Неожиданно статья про мой опыт автоматизации однокомнатной квартиры площадью 41 кв. м. в новостройке, опубликованная две недели назад, стала популярна и на 10 марта её добавил в закладки 781 человек, просмотрели 123 921 раз и Хабр даже запилил рекламный блок в разделе «Рекомендуем» с пометкой «Интересно».


1500 метров проложенных кабелей после окончания ремонта не видны. На фото спальня

Перед вами продолжение истории, где я отвечу на комментарии, приведу фотографии квартиры с мебелью, получившиеся электрические щиты, а также расскажу о тех сложностях, с которыми я столкнулся после того, как перешёл c openHAB в другую систему домашней автоматизации — Home Assistant.

Перевод статьи Vincent Driessen: A successful Git branching model

В этой статье я представляю модель разработки, которую использую для всех моих проектов (как рабочих, так и частных) уже в течение года, и которая показала себя с хорошей стороны. Я давно собирался написать о ней, но до сих пор не находил свободного времени. Не буду рассказывать обо всех деталях проекта, коснусь лишь стратегии ветвления и управления релизами.



В качестве инструмента управления версиями всего исходного кода она использует Git.

Однажды в 2016 году мне потребовалось настроить удаленный сбор показаний счетчиков в квартире. К текущему моменту (январь 2020 года) там внедрена комплексная домашняя автоматизация с возможностью перекрытия воды и полного удаленного обесточивания (и обратного включения) электроэнергии.

В статье расскажу об опыте управления OpenHAB 1.х и 2.х и Home Assistant, а также приведу свои конфигурации.

Задавались ли вы когда-нибудь вопросом о том, почему размер Docker-контейнера, содержащего всего одно приложение, может находиться в районе 400 Мб? Или, может быть, вас беспокоили немаленькие размеры образа Docker, содержащего единственный бинарник размером в несколько десятков Мб?



Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, хочет разобрать основные факторы, влияющие на размеры контейнеров Docker. Он, кроме того, собирается поделиться рекомендациями по уменьшению размеров контейнеров.

Как я пришел к покупке приточной вентиляции для квартиры с готовым ремонтом. Как купил ее за 150к и чуть не потратил деньги зря. Статья будет полезна тем, кто планирует купить очиститель воздуха, бризер или приточку.

Говорят, что если человек приобрел телескоп и использует его для наблюдений, то через некоторое время он обязательно захочет другой, получше. Так случилось и со мной. У меня есть телескоп PowerSeeker 127мм, но захотелось лучшего. По этой причине я даже было дело собрался точить свое зеркало, но позже обнаружил, что на AliExpress можно за недорого приобрести 200мм зеркало. Главное зеркало вместе с диагональным выходили где-то 6000 рублей с доставкой. Это очень дешево. На снимке выше, как раз такое зеркало, только что прибывшее по почте из Китая.

Купить-то купил, но это же не готовый телескоп. Нужна труба, держатель главного зеркала, диагонального, юстировки, фокусер. Как их изготовить самостоятельно? Решил, что по возможности буду печатать необходимые детали на 3D принтере. Но для этого их нужно еще спроектировать. Или найти дизайн в интернете.

Если поискать в интернете, то, конечно, «телескопы уже печатали». Вот примеры проектов:

1. Gaze Across the Solar System with a 3D-Printed, Raspberry Pi Telescope
2. Open Source DIY Telescope Prime Features Raspberry Pi and 3D Printed Parts

По разным причинам мне эти проекты не очень понравились. Я решил, что буду проектировать части телескопа сам. Чтобы жизнь медом не казалась я отчего-то решил, что буду делать проект во FreeCAD. До этого момента я уже делал кое-что в Компас 3D (я делал Marble-Machine). И теперь я подумал, что FreeCAD должен быть не сложнее…

Привет Хабр.

Raspberry Pi наверное есть дома почти у каждого, и рискну предположить, что у многих она валяется без дела. А ведь Raspberry это не только ценный мех, но и вполне мощный fanless-компьютер с Linux. Сегодня мы рассмотрим полезные возможности Raspberry Pi, для использования которых код писать не придется совсем.

Для тех кому интересно, подробности под катом. Статья рассчитана для начинающих.

Онлайн рекомендательная система видео-контента, над которой мы работаем, является закрытой коммерческой разработкой и технически представляет собой многокомпонентный кластер из собственных и open source компонентов. Целью написания данной статьи является описание внедрения системы кластеризации docker swarm под staging-площадку, не нарушая сложившийся workflow наших процессов в условиях ограниченного времени. Представленное вашему вниманию повествование разделено на две части. Первая часть описывает CI/CD до использования docker swarm, а вторая — процесс его внедрения. Кто не заинтересован в чтении первой части, может смело переходить ко второй.

В этом руководстве рассмотрим вариант настройки непрерывной интеграции и развертывания Flask приложения на Docker Swarm через GitLab CI.

Сначала мы рассмотрим настройку рабочей среды, включая создание серверов для нодов Docker Swarm. Затем создадим простое приложение Flask с Redis и подготовим GitLab CI для непрерывной доставки.

Привет Хабр! В этом году мы делали перевод огрооомного обучающего курса по React — в нашем блоге он был аж в 27 постах. В каждой части, от простого к сложному, выдавался концентрат знаний, которые тепло оценили читатели нашего блога. А сегодня мы поймали себя на мысли, что не выпустили все части одним большим куском — исправляемся!



Для новых читателей нашего блога — два бонуса внутри.

Как пользователь я хочу изменить ФИО и email в системе.

Для реализации этой простой пользовательской истории мы должны получить запрос, провести валидацию, обновить существующую запись в БД, отправить подтверждение на email пользователю и вернуть ответ браузеру. Код будет выглядеть примерно одинаково на C#:

string ExecuteUseCase() 
{ 
  var request = receiveRequest();
  validateRequest(request);
  canonicalizeEmail(request);
  db.updateDbFromRequest(request);
  smtpServer.sendEmail(request.Email);
  return "Success";
}

и F#:

let executeUseCase = 
  receiveRequest
  >> validateRequest
  >> canonicalizeEmail
  >> updateDbFromRequest
  >> sendEmail
  >> returnMessage

Кого расспрашивать про F#, как не человека, посвятившего этому языку подробный сайт? Скотт Влашин создал ресурс «F# for Fun and Profit», знакомый многим хабравчанам: на Хабре переводили оттуда и серию статей «Функциональное мышление», и статью «Железнодорожно-ориентированное программирование».

А в ноябре он выступит в Москве на нашей конференции DotNext с докладом «The power of composition». И в преддверии этого выступления мы расспросили его про F# и вообще функциональное программирование.

Представляем вашему вниманию DbTool — утилиту командной строки для экспорта данных БД в различные форматы и open-source библиотеку Korzh.DbUtils, использование которых может значительно упростить первоначальное "засевание" базы данных в вашем .NET (Core) приложении.

С помощью этого набора инструментов вы сможете:

1. Сохранить данные из вашей локальной БД в файлы некого текстового формата (XML, JSON), которые легко подключить к проекту.
2. Использовать сохранённые файлы для заполнения базы данных самого приложения при его первом старте.

Ниже я расскажу зачем все это нужно, как проинсталлировать и настроить данные инструменты и опишу детальный сценарий их использования.

Сегодня, благодаря бурному развитию микроэлектроники, каналов связи, Интернет-технологий и Искусственного Интеллекта, тема умных домов становится все более и более актуальной. Человеческое жилище претерпело существенные изменения со времен каменного века и в эпоху Промышленной Революции 4.0 и Интернета Вещей стало удобным, функциональным и безопасным. На рынок приходят решения, превращающие квартиру или загородный дом в сложные информационные системы, управляемые из любой точки мира с помощью смартфона. Причем, для человеко-машинного взаимодействия уже не требуются знания языков программирования, — благодаря алгоритмам распознавания и синтеза речи человек говорит с умным домом на родном языке.

Некоторые системы умного дома, представленные сейчас на рынке, являются логичным развитием систем облачного видеонаблюдения, разработчики которых осознали необходимость в комплексном решении не только для контроля, но и для управления удаленными объектами.

Вашему вниманию предлагается цикл из трех статей, где будет рассказано о всех основных компонентах системы облачного умного дома, лично разработанной автором и запущенной в эксплуатацию. Первая статья посвящена оконечному клиентскому оборудованию, устанавливаемому внутри умного дома, вторая — архитектуре системы облачного хранения и обработки данных, и, наконец, третья — клиентскому приложению для управления системой на мобильных и стационарных устройствах.

В прошлой главе мы видели, как нейросети могут самостоятельно обучаться весам и смещениям с использованием алгоритма градиентного спуска. Однако в нашем объяснении имелся пробел: мы не обсуждали подсчёт градиента функции стоимости. А это приличный пробел! В этой главе я расскажу быстрый алгоритм для вычисления подобных градиентов, известный, как обратное распространение.

Впервые алгоритм обратного распространения придумали в 1970-х, но его важность не была до конца осознана вплоть до знаменитой работы 1986 года, которую написали Дэвид Румельхарт, Джоффри Хинтон и Рональд Уильямс. В работе описано несколько нейросетей, в которых обратное распространение работает гораздо быстрее, чем в более ранних подходах к обучению, из-за чего с тех пор можно было использовать нейросеть для решения ранее неразрешимых проблем. Сегодня алгоритм обратного распространения – рабочая лошадка обучения нейросети.

Здравствуйте! Я рад представить вниманию читателей обзор обновленного хита от Anet3D — принтер Anet A8 Plus. Он действительно стал заметно больше и по-настоящему металлический. Кроме того, производитель сделал серьезную работу над ошибками и принтер теперь собирается очень легко и реально печатает "из коробки", даже несмотря на некоторые мелкие проблемы.

Речь пойдет вот об этом аппарате:



Под катом буквы, фото и видео о подготовке к работе и скромном опыте эксплуатации.

Пользовательские интерфейсы современных прикладных приложений, как правило, сложны — зачастую необходимо реализовывать поддержку постраничной навигации, обрабатывать разного рода поля ввода, на основе выбранных пользователем параметров отображать или скрывать информацию. При этом, для улучшения UX приложение должно сохранять состояние элементов интерфейса на диск при приостановке или выключении, восстанавливать состояние с диска при повторном запуске программы.

MVVM фреймворк ReactiveUI предлагает сохранять состояние приложения путём сериализации графа моделей представления в момент приостановки программы, при этом механизмы определения момента приостановки различаются для фреймворков и платформ. Так, для WPF используется событие Exit, для Xamarin.Android — ActivityPaused, для Xamarin.iOS — DidEnterBackground, для UWP — перегрузка OnLaunched.

В данном материале рассмотрим использование ReactiveUI для сохранения и восстановления состояния ПО с GUI, включая состояние роутера, на примере кроссплатформенного GUI фреймворка Avalonia. Материал предполагает наличие базовых представлений о шаблоне проектирования MVVM и о реактивном программировании в контексте языка C# и платформы .NET у читателя. Последовательность действий, описанная в статье, применима к ОС Windows 10 и Ubuntu 18. Код проекта, описанного в статье, доступен на GitHub.

TODO-приложение во фронтенд-разработке — это то же самое, что «Hello world» в обычном программировании. При создании TODO-приложений можно изучить выполнение CRUD-операций средствами того или иного фреймворка. Но часто подобные проекты лишь весьма поверхностно касаются того, что на самом деле умеет фреймворк.

Если взглянуть на Angular, то возникает такое ощущение, что этот фреймворк постоянно меняется и обновляется. На самом же деле в том, что касается Angular, можно выделить некоторые идеи, которые остаются неизменными. В материале, перевод которого мы сегодня публикуем, приведён обзор базовых концепций Angular, которые нужно понять для того, чтобы правильно и эффективно пользоваться возможностями этого фреймворка.



Для освоения Angular нужно очень много всего изучить. Многие разработчики застревают на начальных этапах освоения Angular. Происходит это из-за того, что они не знают о том, куда им двигаться, или не знают того, по каким ключевым словам им искать информацию, которая позволит им сделать шаг вперёд. Автор этого материала говорит, что ей, когда она начинала осваивать Angular 2+, хотелось бы, чтобы ей попалось бы руководство по данному фреймворку, похожее на это.

Сегодня мы заканчиваем нашу серию статей о функциональном программировании. Получилось 11 частей. Я считаю, что это достижение. В этой статье реализуем простой стековый калькулятор (также известный как "обратная Польская нотация"). Реализация практически полностью построена на функциях, лишь с одним специальным типом, и вообще без сопоставления с образцом, так что это превосходный полигон для концепций, затронутых в нашей серии.

Хочу отдельно поблагодарить @kleidemos. Именно он выступил главным переводчиком и менеджером всей серии статей. Спасибо!

• Первая часть
• Вторая часть
• Третья часть
• Четвертая часть
• Пятая часть
• Шестая часть
• Седьмая часть
• Восьмая часть
• Девятая часть
• Десятая часть

Вы представляете, это уже десятая часть цикла! И хотя до этого повествование было сфокусировано на чисто функциональном стиле, иногда удобно переключиться на объектно-ориентированный стиль. А одними из ключевых особенностей объектно-ориентированного стиля являются возможность прикреплять функции к классу и обращение к классу через точку для получения желаемого поведения.

• Первая часть
• Вторая часть
• Третья часть
• Четвертая часть
• Пятая часть
• Шестая часть
• Седьмая часть
• Восьмая часть
• Девятая часть