Home Assistant — это популярная система умного дома, которая автоматизирует привычные бытовые процессы и работает на YAML файлах. В этой статье я расскажу, как настроить Home Assistant (далее HA), и что конкретно я использую в повседневной жизни. Это поможет вам избежать ошибок и быстрее продвинуться в изучении HA.

На Хабре уже есть статьи о HA (раз, два, три), но здесь я хочу рассказать об установке и настройке системы от начала до конца. От первого запуска сервера до полноценно работающей системы, которую потом можно улучшать и дорабатывать для себя.

Друзья, мы с радостью продолжаем публикацию интересных материалов, посвященных самым разнообразным аспектам работы с PostgreSQL. Сегодняшний перевод открывает целую серию статей за авторством Hubert Lubaczewski, которые наверняка заинтересуют широкий круг читателей.



Одна из первых вещей, которую слышит новоиспеченный администратор баз данных – «используй EXPLAIN». И при первой же попытке он сталкивается c непостижимым:

                                                        QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Sort  (cost=146.63..148.65 rows=808 width=138) (actual time=55.009..55.012 rows=71 loops=1)
   Sort Key: n.nspname, p.proname, (pg_get_function_arguments(p.oid))
   Sort Method: quicksort  Memory: 43kB
   ->  Hash Join  (cost=1.14..107.61 rows=808 width=138) (actual time=42.495..54.854 rows=71 loops=1)
         Hash Cond: (p.pronamespace = n.oid)
         ->  Seq Scan on pg_proc p  (cost=0.00..89.30 rows=808 width=78) (actual time=0.052..53.465 rows=2402 loops=1)
               Filter: pg_function_is_visible(oid)
         ->  Hash  (cost=1.09..1.09 rows=4 width=68) (actual time=0.011..0.011 rows=4 loops=1)
               Buckets: 1024  Batches: 1  Memory Usage: 1kB
               ->  Seq Scan on pg_namespace n  (cost=0.00..1.09 rows=4 width=68) (actual time=0.005..0.007 rows=4 loops=1)
                     Filter: ((nspname <> 'pg_catalog'::name) AND (nspname <> 'information_schema'::name))

Что бы это могло значить?

Регистрация на конференцию PG Day’16 в разгаре, а мы продолжаем публиковать перевод статей Hubert Lubaczewski об explain и его основных компонентах.

В прошлый раз я писал о том, что показывает вывод explain. Теперь я хочу больше поговорить о разных типах «узлов» / операций, которые вы можете встретить в планах explain.

В предыдущей публикации я рассказал о том, как мы пришли к пониманию необходимости создания дизайн-системы, и какой профит мы можем получить от ее внедрения. И, конечно, процессы создания и внедрения не такие простые, как кажутся на первый взгляд. Мы столкнулись с рядом серьезных проблем, которые нам предстояло решить. Именно о процессе создания и трудностях пойдет речь в этой статье.

В цикле статей Tinkoff Design System я расскажу, как мы строим нашу дизайн-систему по методологии Atomic Design.

Монады используются для компоновки функции (function composition) и избавления от связанного с этим утомительного однообразия. После семи лет программирования на Go необходимость повторять if err != nil превращается в рутину. Каждый раз, когда я пишу эту строку, я благодарю Gopher’ов за читабельный язык с прекрасным инструментарием, но в то же время проклинаю за то, что чувствую себя наказанным Бартом Симпсоном.

Как при помощи генных сетей превратить яйцо сначала в личинку, а затем во взрослую муху? Муха, как и другие насекомые, состоит из сегментов. Сегменты объединяются в три группы — голова, грудь и брюшко. На сегменте может быть пара конечностей. В груди три сегмента, на каждом по паре ножек. Второй грудной сегмент имеет еще крылья, а третий — жужжальца (маленькие рулевые крылышки, практически незаметные без лупы). Брюшко состоит из восьми сегментов, конечностей на них нет. В голове исходно было шесть сегментов, но в ходе эволюции насекомых границы между ними совершенно стерлись. Их конечности — это усики, которыми муха нюхает и щупает, и три пары ротовых конечностей. У жука или таракана это были бы жвалы, максиллы и нижняя губа, а у мухи они все сливаются в хоботок.

Чтобы все органы были на своем месте, каждая клетка должна знать, в каком месте зародыша она находится. Поэтому на ранних стадиях развития зародыша, когда в нем еще нет никаких органов и все клетки выглядят одинаково, в нем появляется биохимическая «координатная сетка» с передне-задней, спинно-брюшной и лево-правой осями. Мутации генов, образующих координатную сетку, могут легко и быстро изменить облик животного — передвинуть органы на другое место, изменить их количество и так далее. Поэтому такие гены важны для эволюции животных и очень активно изучается. Генная сеть разметки зародыша у мухи дрозофилы — любимой игрушки генетиков — пожалуй, самая изученная среди генных сетей животных.

Все мы ходили/ходим на собеседования. Каждый раз при подготовке к очередному собеседованию просматриваем основные темы, вспоминаем вопросы, которые нам задавали в предыдущие разы, или вопросы, которые сами задавали. Ниже хочу представить основные вопросы, которые часто (основано на личном опыте) можно получить на собеседовании на должность middle/senior iOS Developer. Так сказать, шпаргалка. Заодно можно проверить свой уровень знания платформы.

Привет, Geektimes!

Я реализую свой умный дом и хочу поделиться несколькими выстраданными решениями.

В качестве центрального контроллера в моей версии умного дома я использую Raspberry Pi с установленными Domoticz и MQTT брокером Mosqito. Центральный контроллер управляет разнообразными нагрузками, зачастую расположенными достаточно далеко от основного здания, например, в гараже или в теплице. В таких удаленных узлах я использую недорогие UDP реле KMTronic для коммутации нагрузок и Ардуино с Ethernet Shield для сбора данных и обратной связи.

Причем схему коммутации я предпочитаю использовать такую, чтобы в любой момент, в том числе при выходе из строя элементов инфраструктуры умного дома, я мог коммутировать нагрузки вручную. Для меня требование надежности вторично — главное, чтобы у моей жены всегда сохранялся привычный интерфейс управления, что позволит сохранить мир в семье и даст мне возможность и далее заниматься любимым хобби.

У нас в компании есть отличная традиция. Раз в полгода мы собираемся вместе и что-нибудь строим. Год назад это была горбушка, полгода назад — мега. А в этот раз мы сделали наш новый офис!
Под катом вас ожидает большое количество картинок, 5 заключительных глав про то, как из склада женских сапог мы сделали высокотехнологичный офис в стиле «лофт», описание того, как мы делали этот офис умным и некоторое количество смешных картинок. Не переключайтесь!

Часть первая

• Глава первая. Предыстория, или о том, как все начиналось
• Глава вторая. О том, что надо сделать первым делом и о том, что мы придумали
• Интермедия первая. Коля и фотографии.
• Глава третья. О том, что ломать — не строить и о том, что снос — это часть строительства. И немного о первом этаже
• Глава четвертая. О полах, украинских рабочих и порядке следования слоев покраски
• Глава пятая. О ванной комнате с душем, теплым полом и обязательно писсуаром. И о том, как все это уместить под лестницей
• Глава шестая. О витой проводке, откатах, подиуме, наклейках и о трудностях выбора розеток
• Интермедия вторая. Как мне давали откат

Часть вторая

• Глава седьмая. О вентиляции, кондиционировании, дизайнерской логике, и о том, как режут стены.
• Глава восьмая(большая). О щитках, проводах, автоматах и умном офисе.
• Глава девятая(короткая). О сети и интернете.
• Глава десятая(ругательная). О входной двери, мужиках с болгарками и системе СКД
• Глава одиннадцатая. Заключительная, но не окончательная. О переезде, доделках, недоделках и рабочих местах.

У многих сейчас стоят счетчики воды. И большинство сталкиваются с проблемой снятия показаний с этих счетчиков и их своевременной сдачей. Я не стал исключением. Показания у меня было снимать удобно, но вот сдавать я их постоянно забывал и вспоминал в самый неподходящий момент. Было решено автоматизировать процесс снятие показаний, чтобы можно было их просмотреть в любой момент времени. Кому интересно как получить картинку слева у себя на телефоне прошу под кат.

Те, кто любит устройства от Synology и отличный сервис резервного копирования CrashPlan уже много лет кувыркаются, пытаясь настроить его надежную и бесперебойную работу на хранилище. С приходом Docker на Synology появился свет в конце тоннеля.

За работу frontend части приложения в Ruby on Rails отвечает библиотека Sprockets, которая не дотягивает до потребностей современного frontend приложения. В чем именно не дотягивает можно почитать, например, здесь и здесь.

Хотя уже есть достаточно статей на тему связки webpack+rails и даже специальный гем есть, предлагаю посмотреть на еще один велосипед, умеющий также деплой делать.

Об авторе. Питер Хинченс — бельгийский разработчик, писатель и бывший президент Фонда свободной информационной инфраструктуры, ассоциации, которая борется с софтверными патентами в Европе. Автор более 30 протоколов и распределённых систем, основатель свободного проекта ZeroMQ и проекта Edgenet по созданию полностью безопасной, анонимной глобальной P2P-сети, исполнительный директор и ведущий программист компании iMatrix. Автор книг «Культура и империя: цифровая революция», «Код психопата», «Масштабируемый Си» и др.

Пришло время для моей последней статьи. Я мог бы написать ещё, есть время, но потом буду думать о других вещах: как удобнее устроиться в постели, когда принимать болеутоляющие и о людях рядом со мной.

Вчера у меня было двенадцать посетителей, в том числе мои милые маленькие дети. Вы можете подумать, что это утомительно, но на самом деле бесконечный поток друзей и любимых родственников похож на роскошную горячую ванну с бесконечным потоком свежей воды.

Я был изолированным и одиноким юношей. Немного аутистичным, наверное. Я думал только о работе, плавании, своих домашних животных, снова о работе. Мысль о том, что людям может нравиться моё общество, была странной. По крайней мере моя работа, казалось, имеет значение. Мы писали генераторы кода на Cobol. Я написал редактор кода, который нравился сотрудникам, потому что элегантно работал на всём. Я самостоятельно выучил Си, ассемблер 8086 и писал программы shareware. Так медленно прошли 90-е.

В некоторых случаях вместо пайки выгоднее использовать точечную сварку. К примеру, такой способ может пригодится для ремонта аккумуляторных батарей, состоящих из нескольких аккумуляторов. Пайка вызывает чрезмерный нагрев ячеек, что может привести к выходу их из строя. А вот точечная сварка нагревает элементы не так сильно, поскольку действует относительно непродолжительное время.

Для оптимизации всего процесса в системе используется Arduino Nano. Это управляющий блок, который позволяет эффективно управлять энергоснабжением установки. Таким образом, каждая сварка является оптимальной для конкретного случая, и энергии потребляется столько, сколько необходимо, не больше, и не меньше. Контактными элементами здесь является медный провод, а энергия поступает от обычного автомобильного аккумулятора, или двух, если требуется ток большей силы.

Я никогда бы не рискнул написать статью об очередной реализации умного дома с подключением датчиков утечек воды в ванной и системами слежения за проделками кота в квартире. Слава богу, кот под контролем собаки, вода вроде тоже не течёт. Но всё же мы больше находимся на работе, в различных офисах, где не всегда удается создать оптимальную рабочую среду. Статья посвящена системе экологического мониторинга рабочего пространства в офисе и тем мероприятиям, которые мы провели после месяца её (на удивление) стабильной работы. Конечно, все данные отправляем в облака, смотрим на них со своих смартфонов, полезности в этом никакой, зато повод похвалиться перед близкими и знакомыми, да и в офисе стало покомфортней. Реализовано всё на ESP8266, а как — милости просим под кат)

Не мог пройти мимо топика "Вопросы на собеседование middle/senior iOS Developer" и статьи "Собеседование разработчика". Хочу предложить альтернативный или дополнительный подход к собеседованию разработчиков.

Разбор говнокода или сотня разношерстных вопросов на листочке — это, конечно, прекрасно, но если это единственный этап собеседования, то это вызывает желание спросить что-то вроде: «Вы серьезно?»

Вы не устали от того, что на собеседованиях на конкретную позицию разработчика вас спрашивают достаточно сильно оторванную от жизни фигню, которую хочется поскорее забыть после такого собеседования (режим nightmare — это тест на 150+ вопросов и психолог в конце)? Я не отрицаю, что оценивать качество кода — это очень важно, но оценивать качество какого-то конкретного куска и делать по нему большие выводы — это точно неправильно.

К тому же, слишком много так называемых разработчиков не имеют никакого понятия о том, как строить архитектуру приложения, как грамотно разделить компоненты на модули, как внести гибкость для последующих изменений проекта. А вопросы подобные вопросам из топика "Вопросы на собеседование middle/senior iOS Developer" не дадут вам понять, насколько человек хорошо применяет свои знания при реализации проекта.

Что ты предлагаешь, чувак?

Давайте рассмотрим на примере android разработчика (адаптировать можно для любой области, но вы же понимаете, что без конкретики эту статью просто раскритиковали бы, так что поговорим об android).

Что я предлагаю: берем популярное, большое (в плане функционала) и сложное (в плане реализации) приложение и беседуем насчет того, как кандидат бы его сделал!

Почему это хороший вариант? Вы сможете достаточно точно оценить уровень разработчика в проектировании и реализации ПО, его знание платформы и другие важные вам ньюансы, а так же просто приятно провести время (в случае с компетентным кандидатом, да и ему будет интереснее чем на типичном собеседовании). + Вы сможете понять, насколько человек общителен, как вольется в вашу команду, сможет ли он объяснять свои решения другим?

Разбор листочка с кодом или заученные ответы на подковыристые вопросы не дадут вам понять, как потом этот человек справится с реальными задачами на реальном проекте (но я не говорю, что не надо спрашивать этого, можно, но это не должно быть основой собеседования).

Для примера, возьмем приложение Вконтакте для android (оно большое, сложное и многим знакомое).

Hi, %habrauser%.
Столкнулся я на днях с интересной задачей — пользователь вводит строку, которая может быть улицей с домом, просто улицей или вообще не улицей, а нам надо узнать имел ли он ввиду улицу с домом и соответствующее ему подсказать.

— Казалось бы чего проще — разбей строку по пробелу и наслаждайся — подумал Штирлиц
— А как насчет улицы Павла Корчагина — шепнула птица Обломинго
— Эм, ну номер дома же наверняка число — сказал Штирлиц
— Ага, корп1 — хорошее число
— Мдя, придется изобретать велосипед

Сегодня я бы хотел рассказать о появившемся в версии 1.2 новом пакете, получившем название spark.ml. Он создан, чтобы обеспечить единый высокоуровневый API для алгоритмов машинного обучения, который поможет упростить создание и настройку, а также объединение нескольких алгоритмов в один конвейер или рабочий процесс. Сейчас на дворе у нас версия 1.4.1, и разработчики заявляют, что пакет вышел из альфы, хотя многие компоненты до сих пор помечены как Experimental или DeveloperApi.

Ну что же, давайте проверим, что может новый пакет и насколько он хорош.

Вступление

Не так давно, а именно двенадцать месяцев назад, начался мой последний год аспирантуры на физическом факультете ВУЗа под названием University of California, Davis. Вставал законный вопрос — что делать дальше? За преподаванием, движением науки и прочими развлечениями год пройдёт очень быстро. Решать надо было заранее. Основной план был найти позицию постдока, причем где-нибудь в Токио, Рио де Жанейро или Сингапуре, так что вроде как и путешествуешь, а вроде как и работаешь. И по идее под это дело у меня всё было подготовлено: и статьи, и знакомые, и знаний в определённых областях физики конденсированных сред — на троих. Я начал активно гуглить сайты разных вузов, в интересующих меня географически частях мира, написал научно ориентированный CV, подписался на рассылки где публикуются вакансии постдоков, намекнул всем знакомым, что если что — то мне надо сказать в первую очередь. Я даже по скайпу с какими то профессорами общался на тему работы в их научных группах. В общем всё куда-то катилось.

Примерно в то же время к нам в городок заехал один мой знакомый, который в свое время тоже выпустился с нашего доблестного факультета, но на пару лет раньше. Последние пару лет он мыкался и тыкался в разные конторы и вот наконец нашёл работу на позицию под названием Data Scientist. Посидели в баре, потрепались — то, чем он занимается, особенно не зацепило (когда каждый день пытаешься разобраться что и куда квантовать, чтобы описать свойства наноматериалов, рассказы о том, как в некой базе данных что-то куда-то аггрегируется и почему это важно для каких-то продаж офисных принадлежностей, вообще не цепляет), но зацепила зарплата. Для справки, в США грязными, то есть до вычета налогов:

1. Аспирант — $27k
2. Постдок — $45k
3. Профессор — $117k