TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #28 · 24.05
Я очень долго не покупал робот-пылесос, несмотря на свою любовь к технологиям. Не шибко верил в эти штуки, да и жил в небольшой квартире с пушистым ковром. Но теперь у нас квартира побольше и почти без порогов, а ещё кот, от которого везде остаётся шерсть. К тому же, рынок неплохо развился за эти годы, индустрия набила шишек, так что я взял Roborock S5 Max. Робот-пылесос, пожалуй, одна из самых по-настоящему умных бытовых технологий нашего времени. Посудомойка и стиральная машина все ещё требуют много дополнительной работы руками, автоматическая глажка вообще ещё в адекватном виде не появилась, 3D принтер тот вообще хочет много внимания... А робот-пылесос — недаром там в названии «робот» — запустил и забыл. S5 Max довольно дорогая модель с лидаром и хорошей программной частью. Он и правда весьма умён, свободно ориентируется в квартире, грамотно строит маршрут и понимает, где находится. В моем случае проблема возникла лишь один раз — пылесос втянул кошачью игрушку, которая застряла во вращающейся щётке. Это, кстати, приучает к порядку: если всякие рюкзаки и тапки ещё могут валяться у стен там и тут, то мелочам на полу делать совершенно нечего — ваши ступни вам потом за это спасибо скажут. В остальном Roborock прекрасно объезжает ножки стульев, перекатывается через провода и заползает на всю глубину под диван и кровать (а это недоступно даже при чистке ручным пылесосом!). При первом запуске робот объезжает всё пространство, куда способен пролезть, и строит карту квартиры, на которой позже можно разметить комнаты, невидимые стены и другие зоны, а затем, по желанию, убирать точечно. Ещё прикольная фишка — детектор ковра: машина понимает, что движется по ворсу, и сама увеличивает мощность всасывания, а затем обратно уменьшает, когда попадает на обычный пол. Но насчёт самой уборки совсем чудес ожидать не стоит. Сильный ручной пылесос тянет лучше, а робот не избавлен от всех проблем своих предков: волосы наматываются на щётку, пылесборник нужно вытряхивать и мыть. Кстати, для волос прямо под крышкой небольшой нож-лезвие, очень практично: взял и обрезал. Я бы сказал так: человек уберёт лучше, но робота вы будете запускать существенно чаще, чем стали бы пылесосить сами. Особенно если квартира большая. 30-метровую студию я в своё время обходил с вертикальным пылесосом за 20 минут. Но квартиру втрое больше — нет уж, пусть машина старается. Из серьезных для меня недостатков я бы выделил три: • Моющий режим конкретно в моей модели — полная ерунда. Он едва протирает поверхность, так что я бы скорее назвал его увлажняющим режимом. Так что не особо нужен в корпусе и контейнер для воды, и пристегивающаяся на липучках тряпка-расходник. • Робот не умеет понимать, что пылесборник заполнен, и как-то предупреждать об этом. А пыли и грязи он находит много, даже если запускать каждый день. Вот бы сам в туалет ездил выбрасывать... • Машина умеет понимать, где ковёр. Но разработчики не догадались сделать функцию «почистить в этой комнате только ковёр». А было бы очень кстати. В остальном однозначно мастхэв, одно из самых полезных вложений денег за последние много лет. #gadgets
Hashtags
Търсене: #apis
@repo_science · Post #3160 · 10.05.2023 г., 21:54
#Python#Flask#APIs 🐍 REST APIs with Flask and Python in 2023 Build professional REST APIs with Python, Flask, Docker, Flask-Smorest, and Flask-SQLAlchemy 🗣️ Jose Salvatierra, Teclado by Jose Salvatierra 🌟 4.6 - 20097 votes 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@repo_science · Post #3383 · 03.07.2023 г., 15:15
#public#APIs Public APIs A collective list of free APIs for use in software and web development 🔍#github 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@djangoproject · Post #437 · 11.09.2017 г., 19:13
https://httpie.org/ #HTTPie consists of a single http command designed for painless debugging and interaction with HTTP #servers, #RESTful#APIs, and web services: Sensible defaults Expressive and intuitive command syntax Colorized and formatted terminal output Built-in JSON support Persistent sessions Forms and file uploads HTTPS, proxies, and authentication support Support for arbitrary request data and headers Wget-like downloads Extensions Linux, Mac OSX, and Windows support And more…
@djangoproject · Post #264 · 18.02.2017 г., 06:23
https://blog.miguelgrinberg.com/post/designing-a-restful-api-with-python-and-flask In recent years #REST (REpresentational State Transfer) has emerged as the standard architectural design for #web services and web #APIs. In this article I'm going to show you how easy it is to create a RESTful web service using Python and the Flask microframework. What is REST? The characteristics of a REST system are defined by six design rules: Client-Server: There should be a separation between the #server that offers a service, and the #client that consumes it. Stateless: Each request from a client must contain all the information required by the server to carry out the #request. In other words, the server cannot store information provided by the client in one request and use it in another request. Cacheable: The server must indicate to the client if requests can be cached or not. Layered System: Communication between a client and a server should be standardized in such a way that allows intermediaries to respond to requests instead of the end server, without the client having to do anything different. Uniform Interface: The method of communication between a client and a server must be uniform. Code on demand: Servers can provide executable code or scripts for clients to execute in their context. This constraint is the only one that is optional.
@djangoproject · Post #118 · 08.08.2016 г., 11:44
https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows. The #multiprocessing module also introduces #APIs which do not have analogs in the #threading#module. A prime example of this is the Pool object which offers a convenient means of parallelizing the execution of a function across multiple input values, distributing the input data across processes (data #parallelism). The following example demonstrates the common practice of defining such functions in a module so that child processes can successfully import that module. This basic example of data parallelism using Pool,
@djangoproject · Post #589 · 29.03.2018 г., 06:38
http://books.agiliq.com/projects/django-api-polls-tutorial/en/latest/ Building #APIs with #Django and #Django_Rest_Framework(#DRF) Introductions Setup, Models and Admin A simple API with pure Django #Serializing and Deserializing Data Views and Generic Views More views and viewsets #Access_Control #Testing and Continuous Integeration Testing and Using API with Postman Documenting APIs (with Swagger and more)
@CryptoM · Post #64595 · 09.04.2026 г., 09:46
🚀 Gobi Partners Invests in Transak to Expand Asian Market Presence Gobi Partners has announced its investment in Transak. According to ChainCatcher, Transak, established in 2019, offers financial institutions a single API for seamless fiat and digital asset exchanges, handling KYC, AML, risk monitoring, and local payment integration. The investment aims to support Transak's expansion into the Asian market. Transak has already established its Asia-Pacific headquarters in Hong Kong and plans to enhance integration with payment networks and banking partners in the ASEAN region. #GobiPartners#Transak#Investment#AsiaMarketExpansion#Fintech#DigitalAssets#KYC#AML#RiskMonitoring#APIs#PaymentIntegration#ASEAN#HongKong#FinancialInstitutions