Сделал в компании доклад о применении ИИ в архитектуре, давайте и вам расскажу.
Фокус в использовании подхода architecture as code: абсолютно все архитектурные артефакты у нас это тексты. С обычной документацией понятно, это и так некоторый набор текстовых файлов, чаще всего в макрдауне. Для них мы применяем структурный шаблон Arc42 — список из 12 пунктов, по которым нужно распределить информацию о проектируемой системе.
Структурный шаблон, во-первых, хорошо известен нейронкам, и они сразу понимают, о чём речь. Во-вторых, можно кинуться в модель бизнес-требованиям и очень быстро создать некий первоначальный набросок, от которого вы дальше уже пляшете, уточняя по пунктам и исправляя ошибки ИИ. Ну и, в-третьих, готовая структура с ящиками, по которым нужно всё раскладывать, это гораздо лучше, чем свалка ADR'ок, как это нередко бывает в компаниях.
Со схемами и диаграммами ещё интереснее. Берём инструменты со своими DSL-языками, такие, как Structurizr и PlantUML. Вся схема или диаграмма целиком определяется текстовым файлом. Можно применять Git со всеми его преимуществами. А для нейронок это родная среда: вы, как человек, смотрите на схему глазами, но нейронка работает с её DSL-файлом. Навскидку тут прирост эффективности даже больше, чем в программировании, потому что DSL это просто синтаксис, без смыслового наполнения, человеку его можно вообще не знать. Ты пишешь промпты, а смотришь уже на картинку, сгенерированную схему, и следующим промптом указываешь, где какие правки сделать. Нейронке при этом не приходится думать про потоки, асинхронность, типы данных, она просто правит текст как текст, поскольку у DSL нет поведения.
Тут как раз наиболее видна разница между рутинной и интеллектуальной частью работы. Как именно будет выглядеть схема, продумывает архитектор. Если доверить это нейронке, даже мощной, будет полно ошибок, неоптимальностей, неучтённых нюансов среды и так далее. Но вот само по себе написание синтаксиса — имба.
#dev@clockstackwheels
#softSkills#raspberryPi
😎
Raspberry Pi for Beginners
Description
The course will start with setting up your Raspberry Pi and installing Raspberry Pi OS without an external monitor and keyboard, followed by getting along with the basics of Python3 programming. You will then work with the Raspberry Pi’s GPIO panel, use a PIR sensor to detect movement from your Pi, and discover how to use a Unix terminal and the most useful command-line tools. You will also send an email from your Raspberry Pi, take photos and videos using the Raspberry Pi camera V2, and create a web server on your Raspberry Pi with the Flask framework. Finally, you will build a complete surveillance and alarm project with Raspberry Pi.
Author(s): Edouard Renard
Language: English
Updated: September 2022
Videos Duration: 10h 8m
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
Пейджер для Telegram без сотовой связи из России! 📡
Инженер создал девайс на Raspberry Pi с mesh-сетями:
Домашний модуль — сервер
Переносной — для чтения каналов
✅ Работает при блокировках
✅ Только текст (без фото/видео пока)
✅ Цена ~3000 рублей (452000сум)
Лучше гаджета для свободы информации не придумаешь! 😎
#TelegramPager#MeshСети#RaspberryPi#Технологии#Россия
Коллеги, друзья и все, кто следит за рождением Адама и Евы! Вчера случилось то, ради чего всё затевалось: я провёл первые полевые испытания зрения Адама в реальном мире, и он в режиме реального времени не просто видел объекты, а описывал их вслух голосом, как настоящий помощник.
Вот как это работает сейчас на железе робота:
1. Глаз: Камера на Raspberry Pi захватывает изображение.
2. Зрение (YOLOv11n, 5 МБ): Сверхлёгкая модель детектирует объекты примерно за 1 сек / кадр.
3. Осмысление (YandexGPT): Получившийся список объектов передается в YandexGPT, который формирует лаконичное и понятное описание сцены.
4. Голос (Yandex SpeechKit): Это описание не печатается в терминале, а сразу синтезируется в чистый, человеческий голос и звучит из динамика робота. 🔊
И это не симуляция — это работающий алгоритм на настоящем железе.
Что это значит на практике? Я говорил Адаму:«Посмотри вокруг», и через мгновение он отвечал голосом: «Я вижу человека в помещении, монитор, ноутбук и телефон на столе». Это был не заранее заготовленный ответ, а результат живого-анализа обстановки перед ним. Он буквально делился своими мыслями о том, что видит.
Почему это прорыв? Потому что мы перешли от сухих технических тестов к реальному взаимодействию. Робот теперь не бездушный детектор объектов, а сущность, которая способна воспринимать мир и коммуницировать на нашем языке — голосом.
Впереди бескрайнее поле для экспериментов с поведением и сценариями использования. Спасибо, что вы с нами на этом пути! Это невероятно вдохновляет.
#робототехника#ии#искуственныйинтеллект#yolo#raspberrypi#компьютерноезрение#адам#ева#YandexGPT#SpeechKit#голосовойИИ
🛰️✈️Импортозамещение на высоте: в России создают аналог Flightradar24
🇷🇺 Новый сервис «Авиарадар» — это отечественный ответ на Flightradar24.
С конца 2023 года система работает в бета-режиме, уже охватывая большую часть европейской части страны.
📆 В ближайшее время планируется полноценный коммерческий запуск.
📡 Основа — сеть приёмников, собирающих ADS-B сигналы с гражданских самолётов и передающих их на сервер.
💻 Приёмники можно собрать даже на Raspberry Pi или Orange Pi, а в будущем планируется установка оборудования на микроспутники для слежения за рейсами над океанами и труднодоступными регионами🌍
👨💻 Проект требует знаний в IT и электронике, а также немалых серверных мощностей.
💼 Основная цель — b2b-сегмент: авиакомпании, логистика, государственные структуры.
👥 Волонтёры, устанавливающие оборудование, получают расширенную аналитику и доступ к онлайн-карте.
💬 Разработчики ищут инвестора для масштабирования. Среди потенциальных партнёров — 2ГИС.
При поддержке «Авиарадар» может стать национальной платформой авианаблюдения, особенно важной в условиях текущей геополитики.
#Авиарадар#Flightradar24#импортозамещение#авиация#технологии#RaspberryPi#логистика#гражданскаяавиация#авиатрекер#ИТ#наблюдение#Россия#инновации#b2b#авиапром#слежение