Меня зовут Андрей Соловьев. Я - технический директор в компании КЕДР Solutions. Наша команда специализируется на разработке электроники и встроенного ПО для решений Интернета вещей. К числу таковых относятся и системы “умный дом”. Здесь я поделюсь нашим опытом разработки хаба для системы с BLE-датчиками, расскажу о том, с какими проблемами мы столкнулись и как проект менялся в ходе работы. 

Я люблю автоматизацию, гаджеты и IoT

Поэтому, места где я живу, рано или поздно становятся автоматизированными и обвешанными интернетом вещей

Да чего там, у меня даже бойлер по расписанию работает!

Под катом, я хочу рассказать, что я для этого делаю и как устроена моя домашняя инфраструктура, которая превращает уютную бетонную коробку в ее автоматизированную версию

Вы когда-нибудь задумывались о важности освещения в собственной квартире и, если да, то каким оно должно быть? Давайте разбираться. 

В прошлом распорядок дня людей во многом зависел от светового дня и естественного солнечного освещения. Однако с приходом искусственного освещения в повседневную жизнь у нас появилась возможность бодрствовать до раннего утра или же проводить весь день в офисе, освещенном белым светом. К сожалению, мы не можем до конца оценить, насколько пагубно это влияет на человеческий организм, а до недавнего времени большинство людей даже не задумывались о такой проблеме. Но проблема существует, и доказано, что искусственное освещение может влиять на состояние человеческого организма не самым лучшим образом. 

Жизнь на Земле адаптирована к вращению нашей планеты. Дневной солнечный свет более холодный. Этот свет бодрит, но его длительное воздействие может привести к усталости и даже головным болям. Холодный свет блокирует выработку мелатонина, что делает его крайне нежелательным для использования перед сном. И наоборот, вечером, когда солнце близко к горизонту, свет более теплый. Он оказывает успокаивающее действие на организм.

Артур — айтишник из Минска, который любит все технологичное и современное. После покупки новой квартиры с черновой отделкой все сомнения были отброшены: она будет умной!

Как тогда казалось Артуру, беспроводные технологии — самое передовое и удобное решение для инженерных систем умного дома. Тем более многие кондиционеры, пылесосы, приводы штор, лампы, регуляторы теплых полов и другая бытовая техника поддерживают Wi-Fi «из коробки».

Однако появились аргументы против. В итоге Артур выбрал гибридное решение, сочетающее как проводные технологии, так и Wi-Fi с Zigbee.

В статье мы расскажем о выборе Артура и инженерных системах, которые работают в его умной квартире. Интересно? Ныряйте под кат.

Я фулстек-разработчик, индивидуальный предприниматель. По моему опыту, один из самых востребованных классов проектов, за разработкой которых к нам обращаются, — приложение для работы в режиме реального времени. Конечно, вам такие приложения известны: WhatsApp, Discord, Slack, т.д. При разработке приложений для работы в режиме реального времени следует учитывать различные факторы, в частности, масштабируемость, отказоустойчивость, отзывчивость и распределённость. Это задача не из лёгких, в особенности для небольшой команды или разработчика‑одиночки.

Но что если бы я вам сказал… что можно создавать приложения для работы в режиме реального времени, которые можно масштабировать более чем на миллион пользователей силами всего нескольких разработчиков? К тому же, такие приложения можно было бы развёртывать почти без задержек и ценой минимальных затрат. Здесь я имею в виду, что для этого нужно освоить секретное оружие под названием «Виртуальная машина Erlang» или BEAM (Абстрактная машина Богдана/Бьёрна для языка Erlang).

ООП — это замечательно. За несоблюдение этой парадигмы принято ругать, а знание паттернов зачастую является обязательным. Но даже правильный подход не страхует полностью от ошибок. О том, как сломать программу при помощи обычного шаблонного метода, мы сегодня и узнаем.

Скрам - это новый ватерфол, который все полюбили, ведь любить нужно новое и модное, а старое и не модное принято презирать. Скрам это лекарство от всех болезней, однако оно не помогает, если его неправильно принимать. Скрам это благословение и проклятие в одном флаконе, дар небес, который мы не заслужили, и наказание за грехи, которые мы не совершали. Скрам проник в самое сердце нашей индустрии, и теперь медленно убивает ее изнутри. Возникает один вопрос.

Эволюция архитектуры нейронных сетей уходит корнями в фундаментальные работы, заложенные в 1940-х годах Уорреном Маккаллохом и Уолтером Питcом, которые предложили концепцию искусственных нейронов и их взаимосвязь. 

Однако значительные прорывы произошли только в 1980-х годах с разработкой алгоритмов обратного распространения ошибки: алгоритм Геоффри Хинтона и других – все это позволило создавать более глубокие нейронные сети и улучшить методы обучения. 

В это время появились классические архитектуры, многослойные перцептроны (MLP,  и сверточные нейронные сети (CNN), которые революционизировали различные области, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание образов – теперь мы говорим про своего рода инновационную архитектуру. 

Привет любителям микро-кодирования. Вот вам кое-что невероятное: крошечный движок raycasting (метод “бросания лучей”) и генератор городов, который помещается в отдельный 256-байтовый HTML-файл.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Приходский, я архитектор R-Style Softlab и сегодня хочу рассказать вам о проекте создания архитектурного репозитория в git на базе PlantUML.

Системный аналитик всегда и везде сталкивается с бесконечным количеством диаграмм разного вида, с нотациями (правилами), чтобы нарисовать данные диаграммы и с бесконечным количеством инструментов для их описания. Но мало кто говорит о таком инструменте, как PlantUML. 

Лично мне завесу тайны приоткрыл Альфа-Банк, здесь документация ведется рядом с кодом, и схемы логичнее описывать тоже кодом. Но это не так страшно и не так сложно (почти) как кажется. Давайте я приоткрою ящик Пандоры и сниму кармическое проклятье с  этого инструмента. 

Иногда перед разработчиком, аналитиком или даже бизнес-пользователем встает задача выполнить какие-то финансовые расчеты, соблюдая два строгих требования. Во-первых, даже для миллиардных сумм необходимо обеспечить точность до копейки, во-вторых, перекрестные итоги тоже должны сходиться до копейки.

У меня в квартире установлен аналоговый домофон Vizit, которому больше 10 лет.

Уже давно хотел сделать автоматизацию для умного дома, которая при вызове от входной двери в подъезд с первого этажа мне в телеграм присылала бы фотографию набравшего номер квартиры.

Привет, меня зовут Мялкин Максим, я занимаюсь мобильной разработкой в KTS.

Не за горами выпуск новой версии Kotlin 2.0, основной частью которого является изменение компилятора на K2. 

По замерам JB, K2 ускоряет компиляцию на 94%. Также он позволит ускорить разработку новых языковых фич и унифицировать все платформы, предоставляя улучшенную архитектуру для мультиплатформенных проектов.

Но мало кто изучал, как работает K2, и чем он отличается от K1. 

Эта статья освещает нюансы работы компилятора, которые будут полезны разработчикам для понимания, что же JB улучшают под капотом, и как это работает.

К нам обратился заказчик из сфера развлекательного видеостриминга с интересной проблемой - у него сервера падали не одновременно. А очень хотелось бы добиться синхронности.

Сервера, которые смущали заказчика работали в роли бэкенда для хранения видеофайлов. По сути, это было множество узлов, содержащих десятки терабайт видеофайлов, которые предварительно были нарезаны в разном разрешении конвертерами. Затем, все эти миллионы файлов отдавались во внешний мир с помощью nginx + kaltura, что позволяло перепаковывать на лету mp4 в сегменты DASH/HLS. Это позволяло хорошо переносить даже высокие нагрузки, отдавая плеером только нужные сегменты без резких всплесков.

Проблемы появились тогда, когда встал вопрос с георезервированием и масштабированием при росте нагрузок. Сервера внутри одной группы резервирования умирали не синхронно, так как представляли были весьма разнообразным зоопарком с разными провайдерами, шириной канала, дисками и RAID-контроллерами. Нам предстояло провести аудит всей этой красоты и перестроить почти с нуля весь мониторинг с методологией управления ресурсами.

На днях ученые из MIT показали альтернативу многослойному перцептрону (MLP). MLP с самого момента изобретения глубокого обучения лежит в основе всех нейросетей, какими мы их знаем сегодня. На его идее в том числе построены большие языковые модели и системы компьютерного зрения.

Однако теперь все может измениться. В KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) исследователи реализовали перемещение функций активации с нейронов на ребра нейросети, и такой подход показал блестящие результаты.