Пользователь
Привет! Я получил стартап-визу в уже далеком 2021 году. С тех пор каждый день мои друзья и знакомые, и незнакомые пишут и спрашивают меня про мой опыт получения стартап-визы Испании. Решил, что пришло время выложить все на бумагу, т.е. написать статью на хабре.
За 2.5 года многое изменилось. Появилась ENISA. Успел смениться директор самой ENISA. Появились новые законы и дополнения. Рассказываю обо всем по порядку.
Audio Analytics может охарактеризовать окружающий звуковой ландшафт, а также идентифицировать отдельные звуки, например, звук сигнала дымового пожарного извещателя (на фото ниже).
Смартфоны уже несколько лет умеют различать слова пробуждения, такие как «Привет, Siri» и «Окей, Google» без чрезмерного использования батареи. Эти системы пробуждения работают на специальных процессорах с низким энергопотреблением, встроенных в более крупный набор микросхем телефона. Они опираются на используемые для обучения нейронной сети алгоритмы, чтобы распознавать широкий спектр голосов, акцентов и речевых паттернов. Но они распознают только свои слова пробуждения. Более общие алгоритмы распознавания всей речи требуют задействования более мощных процессоров телефона.
Сегодня Qualcomm объявила, что Snapdragon 8885G, ее последний набор чипсетов для мобильных устройств, будет включать в себя дополнительную часть ПО в той части полупроводникового пространства, в которой находится механизм распознавания слов пробуждения.
Я закончил августовскую сессию курса Learning How to Learn (LH2L) на Coursera и хотел бы поделиться впечатлениями с хабрасообществом, а также дать несколько советов и предостеречь.
Добрый день! Меня зовут Михаил Емельянов, недавно я опубликовал на «Хабре» небольшую статью с примерным путеводителем начинающего Python-разработчика. Пользуясь этим материалом как своего рода оглавлением книги, я написал первые четыре главы мини-учебника «Ядро планеты Python», где постарался коротко, но достаточно ёмко раскрыть специфику, удобство, красоту и силу этого прекрасного языка.
Оригинал учебника лежит на GitHub, вы вольны сколько угодно дополнять и переделывать его. Самое главное — учебник написан на Jupiter Notebook, а это значит, что вы можете интерактивно редактировать код, мгновенно добавляя новые сущности или проясняя непонятные моменты.
Приветствую тебя, %username%! Меня зовут Владимир Жуков, и я не хочу впаривать тебе очередную историю успешного успеха про Kubernetes. Я хочу рассказать о наших кластерах Kubernetes с необычной архитектурой. «Что же там необычного?» спросишь ты. Это самая сложная и непонятная часть кластера, это сеть. Я знаю, что идея плоской сети не новая и применяется много у кого, но кажется об этом еще не кто тут не писал.
Пере прошивка Пастильды обернулась настоящим квестом. Как пере прошить Pastild(у) или бег с препятствиями.
Инструкция для обыкновенного пользователя компьютером.
Это команда Департамента телекоммуникаций КРОК и мы продолжаем свои эксперименты. В ситуации, когда с рынка ушли ключевые вендоры, мы вместе с нашими заказчиками отправились на поиски альтернативных решений. Сегодня мы поделимся с вами способом упростить развертывание и администрирование сетевых устройств с помощью Open Source технологий. Предложенная нами схема – не готовый продукт, а лишь попытка ответить на три вопроса...
Это руководство описывает развёртывание HTTPS-прокси с помощью dumbproxy на практически любом Linux-сервере. Потребуется только curl и рутовый доступ.
Налоговая отдаёт данные ЕГРЮЛ по организации в виде PDF. Посредники за автоматический доступ по API хотят денег. На многих сайтах часть данных закрыто, часть функций недоступны бесплатно, и полно рекламы.
Особенно интересно, что на некоторых сайтах предоставляющих данные по API имеется логотип Сколково. Это такой высокотехнологический бизнес, наверное, открытые данные продавать.
Налоговая просит 150 000 рублей в год за доступ к данным ЕГРЮЛ в виде сваленных в архивы XML-файлов. У ФНС классный бизнес. Вы проявляйте должную осмотрительность при выборе поставщиков, но доступ к данным за деньги. Если вы хотите получить доступ и к реестру индивидуальных предпринимателей (ЕГРИП), то платите ещё 150 000 рублей в год. Согласитесь 300 000 рублей в год приличная сумма.
Остальные реестры данных у налоговой доступны бесплатно. Однако, без базы ЕГРЮЛ их вряд ли можно использовать. Самая частая операция в бизнесе подставить реквизиты из ЕГРЮЛ по ИНН.
Сформировалась целая отрасль, можно сказать, торговцев воздухом открытыми данными, создающих ВВП из воздуха как бухгалтеры, работающие руками там, где должны работать программы. Сколько компаний платит налоговой по 300 000р. в год?! Сколько программистов занято написанием одинаковых по функциям парсеров, которые переводят данные из XML налоговой в SQL и JSON?! Сколько серверов заняты под одинаковые функции?! Где добавочная стоимость? Все вроде при деле, а за чей счёт банкет?
Ну, ладно, “скандалить, критиковать каждый может”(с) как говорил бессмертный товарищ Райкин. “А что ты предлагаешь?” — резонно вы меня спросите. А я вам отвечу.
Недавно натолкнулся на статью в корпоративном блоге Home Credit Bank на Хабре.
Там есть ссылка на нашу статью на Хабре, статья в свою очередь ведет на наш проект, который опубликован под лицензией GNU Affero General Public License v3.0:
Вероятно вы уже поняли, куда это все идет. Данная лицензия подразумевает публикацию кода проекта, который использует наши модели. Но банк естественно этого делать не будет, потому что это банк. А значит лицензия де факто означает некоммерческое использование.
Но Home Credit Bank естественно не обращался к нам за коммерческой версией или лицензией для данной модели.
Попалась мне задачка оптимизации, а так как я большой фанат Экселя, то и выбор инструмента был скорым. Единственная пакость: Эксель дико медленный. Так, на одну итерацию уходило как минимум 35 минут, а таких итераций планировалось сделать 1275 (как минимум)!
Цель этого небольшого проектика – ускорить исполнение VBA скриптов задействуя все доступные мне железяки: GPU и CPU. Ну и до кучи, так как библиотека моя, была реализована многозадачность.
Пишем бота в гугл скриптах на JavaScript. Этот пост - проба пера и статья для начинающих свой путь в гугл скриптах или телеграм ботах. Есть много идей для будущих постов и интересных примеров использования инструментов гугла, в том числе реальных кейсов от заказчиков. Цель поста: получить обратную связь для понимания интересно ли читателю погрузиться в тему глубже.
Как создать библиотеку в Google Apps Script. Короткий, но подробный гайд про создание, подключение и использование библиотеки в гугл скриптах.
Недавно столкнулся с проблемой выбора квартиры и конечно первым делом решил узнать, что происходит на рынке недвижимости и, как это обычно бывает, половина экспертов с youtube.com говорят, что недвижимость будет расти, другая утверждает, что наоборот цена будет падать. В итоге решил разобраться сам, и вот, что из этого вышло.
В один прекрасный день… Зачем я вру? Не настолько прекрасен был день, когда у меня сдох отечественно-китайский парктроник, установленный еще прежним владельцем. Надо что-то делать, но что? Купить на любой онлайн площадке очередное готовое изделие? Неинтересно. В сети, да и на хабре, есть достаточное количество материалов о реверсе протокола общения блока с индикатором или о создании своего парктроника на Arduino. И можно пойти по одному из этих путей. Но это все не то, чего желала душа. А желала она чего-то более штатного, приближенного по исполнению к автомобильной электронике.
Привет, Хабровцы. В этой статье я хочу поделиться с вами немного своим опытом и показать вам мой простой алгоритм, который я придумал для создания Филворда.
Под «Филвордом» я буду иметь ввиду эту многим знакомую игру.
В игре есть поле размером обычно NxN заполненное словами. Наша цель — найти все слова.
В нашей версии не будет букв в поле, которые не принадлежат ни одному слову и служат для сбивания игрока, а также не будет букв, которые принадлежат сразу нескольким словам. Обычный классический Филворд. И так, задача поставлена. Нужно решать.
Первым делом я всегда разбиваю задачу на подзадачи. Для решения этой задачи мне понадобится:
Все, игра простая поэтому пунктов тоже не много. Начнем выполнять по порядку.
1) БД со словами.
Для решение данной задачи я сделал простую БД с несколькими таблицами, каждая из которых хранит в себе слова определенной длинны. Таблица words_2 хранит в себе слова длинной в две буквы. Таблица words_3 хранит в себе слова длинной в три буквы и так далее. Выглядеть это будет примерно так:
