История простая: после очередного обновления Windows 10 у меня стали с перебоями работать мультимедийные клавиши для Яндекс музыки. Плюс что вообще делать с горячими клавишами если их перехватывает RDP.
ПРЕДЫСТОРИЯ
Полгода назад, ближе к концу первого курса, я стал думать о будущей работе. Возможно на волне хайпа мой выбор пал на Нейронные сети. Начал с классического машинного обучения, а потом нашел хороший курс по свёрточным (CNN) и рекуррентным сетям. CNN меня впечатлили гораздо больше. После пары учебных проектов вроде классификации кошек и собак захотелось сделать что-то сложнее. Так появилась идея: детектировать руку в кадре и определять жест из американского языка жестов (ASL).
Шесть месяцев назад, ближе к завершению первого курса, я начал искать направление для будущей карьеры в сфере IT. Мой выбор пал на нейронные сети. Изучение начал с основ машинного обучения, а затем перешел к курсам по свёрточным и рекуррентным сетям. CNN показались мне наиболее перспективными для практического применения. После выполнения учебных проектов вроде классификации кошек и собак захотелось сделать что-то сложнее. Так появилась идея: разработать алгоритм для детекции руки на видео и последующего распознавания жестов американского языка жестов (ASL).
Приобрел я китайский ПЛК типа Mitsubishi FX3U-14mr. Цена хорошая. Функционал интересный, не без недостатков, но достоинств больше: в основе микроконтроллер STM32F103VCT6.
12 000 MP3 без тегов, 15 лет прокрастинации, один выходной на код. Асинхронный распознаватель на Python + Shazam: как обойти rate limiting, починить кривые кодировки и не съесть всю память. Код открыт.
Система на базе Claude Code, которая планирует мой день, обрабатывает встречи, следит за здоровьем и питанием. Показываю архитектуру, команды и как собрать такое у себя.
В данной статье рассматривается архитектура проекта, позволяющая модульным образом интегрировать инфраструктурные фреймворки, такие как Spring, Quarkus и Micronaut, без необходимости модификации ядра предметной области (domain) или внешних API.
В ходе обучения и прохождения практики в вузе МГУТУ им Разумовского, мы выявили проблему: студенты тратят почти до 40 часов на поиск существующих исследований перед запуском новых проектов. Анализ показал, что многие работы дублируют уже выполненные исследования по AR/VR - технологиям
Началом для разработки нашего проекта V-Avatar послужил анализ научного задела факультета цифровых технологий. Мы интегрировали методы и алгоритмы, которые были уже созданы до нас, вместо того, чтобы начинать с нуля. Эти методы были описаны в данных ВКР:
1)Теоретический фундамент (ВКР за 2025 года): «Применение AR/VR-технологий в обучении сотрудников». Из этого метода был взят концепт моделирования, который стал основой для архитектуры V-Avatar. Мы воспользовались данной моделью для взаимодействия аватаров внутри образовательной среды.
2) Технологическая реализация (ВКР за 2024 год): «Разработка виртуального интерактивного музея на основе WebVR». Из данной работы были позаимствованы методы создания интерактивного 3D-контента. Также подходы к симуляции действий были адаптированы для функционала наших аватаров.
Самый важный алгоритм моделирования из ВКР 2025 года интегрирован в программный модуль src/legacy_methods.py. Это позволило создать не только визуальное решение, но и ссылаться на обоснованные методы оценки вовлеченности пользователей именно в VR-обучение.
Для создания MVP проекта V-Avatar мы выбрали гибкий технологический стек, который позволит быстро масштабировать решение и привлечь open-source контрибьюторов.
Нейросети помогают решать множество повседневных задач. Однако идея, сначала "развалить" всё и токенезировать, а затем пытаться сложить из фрагментов целое - с точки зрения математики выглядит, конечно, красиво, но с точки зрения простой логики идея спорная.
Это статья о том, что такое инженерное мышление и, как правильная формализация предметных знаний способствует реализации экспертных систем с применением простой логики.
Когда вы начинаете делать UI и/или работать с текстом, вы почти сразу сталкиваетесь с проблемой: а как непосредственно задавать формат этого текста, куда подставлять данные, как прокидывать форматирование, а что делать с датами. Решение простое.
Берете язык из String.Format и жените его с Unity Inspector.
Сразу вкратце отвечу на вопрос заголовка: выбрал Suno, поскольку ему уступают Udio, Tad и Yolly.
В этой статье поделюсь опытом написания музыкального альбома с помощью ИИ. Подспудно упомяну как можно больше интересных с моей точки зрения технических подробностей о процессе создания песен с 4-мя разными ИИ.
Вдохновившись мемом "Вася Тестировщик", я решил реализовать этот шутливый замысел мемодела: воплотить картинку в звук.
И сделал, бонусом узнав много интересного про ИИ-генераторы. Этим и поделюсь!
Современные LLM принципиально не могут иметь сущность. Не из-за архитектуры, а из-за способа обучения.
Привет всем!
В большинстве книг по Linux, ядро — это такая священная корова или, как говорят, "черный ящик". Мы работаем в командной строке, юзаем утилиты, а где-то там, за занавесом, этот ящик творит чудеса, чтобы всё работало.
Я решил сам разобраться и доказать: ядро Linux — это просто исполняемый файл. Никакой магии. Его можно взять, скомпилировать (или просто скопировать) и запустить, как любой другой бинарник.
Сейчас мы проделаем пару простых но крутых экспериментов. Цель не столько повторить их, сколько построить в голове четкую картину, как вообще Linux устроен и как его компоненты общаются.
Но сперва — а что это вообще за ядро?
Это перевод статьи Брайана Тимана (Brian Teeman) о доработке модуля Материалы (mod_articles), позволяющей выводить заголовки материалов категории (ий) с группировкой по годам и месяцам.
Еще одна статья про whisper + pyannote для транскрибации совещаний?
Да, но нет.
Это сказ скорее про то, что в 2025-2026 году тот, кто раньше не кодил, может а скорее и должен(если ему конечно это в кайф) разрабатывать продукты под себя, свою команду, именно те, что нужны а не брать что дают...
Вообще, это мой первый опыт написания статьи на хабре, но с выпуска патча прошло несколько дней, и вдруг я решил поделиться самим процессом исследования.
Всем привет, я Daytrift Newgen, и вот моя простая и весьма смешная история обнаружения байпаса от начала исследований до патча и advisory.
Современная экосистема Python переживает большую трансформацию в подходах к обработке, валидации и (де)сериализации данных. Еще совсем недавно (десять лет назад) в питоне не было аннотаций типов, все использовали ручные проверки типов, да и в принципе мало кто заморачивался с контрактами для данных.
Наступил 2026 год, и у меня были новогодние праздники для создания международного стартапа - единорога 🦄. Поставил себе цель - заработать миллиард денег, поэтому проект должен быть международный(мультиязычный), чтобы увеличить трафик. Чтобы успеть за две недели, я решил использовать vibe-кодинг, а то потом ещё к ЕГЭ готовится.
VIBE-кодинг
Для написания кода я использую cursor.com версию pro - стоимость 20 $. Забегая вперёд, скажу что есть лимит токенов, и за пару неполных недель я сжёг лимиты токенов 3-учёток на проект.
Рассказываю и наглядно показываю как делать понятные и красивые дашборды без лишнего шума, которые ответят на вопросы пользователей, а не создадут новые.
А есть ли жизнь вне GIT? Что там? Может там летают птеродактили или НЛО? Или там просто пустое поле? Давайте разбираться.
В этой статье я бы хотел поделиться своими наработками по тому, как можно удобно совмещать библиотеку Navigation3 и Koin в Compose Multiplatform проекте и какие подводные камни есть на текущий момент.