TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #239 · 3 мај

Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML. Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что: 🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат 🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека 🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек Но есть и минусы 🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки) 🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты) 🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...) 🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда) 🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи. Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳. 🔸 очень быстрая запись 🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд 🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки 🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память 🔸 можно извлечь любую часть данных независимо Из минусов 🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата) 🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию. 🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии. (Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно) Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого f15d cd29 a564 4578 ... 09e2 9bc4 a696 1253 ... 84e9 4de1 3b23 c24a ... 2534 5161 28e0 709d ... ... Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла. К чему это я? Читайте в следующем посте... #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #github开源

当前筛选 #github开源清除筛选
折腾实验室频道

@TossLabChannel · Post #896 · 21.11.2025 г., 14:33

#WiFi感知#室内安防#HomeAssistant#GitHub开源 ESPectre:基于 Wi-Fi CSI 的室内人体活动检测系统(支持 Home Assistant) ✨ 通过分析 2.4GHz Wi-Fi 通道状态信息(CSI)实现无摄像头移动检测,适合接入 Home Assistant 做智能家居自动化 ESPectre 是一个利用 ESP32-S3 采集 Wi-Fi CSI 来做室内移动 / 占用检测的开源项目,目前 GitHub 上已获得约 2.7k+ Star,属于近期非常热门的 Wi-Fi 感知与智能家居方向项目之一,社区讨论也比较活跃。 项目亮点 • 利用 Wi-Fi 信号变化完成 IDLE / MOTION 检测,无需摄像头、麦克风或可穿戴设备 • 完整的系统架构、数学与信号处理说明,偏工程+研究性质,适合折腾与深度学习 • 原生支持通过 MQTT 接入 Home Assistant,将其作为占用/移动传感器参与自动化流程 硬件与技术栈 • 家庭现有 2.4GHz Wi-Fi 路由器 + 一块 ESP32-S3 开发板(约 10 欧元级别) • 使用 ESP-IDF 进行开发与固件烧录,代码主要由 C 编写 • 仓库内提供 README、SETUP、CALIBRATION 等文档,指导环境搭建、部署与阈值校准 适合人群与玩法 • 想在家中玩“无感占用检测”“无摄像头安防”的智能家居玩家 • 对 Wi-Fi Sensing / CSI / 信号处理感兴趣,想看完整工程实现与算法细节的开发者 • 打算在 Home Assistant 中做更精准的“人在/不在”自动化(灯光、空调、安防联动等) 🔘@TossLab🔘@TossLabChannel