Пользователь
Dear PyGui принципиально отличается от других фреймворков GUI Python. Рендеринг на GPU, более 70 виджетов, встроенная поддержка асинхронности — это лишь некоторые возможности Dear PyGui. Руководством по работе с этим пакетом делимся к старту курса по разработке на Python.
Точность навигации по LBS поможет найти автомобиль только в центре города.
Многие производители не уделяют достаточного внимание навигации при отсутствии GPS сигнала, в итоге показывают точность даже хуже чем на смартфонах.
Всем привет! Разработка медленно продолжается и я внес достаточно важные изменения в ядро передвижения, так же появилась новая версия платы управления. В результате гексапод теперь умеет выравнивать свое тело благодаря наличию акселерометра и возросла скорость передвижения. Все технические подробности в статье. Как всегда вас ждет фото и видео.
Этапы разработки:
Часть 1 — проектирование
Часть 2 — сборка
Часть 3 — кинематика
Часть 4 — математика траекторий и последовательности
Часть 5 — электроника
Часть 6 — переход на 3D печать
Часть 7 — новый корпус, прикладное ПО и протоколы общения
Часть 8 — улучшенная математика передвижения
Часть 9 — завершение версии 1.00
Часть 10 — датчики касания
Часть 11 — стабилизация
Одним из недостатков гибких языков, таких как Python, является предположение, что если что-то работает, то скорее всего оно сделано правильно. Я хочу написать скромное руководство по эффективному использованию исключений в Python, правильной их обработке и логировании.
Данный материал завершает цикл публикаций, посвященных созданию ретроконсоли своими руками. В нем мы познакомимся с Raspberry Pi 400, научимся правильно разгонять и тестировать SBC на стабильность, а также поговорим об интересных и полезных девайсах, которые помогут вам получить максимум удовольствия от эксплуатации игровой системы.
Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks — GAN), предложенные Goodfellow и др. в 2014 году, произвели революцию в области создания изображений в компьютерном зрении — никто не мог поверить, что эти потрясающие живые изображения на самом деле создаются машинами с нуля. И даже больше — люди раньше думали, что задача генерации невозможна, и были поражены мощью GAN, потому что традиционно в этой области просто не существует каких-либо эталонных данных, с которыми мы могли бы сравнить наши сгенерированные изображения.
В этой статье представлена простая идея, лежащая в основе создания GAN, за которой следует реализация сверточной GAN с помощью PyTorch и процедура ее обучения.
Некоторое время назад мне пришла в голову интересная идея — превратить свои старые телефоны (их скопилось немало за десять лет) в серверы, в качестве альтернативы покупке Raspberry Pi.
На то было несколько причин: во-первых, у телефонов есть батарея, что для сервера практически бесплатный мини-UPS, во-вторых, внутренняя память смартфона (UFS) работает быстрее и надёжнее, чем SD-карта. В-третьих, у телефонов имеется экран, по которому можно отслеживать состояние сервера.
Ну и в-четвёртых, мне просто было жаль их выбрасывать. Консьюмеризм в наше время предписывает каждый год-два покупать новые смартфоны, производители блокируют возможности железа, которые им невыгодны, прекращают поддержку старых моделей, оставляя людей беспомощными. Миллионы смартфонов отправляются на свалку истории каждый год, хотя каждый из них это мощный компьютер.
TL;DR: в этом посте будут разобраны вопросы установки PostmarketOS на смартфон,
поднятия на нём в качестве примера Docker и веб-приложения в нём.
Здравствуйте, уважаемые хаброЮзеры.Меня зовут Павел, я журналист и это моя первая статья на Хабр.Я являюсь фанатом разного рода технологий, и в особенности слежу за развитием области Искусственного Интеллекта (нейронок и всё что с этим связано). И спешу поделиться своим опытом сотрудничества с искусственным интеллектом.....
Друг предложил мне поработать над проектом для нашей кафедры. ТЗ пока не сформулировано, но точно известно, что это будет бот в телеге. Я хоть и питонист, но с ботами дел никогда не имел, поэтому пишу эту статью, как заметку, для себя и молодых перспективных ребят, чтоб у них было от чего оттолкнуться. Постараюсь писать максимально понятным и простым языком. Профессионалам тут особо делать не чего, хотя, может и придёт какая-нибудь идея.
В освоении физики лабораторные эксперименты проясняют понятия гораздо лучше лекций. Но из-за пандемии у автора статьи, переводом которой мы делимся к старту флагманского курса о Data Science, уже больше года не было лабораторных занятий; при этом большинство экспериментов последнего курса физики требуют сложных, дорогих приборов. Но автору бросились в глаза эксперименты со спектроскопом, и он решил из подручных материалов сделать свой, недорогой цифровой спектрометр, а для анализа вывода прибора написал программу на Python.