Всем привет! Меня зовут Нурислам (aka tonitaga), и сегодня я бы вам хотел рассказать об Базовых алгоритмах на графах.

Я понимаю, что пока, за использования VPN, аннонимайзеров и/или tor не применяют уголовные статьи, поэтому гораздо проще скачать какое нибудь приложение из магазина приложений и бесплатно воспользоваться им. Но где гарантия, что завтра они будут работать?

Я понимаю (программисты, сисадмины, DevOps'ы и т.д.) данный способ нельзя назвать уникальным, оптимальным и вообще, так лучше не делать, но согласитесь - это достаточно простой способ туннелирования трафика, который позволяет обойти (если не все), то огромное количество разнообразных сетевых блокировок.

О туннелирование через SSH на хабре написана не одна статья, но в виде инструкции, которую можно дать любому домохозяйкеину (ведь в рф запретили феминитивы) лично я не нашел. Поэтому добро пожаловать подкат.

Так же, этот способ - достаточно дешевый (меньше чашки кофе в день) и очень быстрый с точки зрения реализации (буквально 5 минут).

Интересно?

В этой статье я расскажу, как можно настроить WiFi с помощью wpa_supplicant, без всяких Xorg/X11 утилит. Это необходимо для того, чтобы базовые службы ОС исправно работали с минимальным набором технических средств удаленного доступа. Программа будет исполняться как служба, настройки сделаны правкой конфиг файлов.

По-быстрому, установить соединение с открытой точкой доступа можно таким образом.

[root@home ~]$ wpa_cli
> add_network
> set_network 0 ssid "MYSSID"
> set_network 0 key_mgmt NONE
> enable_network 0

Если же надо всерьез и надолго, то прошу внутрь.

Многие из вас сталкивались со Stable Diffusion и знают, что с помощью этой нейросети можно генерировать разнообразные изображения. Однако не всем интересно создавать случайные картинки с кошкодевочками, пускай даже и красивыми, и всем прочим. Согласитесь, было бы гораздо интереснее, если бы можно было обучить нейросеть создавать изображения... нас самих? Или наших любимых актёров и музыкантов? Или наших почивших родственников? Конкретных людей, в общем, а не какие-то собирательные образы из того, что было заложено при обучении нейросети. И для достижения этой цели нам потребуется обучить некую модель. Этим мы и займёмся, пытаясь определить наиболее оптимальный воркфлоу и максимально его автоматизировать.

Для разработки iOS-приложений можно использовать два основных фреймворка: UIKit и SwiftUI. Однако при переходе на SwiftUI многие разработчики сталкиваются с трудностями, ведь парадигмы программирования у двух инструментов сильно отличаются.

В этой статье я хочу помочь разработчикам приложений для iOS понять различия между императивным и декларативным подходами к программированию, а также рассмотреть плюсы и минусы фреймворков UIKit и SwiftUI. Знакомство с ними необходимо для оптимизации процесса разработки и создания продукта высокого качества.

• Проблемы с компиляцией
• Сочетание Swift- и Objective-C-кода
• Падения, связанные с некорректной линковкой проекта
• Сочетание двух менеджеров зависимостей — CocoaPods и SPM
• Проблемы сборки на CI (TeamCity)

Думаю, многие разработчики сталкивались с задачей, когда нужно разбить проект на модули. В этой статье нет информации о том, как решать циклические зависимости или выделять по слоям функционал, подразумевается, что это уже реализовано. Цель статьи — описать проблемы с которыми можно столкнуться при разбиении проекта на сабмодули с инструментом SPM, и помочь вам определиться стоит ли переходить на него.

Возможно, у многих возникнет вопрос:  “Зачем разбивать с помощью SPM?”. Ведь можно просто создавать подпроекты. Можно, но в использовании SPM для разбиения есть несколько преимуществ:

В конце марта 2023г., компания Databricks выпустила Dolly, большую языковую модель, подобную ChatGPT, дообученную на платформе Databricks Machine Learning Platform. Результат оценки работы модели Dolly показывает, что модель с открытым исходным кодом двухлетней давности (GPT-J) при дообучении на публичном датасете, собранном в Стэнфорде (Stanford Alpaca), на небольшом наборе данных из 50 000 диалогов (вопросов и ответов), может демонстрировать удивительно высокое качество обучения, не характерное для родительской модели (GPT-J), на которой она основана.

Но с первой версией модели Dolly существует одна проблема - датасет от Stanford Alpaca был собран с помощью автоматизированных скриптов от ChatGPT, что нарушает лицензию и правила использования моделей OpenAI.

Чтобы исправить эту проблему, в апреле 2023г. Databricks выпустила
Dolly 2 - большую языковую модель с открытым исходным кодом и открытой лицензией для научных и коммерческих целей.

Dolly 2 - это языковая модель с 12 млрд. параметров, основанная на семействе моделей EleutherAI pythia и дообученная исключительно на новом датасете высокого качества, созданном сотрудниками Databricks с использованием RL from Human Feedback (RLHF).

Databricks открыли исходный код Dolly 2, включая код обучения, сам датасет и веса модели, подходящие для коммерческого использования. Это означает, что любая организация может создавать, владеть и настраивать комплексные модели, не платя за доступ к API или передавая данные третьим сторонам.

В этой данной статье познакомимся с LangChain, перспективным фреймворком для работы с языковыми моделями. С его помощью можно создать свой собственный аналог ChatGPT всего в несколько строк кода. Благодаря модульной структуре, LangChain позволяет быстро и легко разрабатывать AI приложения различной сложности.

Сельское хозяйство – инерционная отрасль, в которой новые технологии приживаются долго. Кажется, что автоматизация может увеличить урожайность и повысить производительность труда. Но как это работает на самом деле?

Меня пригласили в биотехнологический комплекс РУП "Институт овощеводства" под Минском, где выращивают салат, базилик, лук, перец, огурцы, голубику и картофель, и где реализовано несколько проектов автоматизации. Моим гидом был Александр из LedFarm.by, отвечавший за светодиодное освещение.

Надеюсь, этот небольшой обзор будет полезен читателям, которые задумываются о своей «умной теплице» или домашней гидропонике.

• Когда вы поймёте, как использовать волшебные инструменты (babel! бандлеры! вотчеры! и так далее!), ваш рабочий процесс становится быстрым, мощным и восхитительным
  
• Если вы не понимаете волшебные инструменты, всё ужасно запутанно
  
• …и попытки освоить магию слишком часто неудачны, если вам кто-нибудь не поможет продраться через джунгли жаргона, преувеличений и устаревшей информации в интернете

Данную статью я решил написать по следам вот этого поста.

О чем же хочу написать я?

Во-первых, почему это исследование – абсолютно бесполезное именно для решения заявленной задачи, и именно в той форме, в которой было проведено.

Во-вторых, как стоило бы расставить приоритеты в подобном исследовании.

И в-третьих, попробовать провести симуляцию различных вариантов ДТП в рамках заданных тестом условий.

Мало смысла в IPFS, если использовать его только как бесплатный хостинг для сайта в сети интернет. Поэтому мы научимся здесь загружать наш сайт через локальный IPFS шлюз пользователя.

Пользователю это даст быстрый доступ к его локальной копии нашего сайта.

Напомню: InterPlanetary File System — это новая децентрализованная сеть обмена файлами (HTTP-сервер, Content Delivery Network). О ней я начал рассказ в статье "Межпланетная файловая система IPFS".