6 декабря Яндекс открыл доступ к своим диалоговым моделям (моделям генерации) и векторного представления текста через API. API уже доступно в Yandex Cloud.

Вчера мне потребовалось применить его в приложении, однако, не удалось найти руководства, как сделать это быстро. Документация Яндекса хороша, но предполагает, что опыт работы с Yandex Cloud уже имеется. В отсутствие такого опыта документация выглядит фрагментированной.

Предлагаю пошаговый гайд, который, надеюсь, сэкономит читателю, не знакомому с Yandex Cloud, часик-другой.

Для того, чтобы использовать Yandex GPT в Вашем Python-проекте, нужно выполнить 4 шага:

В данной статье рассмотрим как:

Настроить обход блокировок с помощью Trojan TCP, tun2socks и bird2 (BGP) на устройствах с 8 Мб ПЗУ и 64 ОЗУ (8/64);

Настроить существующее подключение к OpenVPN серверу, которое могло или может перестать работать, через Trojan TCP туннель (Websocket этой реализацией не поддерживается);

Собрать прошивку с Trojan, kmod-tun, zram и bird2 на базе OpenWRT 21.02.7 для устройств с 8/64.

У меня, как и у многих, довольно много чатов в телеграмме. Иногда просто нет времени (а иногда и не хочется) отвечать на некоторые сообщения. Именно так возникла идея создания виртуального клона. В статье рассматривается простая идея, состоящая в том, чтобы зафайнтюнить языковую модель на личных сообщениях, выгруженных из Telegram-чатов. Возможно, в дальнейшем такой клон сможет общаться за вас

Наша рубрика «Где работать в IT» — это интервью с интересными айти-компаниями, в которых они делятся подробностями о процессах своей работы. Представители индустрии отвечают на вопросы о найме, условиях, командах и технологиях.

В этом выпуске мы расскажем о ГК Softline, ведущем поставщике решений и сервисов в области цифровой трансформации и информационной безопасности.

Статья о том, как настроить точечный обход блокировок по нужным доменам на роутере с OpenWrt. На мой взгляд, это самый удобный способ, который можно реализовать сейчас.

Я предоставляю уже готовый конфиг с самыми востребованными доменами, который можно дополнять.

Настроить роутер можно с помощью скрипта. Если вдруг не заведётся сразу, то другим скриптом можно найти, что не работает. Настройка с помощью Ansible никуда не делась, только модифицировалась и стала лучше.

Помимо инструкций по настройке туннелей Wireguard и OpenVPN, написал инструкцию по использованию технологий, которые помогут в обходе блокировок по протоколу: Shadowsocks, VLESS и прочими.

Queue (очередь) — структура данных на диске или в оперативной памяти, которая хранит ссылки на сообщения и отдает их копии consumers (потребителям). Queue представляет собой Erlang-процесс с состоянием (где могут кэшироваться и сами сообщения). 1 тысяча очередей может занимать порядка 80Mb.

Binding (привязка) — правило, которое сообщает обменнику в какую из очередей должны попадать сообщения.

Не так давно, примерно год назад я наконец получил свою долгожданную посылку. Flipper Zero. Для тех кто не знает, Flipper Zero - это небольшое устройство, которое позволяет заниматься всякими весёлыми затеями в жизни. Веселье начинается с Sub-1 GHz антенны и продолжается микро-скриптами для ПК. Интересующихся, прошу под кат.

Установка клиента Outline (shadowsocks) одним скриптом.

Понадобится любая версия OpenWRT (проверялось на 19.07, 21.02, 22.03 и 23.05-rc1) и установленные пакеты kmod-tun и ip-full, а так же настроенный сервер Outline (shadowsocks).

Рекомендую роутер не меньше чем с 128 Мб ОЗУ, будут показаны варианты установки в ПЗУ и ОЗУ.

Использоваться будет пакет xjasonlyu/tun2socks.

dnstt — это DNS-туннель (VPN over DNS), который может использовать резолверы DNS через HTTPS (DoH) и DNS через TLS (DoT). Проект написан на языке Go.

Руководство будет включать:

1. Описание работы DNSTT

2. Настройку DNS для домена

3. Настройку туннеля dnstt на сервере

4. Настройку клиента dnstt на OpenWRT

5. Настройку автозапуска сервера, клиента и tun2socks

В понедельник 7 августа пользователи VPN-сервисов из России заметили проблемы с подключением к серверам. По собранной в соцсетях и Телеграме информации, ограничения затронули наиболее распространенные VPN-протоколы OpenVPN,  L2TP, PPTP и WireGuard. На сбои в работе VPN-сервисов жаловались клиенты мобильных операторов — Мегафон, МТС, Билайн, Tele2, Yota, Тинькофф Мобайл. 

В этот же день на Xeovo обвалилось огромное количество тикетов, но к вечеру, когда инеформация о новой волне блокировок VPN ещё продолжала расходиться по рунету, и СМИ ещё собирали статистику, которую мы здесь приводим, мы уже закрыли большую часть из них и соединение наших клиентов было восстановлено. Как нам это удалось? Дело в том, что весь последний год мы посвятили борьбе с Великим Китайским файерволлом, а именно — с блокировками VPN в Китае.

У меня есть хобби — я учу финский язык. Просто так зубрить новые слова сложно, поэтому я решила написать бота для геймификации процесса. Бот поддерживает разные режимы тренировок, скоринг слов и объединение слов по темам, в общем — имеет довольно сложную ветвистую логику. В процессе создания бота мне удалось создать структуру кода и ресурсов, которая позволяет легко написать диалогового бота любой сложности, не рискуя запутаться и не беспокоясь о создании инфраструктуры. Ею и хочу с вами поделиться.

Это первая статья цикла, в ней я расскажу, как создать базу — шаблонного serverless бота на Python с использованием Yandex Cloud Functions и базы данных YDB с нуля.

В следующих статьях расскажу о том, как добавить боту свои команды, о структуре кода, настройке и обработке пользовательских стейтов, безопасной работе с базой данных, удобном логировании и тестировании бота, которые реализованы в шаблоне. В качестве примера буду использовать примитивного бота, реализованного в моём репозитории ydb_serverless_telegram_bot.

Привет, мир!

Я бы хотел рассказать о своем open-source проекте Wunjo AI с открытым исходным кодом, который позволит вам создавать дипфейк видео и синтезировать речь из текста у себя на компьютере. В этом посте я постараюсь познакомить вас с возможностями Wunjo AI и пригласить вас поддержать проект на GitHub.

В первой статье «Облачный умный дом: что нужно знать, чтобы избежать проблем» я рассмотрел преимущества и недостатки облачных решений, а также проблемы, с которыми за последние месяцы пришлось столкнуться пользователям разных облаков. Но довольно теории, переходим к практике.

Я купил несколько устройств Aqara, которые помогут мне сделать несколько типичных сценариев умного дома. Сперва я подключу устройства к родному облаку Aqara: проверю удобство, создание сценариев и работу без интернета.

Затем я откажусь от облака Aqara и перейду на локальное решение Wiren Board 7 с модулем расширенияSprut.stick ZigBee WBE2R-R-ZIGBEE-SH, оболочкой Sprut.hub и Алисой. Сравню результат и процесс с родным облаком.

Привет! Меня зовут Александр,  мы с семьей живем в небольшом загородном доме, который обустраиваем своими руками. Сборку “умного дома” я начал около года назад в связи с необходимостью автоматизации отопления в холодное время года. Из коммуникаций к дому подведено только электричество, без возможности подведения газа, поэтому основным источником тепла зимой являются электроконвекторы и печь-камин. Первый холодный сезон показал ряд неудобств такой системы, ведь все работало только на ручном управлении. Регулировка термостатов в зависимости от температуры на улице, включение/выключение конвекторов при дополнительном печном отоплении, отсутствие контроля температуры воздуха в комнатах - все это побудило меня сделать обогрев дома автоматическим, независимо от присутствия человека. В качестве основы для “умного дома” я решил применить готовую систему Aqara, она показалась мне наиболее интересной. Выбор системы основывался на простоте подключения и управления устройствами, без добавления какого-либо кода вручную, так как я не являюсь IT-специалистом. Разумеется, на автоматизации отопления дело не остановилось, ведь “умный дом” - это настоящий конструктор. В дальнейшем, я организовал управление освещением, настроил охранную систему, установил датчики дыма и датчики протечки воды (которые уже несколько раз пригодились). Получившаяся система “умного дома” помогает нам просто и эффективно решить ряд задач по обустройству быта и создать комфортные условия для проживания.

В этой статье я приведу обзор применяемых устройств, расскажу об использовании системы для обустройства быта, поделюсь нюансами, о которых нигде не написано. Добро пожаловать под кат!

В этом посте мы разберем с вами 7 основных психотипов людей по классификации Виктора Пономаренко («радикалов») и выделим сильные и слабые стороны каждого из них, применимо к командной работе и решению задач.

Предыстория

Как-то раз я набрела на вот такой диалог в одном чате, где обсуждались командные процессы:

— Должен быть лидер-слуга
— Почему слуга? Может, лидер-партнер?
— Не согласен! 100%, это мертвые нерабочие подходы!

Меня долго не отпускала мысль: как вообще могут существовать настолько полярные мнения? Ведь это писали не вчерашние студенты, а состоявшиеся в профессии люди. Казалось бы, это те, кто работал в IT последние 10-15-20 лет, что называется, «смотрели одни и те же мультики», читали похожие книги, наблюдали за преображением бизнес-процессов и кардинальной сменой технологий.

Я очень люблю тесты и считаю, что любой код должен быть покрыт ими, желательно качественными :)  
Поэтому хочу поделиться с вами опытом внедрения мутационных тестов в проект, рассказать зачем оно нужно и какую ценность несет. Рассмотрим пример внедрения Infection в приложение на Laravel. Но сначала немного теории.

Заглянем во внутренности Google Colab и узнаем, как можно подстроить Colab под свои рабочие нужды, а не подстраиваться под ограничения этого инструмента. Подробности рассказываем к старту флагманского курса по Data Science.

Цель этой статьи — показать не только зачем, но и как мы можем создавать приложения на PHP, которые будут устойчивыми, масштабируемыми и податливыми для  изменений. Статья концентрируется на разработке  бизнес-ориентированных приложений, в которых можно четко выделить бизнес-логику, процессы и потоки работ (workflows). Это квинтэссенция моего опыта, накопленного за годы работы над бизнес-ориентированным программным обеспечением в целом и в процессе создания фреймворка для обмена сообщениями Ecotone в частности.

Часто в прикладных задачах NLU при создании эмбеддингов приходится использовать уже обученные модели. Но что если вы работаете со специфичными или нестандартными текстами? Какие модели для создания эмбеддингов выбрать и где их взять, а может быть лучше обучить их на своих данных? О том, какую модель из растущего семейства больших языковых моделей выбрать, как их обучать, а также немного о кейсах применения нашумевшей ChatGPT разбираемся в блоге ЛАНИТ под катом.