и обычной pro 5 одинаковая и на уровне эконом ПК. Proшка дороже раза в 1,5 а по факту , ну не 20, а 25 fps будет

• Эксклюзивов PS5 как будто на момент 2026 почти нет и особо не будет.

• На Авито Xbox X с какой-нибудь библиотекой стоит 30-35к ! PS5 / pro - ≈ 40/55к.

• Так на боксе ещё обратная совместимость с кучей старых прикольных игр и игры дешевле, и можно брать сразу на pc/xbox 1 игру!

8

Очень пятничное изобретение: оказывается, если отрезать у двух аквафоровских картриджей типа А5 верх и низ, то из-за рёбер жёсткости они вместе образуют офигенный корпус, легко продуваемый насквозь небольшим кулером (и даже есть к чему его внутри прикрутить, потому что есть промежуточная решётка). Единственный недостаток — вср экзотическая форма.

Рёбра тут не только рёбра, но и хитрая штука, позволяющая небольшим поворотом расклинить одну половинку в другой так, что держит ничуть не хуже резьбы.

Вставляем так, чтобы рёбра были подальше друг от друга, потом поворачиваем так, чтобы стали поближе друг к другу — всё, корпус собран. Кажется, чипудипу пора мутить бизнес по переработке \s

Инженер‑энтузиаст создал лазерную ИИ‑установку для борьбы с комарами Система с помощью компьютерного зрения вычисляет насекомых и бьёт по ним с помощью мини‑«Гатлинга», не задевая людей и предметы. Камеры фиксируют движения комара, алгоритмы мгновенно распознают его по характерному силуэту и повадкам, а дальше уже дело за лазером. Система снабжена мерами безопасности — если в поле зрения попадает человек или горючие материалы, лазер блокируется. Недавно автор изобретения, Стивен Ченг, усовершенствовал устройство, добавив ему инфракрасное зрение и колёсную платформу для перемещения. Теперь антимоскитный «Гатлинг» способен работать в темноте и даже на открытом воздухе.

Поставлю на автопубликацию на пятницу, для любителей всякого ретро-железа.

Интересно, если DVI-D видеокарта получит по EDID информацию о том, что монитор имеет разрешение 3200×600×75Hz (и если мы её туда вообще сумеем запихать), каковы шансы, что она это нормально переварит? В сумме частоты вроде должны в Dual-link укладываться, по горизонтали перебор, но по вертикали запас сильно больше…

Просто есть идея (как всегда, просто идея, без шансов на реализацию мной) — эдакий полу-пассивный переходник с DVI-D на четыре ретро-монитора VGA 800×600. Запоминает одну строчку (много памяти это не требует) и раздаёт её части всей четвёрке одновременно. Смыть, повторить.

Я назвал эту штуку «Ковэкс-адаптер».

AI Persona Lab” — конструктор цифровых личностей для бизнеса и экспертов

 Создать платформу, где любой специалист (психолог, юрист, коуч, врач, инфлюенсер) может «оцифровать» свою экспертную личность — не просто знания, а стиль мышления, принятие решений, тон общения и даже ценности.

Как это работает:
Пользователь загружает свои материалы (видео, тексты, кейсы, голосовые).
AI анализирует не только контент, но и паттерны мышления.
На выходе создаётся “живая” AI-персона, которая:
— консультирует клиентов 24/7
— отвечает в стиле эксперта
— принимает решения, как он
— может вести диалоги, продажи и даже споры

Цель сделать ..оцифровку мышления эксперта” (Expert Mind Cloning)

КТО ЧТО СКАЖЕТ ?

Как вам принты на футболки по животрепещущей теме?