Некоторое время назад я занялся повышением удобства работы за компьютером. Одним из желаний было сократить использование мыши при работе с графическими редакторами. Самым простым решением являются горячие клавиши, они же хоткеи.

Горячие клавиши ускоряют работу по сравнению с мышью. Но не всегда есть возможность их использования. И, в моем случае, они решали лишь часть проблем. Хотелось более гибкого решения.

В статье описывается базовая настройка и примеры использования программы, которая позволяет использовать мобильное устройство как сенсорную панель для запуска команд на компьютере. Настраивать панель будем на примере работы с редактором Figma, но это решение подходит для различных программ.

Некоторое время назад мне пришла в голову интересная идея — превратить свои старые телефоны (их скопилось немало за десять лет) в серверы, в качестве альтернативы покупке Raspberry Pi.

На то было несколько причин: во-первых, у телефонов есть батарея, что для сервера практически бесплатный мини-UPS, во-вторых, внутренняя память смартфона (UFS) работает быстрее и надёжнее, чем SD-карта. В-третьих, у телефонов имеется экран, по которому можно отслеживать состояние сервера.

Ну и в-четвёртых, мне просто было жаль их выбрасывать. Консьюмеризм в наше время предписывает каждый год-два покупать новые смартфоны, производители блокируют возможности железа, которые им невыгодны, прекращают поддержку старых моделей, оставляя людей беспомощными. Миллионы смартфонов отправляются на свалку истории каждый год, хотя каждый из них это мощный компьютер.

TL;DR: в этом посте будут разобраны вопросы установки PostmarketOS на смартфон,
поднятия на нём в качестве примера Docker и веб-приложения в нём.

Тыжпрограммист, честь тебе и хвала. Возможно, твоя юность прошла в растянутом шерстяном свитере, но сейчас ты гордо смеешься в лицо любому приколу об айтишниках. Возможно, прошло время ремонта автомобилей с ДВС с мужиками в гаражах, но....Валера, настало твое время.

Ты айтишник, на тебя с обожанием смотрят женщины и с завистью мужчины. Хорошо, что ты уже за компьютером, будем в две клавиатуры хакать Теслу.

Если у вас есть проект с интенсивной обработкой данных глубокими моделями (или еще нет, но вы собираетесь его создать), то вам будет полезно познакомиться с приемами по повышению их производительности и уменьшению затрат на покупку / аренду вычислительных мощностей. Тем более, что многие из приемов сейчас выполняются буквально за несколько кликов мышкой, но при этом позволяют повысить производительность на порядок. В этом посте мы рассмотрим какие оптимизации бывают, установим Docker на Windows 10 и запустим DL Workbench, измерим производительность инференса без оптимизации и с применением оных.

Новый набор инструментов для разработчиков Nvidia Jetson Nano 2GB представляет собой одноплатный компьютер с графическим ускорителем стоимостью 59$, работающий под управлением программного обеспечения с искусственным интеллектом.

Производительность, которую вы можете получить от одноплатного компьютера за 59$ в 2020 году, просто потрясающая. Давайте попробуем использовать этот продукт, чтобы собрать простой вариант домофона, который будет отслеживать всех людей, подходящих ко входной двери вашего дома. С помощью алгоритма распознавания лиц система мгновенно узнает, приближался ли когда-нибудь в прошлом к вашей двери этот человек, даже если в прошлый визит он был одет по-другому.

Решил я написать одно кроссплатформенное десктопное приложение на Go. Сделал CLI-версию, всё работает отлично. Да ещё и кросскомпиляция в Go поддерживается. Всё в общем отлично. Но понадобилась также и GUI-версия. И тут началось...

Зачем

У меня есть pet-project, приложение для учета финансов.

На мой взгляд, одной из ключевых проблем подобных приложений является ручной ввод баланса.
У банков есть информация о транзакциях которые я совершаю и даже есть неплохая аналитика.

Но

• Банков несколько и они ничего не знают друг про друга. В итоге
  
  • Нет единой аналитики
  • Перевод денег из одного банка в другой будет считаться как списание с одной стороны и зачисление с другой. Эта особенность портит аналитику.
• Возможность работать с данными позволяет строить любую аналитику и прогнозы в отличие от ui банка

Грядущий релиз версии 1.11 языка программирования Go принесет экспериментальную поддержку модулей — новую систему управления зависимостями для Go. (прим.перев.: релиз состоялся)

Недавно я уже писал об этом небольшой пост. С тех пор кое-что слегка поменялось, да и мы стали ближе к релизу, поэтому мне кажется, что настало время для новой статьи — добавим больше практики.

Итак, вот, что мы будем делать: создадим новый пакет и потом сделаем несколько релизов, чтобы посмотреть, как это работает.

Многие кошельки биткоина при выборе монет для отправки предпочитают использовать крупную монету, баланс которой больше отправляемой суммы. После каждой такой транзакции образуется монета-сдача. Через какое-то время весь кошелёк зарастает такими монетами порядка 0.001 (~10 долларов на текущий момент), которые уже и не на что потратить. Когда в очередной раз мне понадобилось сделать транзакцию, мне пришла в голову мысль, а нельзя ли собрать транзакцию так, чтобы сдачи не было. Кошелёк упрямо предлагал «распилить» ещё одну более крупную монету, так что я решил руками выбрать монеты, чтобы насобирать необходимую сумму. Однако это оказалось не так просто: сумма или получалась меньше нужного значения или слишком сильно его превосходила. В итоге я решил, что должен быть алгоритм, с помощью которого из монет можно собрать нужную сумму или чуть больше. Оказалось, что это не только возможно, но работает настолько хорошо, что сподвигло меня написать эту статью. Но обо всём по порядку.

В общем случае с помощью shell команды можно получить любую метрику, без написания кода и интеграций. А значит в консоли должен быть простой и удобный инструмент для визуализации.

Наблюдение за изменением состояния в базе данных, мониторинг размера очередей, телеметрия с удаленных серверов, запуск деплой скриптов и получение нотификации по завершению — конфигурируется за минуту простым YAML файлом.

Код доступен на гитхабе. Инструкции по установке — для Linux, macOS и (экспериментально) Windows.

1. CAN сниффер из Arduino Uno
2. Подслушиваем запросы с помощью диагностической системы VAG-COM (VCDS)
3. Разработка панели приборов на основе Raspberry Pi и 7″ дисплея
4. Софт панели приборов на Python и Kivy (UI framework)
5. Видео работы цифровой панели приборов на базе Raspberry Pi

В этом патче реализована новая опция фильтра $rewrite, которая позволяет авторам списков фильтров предотвращать показ (в основном это касается видео) рекламных объявлений, которые ранее не могли быть заблокированы на ряде веб-сайтов.

• клавиатура на 60 клавиш
• дисплей с разрешением в 384x136, 2 бита на пиксель — аналогично БК, CGA, но 4 не цвета, а градации яркости
• микроконтроллер ATmega128RFA1 (128 кБ флеш-памяти, 4 кБ ПЗУ, 16 кБ ОЗУ, приёмопередатчик стандарта 802.15.4)
• внешняя (по отношению к микроконтроллеру, а не всему устройству) флеш-память на 1 мегабит (128 килобайт) с интерфейсом SPI
• отсек для 4 элементов ААА.

1. Go в production.
2. Профилирование Go-приложений.
3. Медиасервер трансляций на Go.
4. Pipeline поиска по Почте на Go.
5. Синхронизация данных в Go с помощью mysql binlog.
6. Как мы начали использовать Go в Ответах Mail.ru.
7. Pub/Sub и 1 миллион WebSocket’ов.
8. Программирование на Go (курс).
9. Кому нужен язык Go и микросервисы.

• Распознавание номеров. Практическое пособие. Часть 1

Для справки: на сайт AUTO.RIA.com, в день добавляется около 100 000 фото.

В очередной статье нашего цикла публикаций, посвященного интернет-разведке, рассмотрим, как операторы продвинутого поиска Google (advanced search operators) позволяют быстро находить необходимую информацию о конкретном человеке.

В комментариях к первой нашей статье, читатели просили побольше практических примеров и скриншотов, поэтому в этой статье практики и графики будем много. Для демонстрации возможностей «продвинутого» поиска Google в качестве целей были выбраны личные аккаунты автора. Сделано это, чтобы никого не обидеть излишним интересом к его частной жизни. Хочу сразу предупредить, что никогда не задавался целью скрыть свое присутствие в интернете, поэтому описанные методы подойдут для сбора данных об обычных людях, и могут быть не очень эффективны для деанонимизации фэйковых аккаунтов, созданных для разовых акций. Интересующимся читателям предлагаю повторить приведенные примеры запросов в отношении своих аккаунтов и оценить насколько легко собирать информацию по ним.