Пользователь
Недавно вышла обновленная версия ESPHome 2024.8.0, в которой появилась библиотека LVGL версии 8.4 для создания графических интерфейсов TFT-экранов. У меня был в наличии такой дисплей, и я решил воспользоваться новыми возможностями для создания интерфейса по управлению умным домом. Моя задача заключалась в том, чтобы наполнить недорогой дисплей необходимой функциональностью.
Введение
Думаю, все согласятся с утверждением, что в современном мире логистической компании трудно обойтись без маршрутизации.
Да, можно планировать все поездки руками, но с ростом объема работ это делать становиться все труднее и труднее.
Не спасают ни записные книжки, ни электронные таблицы, ни даже записи в базе данных. Увеличивается количество ошибок. И появляется случаи доставки отправления не в назначенный
Саратов, а в Норильск. Выясняется это уже на месте, производится возврат отправления на что тратятся ресурсы компании.
Маршрутизация, волшебное слово, но с чего начать?
128 CUDA ядер, 2GB LPDDR3 это всё Nvidia jetson nano 2gb. Реально ли на таком железе запустить AI(конкретно YOLOv8), как это питать и охлаждать, и это хоть кому-то нужно?
Более 10 лет разработчики на Go жаловались на отсутствие структурированного логирования в ядре Golang. Участники сообщества Golang даже создали несколько собственных пакетов, таких как Logrus, Zap и Zerolog. В 2023 году, команда разработчиков Google Go наконец-то представила Slog — высокопроизводительный пакет для структурированного ведения логов в стандартной библиотеке Go. Мы перевели гайд о возможностях slog.
Недавно компания OrangePi обновила линейку одноплатных компьютеров Orange Pi 5/5B/5+, распаяв на платах 32GB LDDR4 RAM. Однако данные платы вполне прилично работают и с меньшим объемом памяти на борту, а наличие SPI Nor Flash и возможность подключения NVMe диска делают эти платы достойными конкурентами среди одноплатных устройств для разаработки.
Нас заинтересовал первый образец серии 5/5B/5+, а именно Orange Pi 5, на предмет того, как на данном устройстве поведет себя EDK II и можно ли его использовать так, как мы привыкли работать с обычными ПК.
В этой статье мы научимся писать полноценный gRPC сервис на Go на примере сервера авторизации с полноценной архитектурой, готовой к продакшену. Мы напишем как серверную часть, так и клиентскую. В качестве клиента мы возьмём мой сервис — URL Shortener, о котором у меня также есть статья и видео-гайд на ютубе. Попутно мы познакомимся с базовыми подходами к работе с авторизацией. И в конце настроим автоматический деплой сервиса с помощью GitHub Actions на удалённый сервер.
Видео-версия этого гайда с более подробными объяснениями
Исходный код проекта: https://github.com/GolangLessons/sso
Итого, наш план:
На выходе мы получим полноценный рабочий сервис авторизации, который вы сможете по аналогии подключать к своим пет-проектам.
Кратко обо мне: меня зовут Николай Тузов, я много лет занимаюсь разработкой на Go, очень люблю этот язык. Также веду свой YouTube-канал.
Не так давно, а именно в феврале 2023 года, в продажу поступили платы VisionFive2 , имеющие на борту 8GB LPDDR4 памяти, от компании StarFive. По сути VisionFive2 - это первый в мире высокопроизводительный RISC-V одноплатный компьютер (SBC) со встроенным графическим процессором (GPU). И естественно, мы не могли не заинтересоваться этим устройством, которое имеет весьма впечатляющие характеристики.
В статье расскажу про свой путь разработки DIY железок для работы с Home Assistant с целью автоматизации отопления в частном доме.
Глава 0: предыстория
Захотелось построить дом. Дом построили, встал вопрос с отоплением и управлением, а так как в доме иногда отсутствовали по несколько месяцев, то переплачивать за газ не очень-то и хотелось. Газа ведь магистрального нет, но «мы скоро проведем». До этого «скоро» закопали газгольдер, а газ там в +-10 раз дороже магистрального. Пытливый ум решил: будем поддерживать в доме температуру 15 градусов, когда там никого нет. Как это сделать? Повесить контроллер/термостат для котла.
Приветствую всех читателей Хабра! Сегодня я хочу поделиться своим опытом запуска YOLACT на edge-устройстве RockChip. Несмотря на то, что процесс занял больше времени, чем я ожидал, я решил поделиться с вами своими наработками, чтобы помочь другим разработчикам, которые могут столкнуться с той же задачей. В конце концов я нашёл способ запуска yolact, который позволил достичь высокой производительности и качества модели. Надеюсь, что мой опыт будет полезен для вас и поможет вам избежать ошибок, которые я совершил. Приятного чтения!
После месяца напряженной работы мы выпустили новую версию Savant (0.2.4), с новыми функциями и примерами использования.
Savant — это фреймворк компьютерного зрения с открытым исходным кодом для создания приложений компьютерного зрения на базе нейронных сетей, работающий на стеке Nvidia. Он упрощает разработку динамических, отказоустойчивых конвейеров видео‑аналитики, использующих рекомендованные Nvidia инструменты для центров обработки данных и граничных ускорителей.
Savant построен на базе DeepStream и предоставляет высокоуровневый уровень абстракции для быстрой разработки конвейеров компьютерного зрения на базе Nvidia DeepStream.
Архитектура RISC-V корнями уходит к началу 1980-х годов, группа под руководством Дэвида Паттерсона в стенах университета Беркли разработала архитектуры RISC-I и RISC-II. Долгое время архитектуре приходилось существовать в тени лицензируемых ARM и MIPS ядер. Архитектура RISC-V появилась в 2010 году, и поддерживается Linux Foundation. Отметка в 10 миллиардов произведенных ядер была преодолена за 12 лет.
Сейчас RISC-V может сыграть большую роль в становлении российской микроэлектроники. Компании CloudBEAR и Syntacore работают над процессорами собственной микроархитектуры, совместимыми с системой команд RISC-V. Архитектура RISC-V позволяет нашим разработчикам создавать энергоэффективные процессоры сравнимого с мировым уровня и сохранять программную совместимость со всеми программами, созданными для экосистемы RISC-V во всем мире.
В данной статье мы попробуем на примере RISC-V платы MangoPi разобраться, как выполняется кросс-компиляция под RISC-V.
Не так давно случайно от человека, снимавшего на моих глазах видео с квадрокоптера DJI Mavic услышал про FPV, что он, мол, хочет такой себе квадрокоптер купить.
Почему, спрашиваю, у тебя же есть уже аппарат для съемки, чего не хватает? Что, там у FPV камера лучше?
Камера‑то хуже, но вот зато он может очень точно маневрировать очень близко около объектов съемки. Пролететь впритирку к дереву или к скале, залезь в любую дырку, кадры снять подинамичнее, поинтереснее.
Я и до этого заметил во время той видеосъемки, что управлять‑то DJI Mavic несложно. Но вот управлять тонко, точно вовсе не так уж и просто.
Слова того человека о точном маневрировании с квадрокоптером FPV мне понравились и я начать курить ту тему... Очнулся уже будучи владельцем нескольких квадрокоптеров FPV.
Поразило 2 аспекта: как это удивительно дешево (ну для опытного ИТ‑разработчика с соответствующей зарплатой) и как же трудно научиться им управлять (зато когда научишься, то ого‑го).
YOLO - это современная архитектура нейронных сетей, которая предназначена для распознавания и обнаружения объектов на видео.
Одной из главных фишек языка Go является удобная работа с конкурентностью. Однако, в больших проектах всё равно возникают такие проблемы как утечка горутин, некорректная обработка паник в горутинах, плохая читаемость кода.
Как указывает автор библиотеки в своей статье, он часто сталкивается с подобными проблемами и связанными с ними ошибками при работе с горутинами, что побудило его создать свою библиотеку conc.
Давайте посмотрим, на что она способна.
Хотим сохранить ваше время и нервы с задачей по подсчету трафика на перекрестках.
Ярослав и Никита – наши CV-инженеры, поделились решением, которое всего за 4 шага поможет подойти к релизу с минимальной потерей времени и денег.
Статья будет полезна начинающим CV-инженерам, продуктологам, владельцам IT-продукта, маркетологам и проджект-менеджерам.
В настоящее время искусственный интеллект все больше внедряется в повседневную жизнь, тем самым облегчая и ускоряя некоторые процессы. Распознавание объектов есть одним из ключевых моментов в ИИ, а именно это необходимо для того, чтобы программа понимала что перед ней находится и что с этим дальше делать. Это, скажем требование, уже используется довольно таки часто во многих средах с участием ИИ, например: ведение автотранспорта без участия человека, в поиске определенных людей или же вещей, и многое другое где это применяется и еще может применяться. Чтобы выполнить такую задачу, уже достаточно имеется программ которые могут это выполнять и постоянно этот список пополняется. Исключением не стало и данное ПО под названием AIGod.
HEVC (High Efficiency Video Coding — высокоэффективное кодирование видеоизображений), также известный как H.265, это видеокодек, широко используемый, в том числе, в системах видеонаблюдения. До недавнего времени веб браузеры практически не поддерживали этот формат. Но ситуация изменилась с выходом браузеров Chrome/Chromium версии 106. Это событие показалось мне достойным упоминания на Хабре, и в этой части статьи я расскажу, почему поддержка HEVC важна, о своих попытках подружить IP камеры с браузером и что из этого получилось.