Привет, Хабр! Меня зовут Данил, я Frontend-разработчик в Samokat.tech. Недавно мы с командой распилили монолит на Angular и перешли к микрофронтендам на Vue. 

Наш опыт я постарался упаковать в пошаговый гайд – надеюсь, этот материал поможет тем, кто только начинает свой путь в мире микрофронтендов. По ходу статьи мы с вами вместе пройдём от полного незнания до понимания принципов и ответа на заветный вопрос — нужно ли всё это вам. На практике мы сделаем небольшую демонстрацию, которую вы сможете использовать в своём проекте. Поехали!

Привет Хабр!

Сегодня с вами Станевич Антон, участник профессионального сообщества NTA и ваш проводник в мир .NET for Apache Spark.

В моей работе я часто сталкиваюсь с необходимостью загрузки, трансформации, интерпретации различных данных и в этом посте я расскажу об использованном мной инструменте — фреймворке .NET for Apache Spark.

TL;DR: Да, можно программно изменить датчик для работы в сети Zigbee, достаточно по воздуху перезаписать прошивку.

Многим пользователям умного дома известен квадратный датчик температуры и влажности от Xiaomi LYWSD03MMC. Его очевидные плюсы — это LCD экран, подключение к системе умного дома MiHome и конечно же цена. Его без преувеличения можно назвать если не самым, то точно одним из самых дешевых "умных" датчиков, которые имеют интерфесы для подключения к умному дому. В данном случае это популярный bluetooth, который позволяет подключиться к датчику со смартфона и увидеть показания. Поэтому он завоевал своё место в сердцах строителей умных домов как дешевое и надёжное решение.

В современном мире пользователи становятся все более требовательными к производительности веб‑сайтов и хороший пользовательский опыт выходит на первый план. Даже малейшее зависание или отсутствие плавности могут привести к потере пользователей.

Есть случаи, когда эту проблему можно решить с помощью Web Workers, про них я и расскажу вам далее!

Привет! Меня зовут Константин Яковлев, я научный работник и вот уже более 15 лет я занимаюсь методами планирования траектории. Часто эта задача сводится к поиску пути на графе, для чего обычно используется алгоритм эвристического поиска A*. Этот алгоритм был предложен в 60-х годах XX века и с тех пор используется повсеместно. Скорее всего, юнит вашей любимой RTS бежит по карте с помощью той или иной вариации A*. Точно так же, под капотом беспилотного авто вы, наверняка, найдёте A*, хотя там, конечно, не только он.

A* — это хороший алгоритм, но его вычислительная эффективность сильно зависит от эвристической функции, которую должен задать разработчик. Основная проблема стандартных эвристик заключается в том, что они не учитывают расположение препятствий на карте и ведут поиск буквально напролом, тратя на это ресурсы (итерации поиска). Почему бы нам не воспользоваться современными нейросетями для решения этой проблемы, а именно попросить нейросеть посмотреть на карту и подсказать поиску как лучше обходить препятствия, чтобы быстрее (за меньшее число итераций) найти нужный путь?

Этот текст посвящен как самому алгоритму A*, так и попыткам повысить его эффективность с помощью методов искусственного интеллекта. Заодно я расскажу о том, какие новшества в этом направлении придумали мы с коллегами: научная статья на эту тему опубликована в сборнике конференции AAAI 2023.

Где лучше жить можно выбирать как по привлекательности места, так и избегать заведомо некомфортного для вас окружения. И если привлекательность района обычно преукрашивается риэлторами, то недостатки скорее всего окажутся сюрпризом, когда начнете жить в новом месте. На сайте аренды жилья мне часто попадались квартиры "почти у метро в хорошем районе" симпатичные на фотографиях, при просмотре которых в голове крутился мотив песни "Мусорный ветер, дым из трубы" и с транспортной доступностью в реальности проблемы были не меньше.

Если из окна видна труба завода из которой валит дым "кислотного" цвета, под другим окном оживленная автотрасса/железная дорога и летом не открыть окно из-за гари и громких сигналов транспорта, рядом с этим прелестным пейзажем видны дымок от крематория и кладбище. Когда решите выйти на балкон летом, то комары напомнят что совсем рядом есть заболоченный участок. Поздравляю, вы оказались в том самом месте!!!

Что общего во всех этих факторах, кроме того что я сгустил краски StableDiffusion? В описаном примере для многих людей есть не только экологическая, но психологически дискомфортная составляющая. В студенчестве, в части диплома, связанной с экологией, были расчеты уровня шума в жилых помещениях от трассы/индустриальных объектов. Главный параметр был - расстояние по прямой от жилья.

Эта история началась в начале марта этого года. ChatGPT тогда был в самом расцвете. Мне в Telegram пришёл Саша Кукушкин, с которым мы знакомы довольно давно. Спросил, не занимаемся ли мы с Сашей Николичем языковыми моделями для русского языка, и как можно нам помочь.

И так вышло, что мы действительно занимались, я пытался собрать набор данных для обучения нормальной базовой модели, rulm, а Саша экспериментировал с существующими русскими базовыми моделями и кустарными инструктивными наборами данных.

После этого мы какое-то время продолжали какое-то время делать всё то же самое. Я потихоньку по инерции расширял rulm новыми наборами данных. Посчитав, что обучить базовую модель нам в ближайшее время не светит, мы решили сосредоточиться на дообучении на инструкциях и почти начали конвертировать то, что есть, в формат инструкций по аналогии с Flan. И тут меня угораздило внимательно перечитать статью.

• Есть учетная запись (УЗ) в keycloak с правами админа на какой-то веб-ресурс. Как, используя keycloak, сделать так, чтобы для входа админу требовался дополнительный фактор аутентификации?
• Есть веб-ресурс (client в терминологии keycloak). Как дать доступ к этому веб-ресурсу средствами keycloak на этапе аутентификации определенной группе пользователей (в ситуации, когда это не реализовано самим приложением)?

Часто, в обзорах видов баз данных упоминают реляционные и “другие”, “NoSQL” и т.д., либо приводят самые основные типы СУБД (базы данных), забывая о редких. В данной статье я постараюсь описать максимально полно виды баз данных и привести примеры конкретных реализаций. Разумеется, статья не претендует на всеохватность и классифицировать базы данных можно по разному, в том числе по типам оптимальной нагрузки и т.д., но надеюсь, она даст базовое представление о видах СУБД и принципах их работы.

В статье мы рассмотрим следующие типы баз данных:

Об инструментах и порядке действий для достижения промежуточного, но заметного результата в задаче по оптимизации высоконагруженного сайта. Полезные ссылки внутри.

Руководство? Гайд? В общем ремейк описания моего опыта создания простой, а главное понятной любому новичку нейросети :)

Дисклеймер: хочу сказать, что смысл этой статьи не в правильном способе создания нейросетей, таких статей сотни, а в способе понять, что такое нейросети и наконец перейти от теории к практике.

Всем здравствуйте, меня зовут Антон, и этой статьей я открываю новый цикл публикаций про Unicode. Сразу может возникнуть вопрос — зачем? Их же и так море?

На Хабре, как и вообще в русскоязычном сегменте Интернета, в‑основном можно найти обзорные статьи, дающие лишь общее представление о Юникоде, но о том, как с ним работать — информации крайне мало. Сами же его разработчики, Unicode Consortium, предоставляют довольно подробную… но очень объемную документацию, которую при этом мало просто прочитать — для полного понимания много чего в ней стоит прокодить.

В данном материале рассматривается реализация телеграм-бота с помощью фреймворка SKitLs.Bots.Telegram, позволяющего абстрагироваться от однообразной if-else архитектуры и качественно перейти на новый, нелинейный, уровень архитектуры реализации ботов.

В качестве фундамента материала взята идея написание простого бота для отображения текущей погоды в указанном городе с помощью API сервисов Яндекса "Геокодер" и "Погода".

В этой статье мы детально разбираемся: как на самом деле работает этот ваш SWIFT, каким образом россияне теряют огромные суммы денег в недрах зарубежных банков из-за неудачных переводов, и, самое главное, – что конкретно нужно делать, чтобы ваш перевод долетел куда надо в сухости и комфорте?

Нам говорят, что Apache Kafka сохраняет порядок сообщений для каждой темы/раздела, но насколько это правда? В этой статье мы проанализируем несколько реальных сценариев, в которых слепое принятие этой догмы, может привести к неожиданным и ошибочным последовательностям сообщений.

Ключевой идеей микросервисов является возможность независимого изменения и развертывания отдельно взятой функциональности. Фактически, микросервисы - это еще одна форма модульной декомпозиции. Навыки правильного выделения границ модулей являются ключом к построению успешной микросервисной архитектуры. Выделяют три ключевые концепции, определяющих качество границ микросервисов.

Допустим, необходимо запустить множество фоновых задач в .Net с возможностью в дальнейшем обратиться к их состоянию. Это может быть полезно, если задача выполняется долго, а идентификаторы этих задач нужны пользователю в момент отправки запроса, для дальнейшего обращения к прогрессу выполнения этих потоков.

В предыдущей статье я начал свой рассказ динамические методы.

Мы узнали, как создать простейший динамический метод, в общих чертах обсудили, как работает стековая машина и рассмотрели некоторые простейшие операции Common Intermediate Language, которые можно использовать при генерации методов в runtime, такие как работу с константами, математические и битовые операции, а также работу с аргументами методов и локальными переменными.

В этой статье я хочу рассмотреть всё, что так или иначе связано с вызовами методов. Мы рассмотрим как из динамического метода вызывать статические и экземплярные методы, а также разберёмся, чем отличается виртуальные и невиртуальные вызовы экземплярных методов.

Кроме этого поговорим про динамические методы, привязанные к объектам, и рассмотрим возможность вызова одних динамических методов из других.