Многим уже известно, что в мессенджере Telegram помимо прямого общения между двумя людьми также реализованы другие полезные инструменты:

• Каналы — некий симбиоз сообщений и списков рассылки, где автор или коллектив авторов обращаются к своей аудитории, но аудитория не может влиять на содержимое канала.
• Группы — своеобразные чаты между большим количеством пользователей, где каждый участник является полноправным представителем сообщества и может влиять на повестку дня.
• Боты — специальные аккаунты в Telegram, созданные для того, чтобы автоматически обрабатывать и отправлять сообщения, часто используются для интеграции c сервисами.

На днях на просторах Github, наткнулся на список каналов, групп, ботов в Telegram, который пополняется непосредственно разработчиками, использующими этот проект совместной разработки. Под катом можно увидеть саму IT-подборку, из которой каждый сможет выбрать что-то интересное для себя.

Особенно нетерпеливых отсылаю сразу в конец статьи где будет ссылка на готовый .deb-пакет для установки.

А для всех остальных…

Что это такое и для чего это нужно

В первую очередь данное решение можно использовать как очень бюджетный вариант реализации безопасного доступа к интернет сотрудникам небольшой фирмы.

История номер один. (основано на реальных событиях)

Предположим бухгалтеру, в конце отчетного периода, когда все «на ушах», на
эл.почту приходит страшное письмо от «Налоговой Полиции» в котором говорится о том, что её фирма попала под жуткую проверку и ей следует немедленно ознакомиться с официальным документом который находится в прикреплённом к письму файле.
В панике бухгалтер пытается открыть прикреплённый файл и… все компьютеры фирмы подключенные в данный момент к внутренней локальной сети получают порцию вируса щифровальщика который парализует работу фирмы не не один день.

Пришло и мое время поделится своим опытом создания «без умного» дома. Вступать в полемику, что же все таки такое умный дом и что он должен уметь делать, не очень хочется. В моем случае будем приручать wifi модули Sonoff от компании ITEAD и учиться включать/выключать «нагрузку» с телефона. В публикации пойдет речь, как прошить модуль, подключим к модулю сенсор температуры/влажности, научимся управлять модулем через приложение HomeKit («Дом») и Siri. Добавим ко всему этому систему управления умным домом Domoticz на raspberry pi. Добавим wifi к кофемашине и научим Siri открывать домофон.

В процессе эксплуатации того или иного умного устройства пользователи зачастую сталкиваются с рядом проблем, которые решить может только производитель. Решение, казалось бы, рядом: сообщаем по официальным каналам о найденном баге, производитель исправляет, выкладывает новую прошивку, дает инструкции по обновлению, обновляемся и все счастливы.

На практике же все не так сказочно и зачастую достучаться до производителя бывает сложно или совсем невозможно. А может банально закончиться срок поддержки данной модели устройства, тогда заниматься исправлением точно никто не будет.

Эта история о том, что можно сделать самостоятельно, имея начальные навыки, желание и время разобраться в процессе обновления програмного обеспечения ПО встраиваемых устройств.

Для нетерпеливых: в конце получился полноценный аппарат с актуальной версией загрузчика U-Boot, Debian Jessie и OpenMediaVault на борту.

Когда вы звоните в колл-центр, вас внимательно слушает, а иногда и отвечает, не только оператор и товарищ майор, но и робот-аналитик. Этот хитрый робот умеет распознавать нужные ключевые слова в вашей речи, но и производить полнотекстовое распознавание речи, и на основании этого всего, делать далеко идущие выводы.



Анализировать записи можно как «на лету» (что делается редко), так и постфактум, например, разыскивая конкретные звонки для анализа живым человеком. Я работал с несколькими программно-аппаратными решениями для этого, и сейчас поделюсь опытом.


Автоматическое распознавание уже начинает справляться с русским языком, за исключением некоторых особо сложных случаев

Сразу отмечу — да, эти решения могут сочетаться с определением конкретного человека по «голосовому отпечатку пальца», но это немного другая история и подробно останавливаться на этом здесь я не буду.

Начну свою первую статью с небольшой предыстории. К моменту когда все началось, я уже на протяжении 7 лет участвовал в научном проекте, целью которого была разработка семантической технологии проектирования интеллектуальных систем. А началось все с прочтения одной замечетельной статьи (спасибо vovochkin) во второй половине 2015 года. Именно тогда я понял, что разрабатываемая нами технология хорошо подходит под решение задач в области интернета вещей. Это был первый фактор который привел меня к текущему проекту. Вторым фактором было то, что мне сильно нравился фильм «Железный человек» и я сильно хотел иметь своего «Джарвиса» у себя дома.

Компания Google запустила инициативу AIY Projects, чтобы совместить AI с DYI, то есть совместить программные приложения ИИ с наборами для сборки гаджетов. В результате, считает Google, мейкеры смогут изготовлять полезные устройства, которые помогут «решать реальные проблемы» в жизни. Эти гаджеты будут по-настоящему взаимодействовать с человеком. Например, распознавать речь, отвечать на вопросы и выполнять голосовые команды.

Первым проектом стал Voice Kit — демонстрационная система распознавания речи с подключением к Google Assistant (или без подключения). Как сказано в описании, в дополнении ко всем обычным функциям Google Assistant, тут вы сможете ещё добавлять в гаджет собственные пары вопросов и ответов. Приборчик выполнен в виде маленького картонного кубика с Rasberry Pi 3 внутри. Сборка набора из 12 деталей займёт примерно 1,5 часа.

Многие пользуются функцией синхронизации с облаком от крупных компаний, таких как Apple или Google, кто-то предпочитает Yandex, mail.ru и тому подобное. Мне эти варианты не приглянулись, предпочитаю свои данные хранить самостоятельно. Потому, однажды, решил сделать себе простенькое «облако».


Задача: синхронизировать устройства и дать возможность получить отснятый материал через web-браузер, авторизировавшись по паролю. Пароль этот раздать родным и близким.

Как говорится, лень — двигатель прогресса. Для облегчения жизни сейчас делаю себе небольшое устройство в виде модуля ESP8266 и преобразователя RS485 для связи с датчиками-газоанализаторами по протоколу Modbus. В производстве постоянно возникает необходимость подключаться к приборам для выполнения различного рода диагностики по 485 интерфейсу, но каждый раз тащить с собой ноутбук неудобно, а вот мобильный телефон всегда в кармане.

В процессе разработки получилась библиотека, которая позволяет подключаться напрямую с телефона к модулю и обмениваться данными через приложение MQTT клиента. Возможно кому-то такое решение тоже пригодится, ведь отпадает необходимость иметь сторонний MQTT брокер (будь то локальный брокер на Raspberry или брокер в интернете) и подключение к интернету, что в моем случае самое главное.

Всем привет!



Пасха заканчивается и тема печати различных узоров на яйцах становится чуть менее актуальной, но от этого не становится менее актуальным яйцебот, нужный всем и всегда круглый год :)

Для тех кто не в курсе яйцебот — это машина, которая обычным фломастером умеет рисовать на любых сферических объектах: яйцах, теннисных шариках, ёлочных игрушках. Концепт механизма придумал дизайнер Bruce Shapiro в далеком 1990-м году, а не так давно знаменитая компания Evil Mad Scientist Laboratories выпустила в свободную продажу свою версию под названием The EggBot. Надо отдать должное Evil Mad Scientist Laboratories свой проект сделала открытым и разрешает пользоваться программным обеспечением для других яйцеботов даже в коммерческих проектах.

Вы никогда не задумывались, почему тексты классических русских писателей так ценятся, а сами писатели считаются мастерами слова? Дело явно не только в сюжетах произведений, не только в том, о чём написано, но и в том, как написано. Но при быстром чтении по диагонали осознать это трудно. Кроме того, текст какого-нибудь значимого романа нам просто не с чем сравнить: почему, собственно, так прекрасно, что в этом месте появилось именно это слово, и чем это лучше какого-то другого? В какой-то мере реальное словоупотребление могло бы контрастно оттенить потенциальное, которое можно найти в черновиках писателя. Писатель не сразу вдохновенно пишет свой текст от начала до конца, он мучается, выбирает между вариантами, те, что кажутся ему недостаточно выразительными, он вычеркивает и ищет новые. Но черновики есть не для всех текстов, они отрывочны и читать их сложно. Однако можно провести такой эксперимент: заменить все поддающиеся замене слова на похожие, и читать классический текст параллельно с тем, которого никогда не было, но который мог бы возникнуть в какой-то параллельной вселенной. Попутно мы можем попытаться ответить на вопрос, почему это слово в этом контексте лучше, чем другое, похожее на него, но всё-таки другое.

А сейчас всё это (кроме собственно чтения) можно сделать автоматически.

Цели, задачи, оправдания безумства.

Все началось с того, что кто-то из хабравчан в комментариях поведал о использовании Google Translate в роли синонимайзера. Он предложил переводить текст с одного языка на другой и обратно и обещал достаточно хороший процент отличий и сохранение смысла текста. Но это не точно.

Вопросы, на которые я решил получить ответ «да»

• Можно ли создать Telegram бота в Google Script?
• Можно ли бесплатно использовать API Google Translate без регистрации и SMS?
• Можно ли сделать онлайн инструмент без использования хостинга?

Привет, Хабрахабр. Меня зовут Алексей и я занимаюсь тем, что разрабатываю встраиваемые операционные системы.

Сегодня я хочу рассказать, как я использую Vim в качестве IDE для C/C++ проектов.

Несмотря на то, что я использую Vim для C/C++, многие из рекоммендаций довольно общие и могут использоваться в любом проекте.

Запустив в продакшене супер-мега-навороченную систему нечёткого поиска с поддержкой морфологии, которая показывала на тестовый кейсах блестящие результаты, разработчик сталкивается с суровой реальностью. Пользователи, избалованные автокоррекцией Яндекса и Гугла, делают ошибки и опечатки. И вместо аккуратной страницы с результатами поиска получают грустный смайлик — машина не поняла запроса.

Машинный спеллчекинг — это целое искусство и не зря поисковые гиганты нанимают талантливых математиков работать над этой задачей. Но существуют и простые механизмы автокоррекции, основанные на фонетических принципах, которые уже способны давать результат и улучшать пользовательский опыт. О них и поговорим в статье. Тем более, что они так или иначе являются фундаментом для более сложных решений.

В конце статьи приводится ссылка на открытый датасет с ошибками и опечатками. Можно собрать по нему ценную статистику и потестировать свои алгоритмы спеллчекинга.

Hello, Habr! Недавно мы получили от “Известий” заказ на проведение исследования общественного мнения по поводу фильма «Звёздные войны: Пробуждение Силы», премьера которого состоялась 17 декабря. Для этого мы решили провести анализ тональности российского сегмента Twitter по нескольким релевантным хэштегам. Результата от нас ждали всего через 3 дня (и это в самом конце года!), поэтому нам нужен был очень быстрый способ. В интернете мы нашли несколько подобных онлайн-сервисов (среди которых sentiment140 и tweet_viz), но оказалось, что они не работают с русским языком и по каким-то причинам анализируют только маленький процент твитов. Нам помог бы сервис AlchemyAPI, но ограничение в 1000 запросов в сутки нас также не устраивало. Тогда мы решили сделать свой анализатор тональности с блэк-джеком и всем остальным, создав простенькую рекурентную нейронную сеть с памятью. Результаты нашего исследования были использованы в статье “Известий”, опубликованной 3 января.



В этой статье я немного расскажу о такого рода сетях и познакомлю с парой классных инструментов для домашних экспериментов, которые позволят строить нейронные сети любой сложности в несколько строк кода даже школьникам. Добро пожаловать под кат.

В статье представлен алгоритм эвристической сети по некоторым свойствам аналогичный рекуррентной нейронной сети для программы виртуального собеседника. Алгоритм усовершенствован с использованием толкового словаря русского языка. В эвристическую сеть внедрен генератор новых ответов на базе статистической информации базы знаний.

Думаю, всем здесь в той или иной мере известен мессенджер Telegram. Создатель заявляет, что это самый безопасный мессенджер с убойным алгоритмом шифрования собственной разработки, но нас, разработчиков, конечно же, куда сильнее интересует другое. Боты!

Тема эта, конечно, не раз поднималась на Хабре: ботов писали на Python с tornado, Node.js, Ruby со специальным гемом, Ruby on Rails, C#, C# с WCF и даже PHP; ботов писали для RSS-каналов, мониторинга сайтов, удалённого включения компьютера и, вероятно, для многого, многого другого.

И всё же я возьму на себя смелость изъездить эту тему ещё раз и вдобавок к этому показать немного магии Питона. Мы будем писать фреймворк™ для удобного написания нетривиальных диалоговых ботов на основе пакета python-telegram-bot.

24 июня 2015 разработчики Telegram открыли платформу для создания ботов. Новость кого-то обошла стороной Хабр, однако многие уже начали разрабатывать викторины. При этом мало где указаны хоть какие-то примеры работающих ботов.

Предлагаю читателям "Хабрахабра" перевод статьи "Why, oh WHY, do those #?@! nutheads use vi?" за авторством John Beltran de Heredia.

Да, даже если вы не можете в это поверить, у редактора vi, увидевшего свет более тридцати лет назад (и его более молодого, всего-то пятнадцатилетнего лучшего клона & большого улучшения — vim) очень много фанатов.

Нет, они не динозавры, которые не хотят идти в ногу со временем — сообщество пользователей vi продолжает увеличиваться: я, который начал только два года назад (после десяти лет работы программистом). Мои друзья переходят на vi сейчас. Черт, большинство пользователей vi даже еще не были рождены, когда он был написан!

Да, есть конкретные причины, почему модель редактирования vi/vim превосходит любую другую. Вам не надо быть экспертом в Unix, чтобы использовать vi — он доступен бесплатно практически для любой существующей платформы; для большинства IDE существуют плагины, позволяющие использовать его возможности. Давайте же развеем некоторые заблуждения и рассмотрим пару примеров, демонстрирующих его превосходство.

Каждый, кто пользуется командной строкой Linux, встречался со списками полезных советов. Каждый знает, что повседневные дела вполне можно выполнять эффективнее, да только вот одно лишь это знание, не подкреплённое практикой, никому не приносит пользы.

Как выглядят типичные трудовые будни системного администратора, который сидит на Linux? Если абстрагироваться от всего, кроме набираемых на клавиатуре команд, то окажется, что команды эти постоянно повторяются. Всё выходит на уровень автоматизма. И, если даже в работе есть что улучшать, привычка противится новому. Как результат, немало времени уходит на то, чтобы делать так, как привычнее, а не так, как быстрее, и, после небольшого периода привыкания – удобнее. Помнить об этом, сознательно вводить в собственную практику новые полезные мелочи – значит профессионально расти и развиваться, значит – экономить время, которое можно много на что потратить.

Перед вами – небольшой список полезных приёмов работы с командной строкой Linux. С некоторыми из них вы, возможно, уже знакомы, но успели их позабыть. А кое-что вполне может оказаться приятной находкой даже для знатоков. Хочется надеяться, что некоторые из них будут вам полезны и превратятся из «списка» в живые команды, которыми вы будете пользоваться каждый день.