TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1078 · 4.03

Первоначально я очень скептически относился к написанию кода нейросетками. Но при этой оценке я допустил ошибку: пробовал технологию на сишарпе, который, во-первых, знаю хорошо, во-вторых, на котором пишут в основном всякий энтерпрайз, где важна архитектура. Нейросети раскрываются, когда тебе нужно закодить чисто утилитарную вещь на малознакомом языке. Архитектуру ты всё равно строишь сам, да и проверить существующий код в большинстве случаев можешь без проблем. Но при этом не обязан помнить, как там в какой-то популярной библиотеке называется нужный метод, или какие есть в этом языке нюансы синтаксиса. Программирование это разговор человека с компьютером на языке компьютера. Нейросети делают шаг в сторону языка человека, но не так, как думают авторы новостных заголовков. Пока ещё в основном нельзя сказать «Сделай мне программу, которая посчитает деньги». Ты всё ещё должен иметь представление о структурах данных, алгоритмах, и, в общем-то, должен быть способен за вменяемое время написать такую программу самостоятельно. Поэтому и с нейросетью ты общаешься соответственно: «Два метода, в первый на вход поступает словарь с таким-то ключом, вытащи из него значения и отсортируй вот этим вот лямбда-выражением, второй метод проверяет пересечение таких-то двух выборок на непустоту и возвращает булев ответ, затем...». И вот это работает очень круто, потому что ты труба шатал помнить, что в этих ваших питонах None вместо Null или как там в каком языке инициализируется список. А так можно написать проект в два-три раза быстрее и с тем же уровнем качества, что и сам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #geolocation

当前筛选 #geolocation清除筛选
Libreware

@libreware · Post #1512 · 28.09.2025 г., 11:58

Chasing Your Tail (CYT) https://github.com/ArgeliusLabs/Chasing-Your-Tail-NG A comprehensive #WiFi probe request analyzer that monitors and tracks wireless devices by analyzing their probe requests. The system integrates with #Kismet for packet capture and WiGLE API for #SSID#geolocation analysis, featuring advanced #surveillance#detection capabilities. Features Real-time Wi-Fi monitoring with Kismet integration Advanced surveillance detection with persistence scoring Automatic GPS integration - extracts coordinates from Bluetooth GPS via Kismet GPS correlation and location clustering (100m threshold) Spectacular KML visualization for Google Earth with professional styling and interactive content Multi-format reporting - Markdown, HTML (with pandoc), and KML outputs Time-window tracking (5, 10, 15, 20 minute windows) WiGLE API integration for SSID geolocation Multi-location tracking algorithms for detecting following behavior Enhanced GUI interface with surveillance analysis button Organized file structure with dedicated output directories Comprehensive logging and analysis tools Requirements Python 3.6+ Kismet wireless packet capture Wi-Fi adapter supporting monitor mode Linux-based system WiGLE API key (optional)

djangoproject

@djangoproject · Post #241 · 25.01.2017 г., 13:30

http://www.aparat.com/v/4yGhH #Geolocation apps with #Django. Latitude, longitude, altitude, and even #iBeacons can be leveraged to enable geo-targeted experiences. But how do we build and optimize the server-side components to handle these requirements? Using a combination of libraries and techniques, we will illustrate these concepts. In this discussion everything from #map clustering and caching, to distance calculations and polygonal layering will be demonstrated using Django, #GeoDjango, #Redis, and #PostGIS as our tool belt.