Туториал по объединению проверенных временем технологий для создания стандартной для ОС, но нестандартной для пользователя USB HID-клавиатуры.

https://habr.com/ru/post/714436/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714436

Python Дайджест собирает IT-новости уже 9 лет, рассказывает о концепциях, проектах, релизах. Кодовая база за это время мало изменилась и уже деградировала. Более 5 лет не хватало сил и времени, чтобы привести проект в актуальное состояние. Django с 1.9 обновилась уже до 4.1 версии, Python 3.4 не актуален, да даже обновить пакет через pip не получается, потому что сломан.

В 4 частях расскажу от первого лица, как 9-летний проект из состояния outdated вернулся в actual состояние и снова набрал 100 баллов в PageSpeed.

Начну с обновления до актуального Python и Django.

https://habr.com/ru/post/709068/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709068

Команда Rust рада сообщить о новой версии языка — 1.67.0. Rust — это язык программирования, позволяющий каждому создавать надёжное и эффективное программное обеспечение.

Если у вас есть предыдущая версия Rust, установленная через rustup, то для обновления до версии 1.67.0 вам достаточно выполнить команду:

rustup update stable

Если у вас ещё не установлен rustup, вы можете установить его с соответствующей страницы нашего веб-сайта, а также посмотреть подробные примечания к выпуску на GitHub.

Если вы хотите помочь нам протестировать будущие выпуски, вы можете использовать beta (rustup default beta) или nightly (rustup default nightly) канал. Пожалуйста, сообщайте обо всех встреченных вами ошибках.

https://habr.com/ru/post/713740/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=713740

Kodi - это мультимедийный центр со свободным кодом, который в том числе позволяет представить все локальные файлы с фильмами в виде своего собственного собственного домашнего кинотеатра с описанием и постерами. Kodi стал для меня аналогом ТВ-приставки любого оператора связи, только без ежемесячной оплаты и с возможностью работы без интернета.

The Movie Database (TMDB) - это популярная редактируемая пользователями база данных фильмов и сериалов, которая содержит описания большинства фильмов и обложки на русском языке.

При помощи своего парсера Kodi может идентифицировать фильм по названию файла, а затем скачать описание, обложку, актёров и многое другое с TMDB.

Блокировка доступа пользователям из России к TMDB произошла примерно в апреле 2022 года, но я разбираюсь с этим сейчас, потому что актуальным для меня стало только теперь, а конкретного решения проблемы коди не скачивает обложки, не работает скрепер я не нашёл.

https://habr.com/ru/post/712180/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=712180

Привет, меня зовут Руслан, я энтузиаст одного отдела искусственного интеллекта, занимаюсь автоматизацией процесса разработки и контролем за инфраструктурой внутри Kubernetes. Хочу детально рассмотреть развёртку Kubernetes-кластера, показать решения на возможные ошибки, ответы на которые пришлось довольно долго поискать. После окончания статьи вы будете знать, как создать кластер, который подойдет почти под любые задачи.

https://habr.com/ru/post/713520/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=713520

Это первая статья из цикла о том, как создать свой собственный ООП язык программирования с использованием LLVM.

В данной статье мы начнем с введения в серию и начнем реализацию с написания лексического и синтаксического анализаторов для подмножества языка, который будет полностью реализован в заключительных частях серии.

https://habr.com/ru/post/713434/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=713434

Привет, Хабр!

На моей работе мы пользуемся Kubernetes, для наших задач это очень полезный инструмент, который снимает с DevOps-ов и разработчиков много головной боли. Для нашей команды сейчас настроено 4 кластера, и переключение между ними мною происходит либо руками, либо с помощью bash-скрипта. Я написал приложение, которое упрощает эту задачу и также делает приятным управление конфигами Kubernetes.

https://habr.com/ru/post/713172/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=713172

У нас в «РТ МИС» уже был мессенджер для ЕЦП.МИС (медицинская информационная система). Ну, как «мессенджер» – некий самописный сервис на Node.js и хранением сообщений в БД для общения врачей и групповых уведомлений типа «Терапия! Тортики в ординаторской, успевайте».

В один прекрасный день мы собрались и решили, что все, хватит: нам нужен новый продукт, чтобы было «модно и молодежно» и еще куча функций в придачу. Дорабатывали тогда как раз модуль Стационара – здесь и приемное отделение, куда постоянно кого-то привозят и надо отправлять уведомления врачам, и большой поток информации по результатам анализов, какие-то показатели пациентов, консилиумы и вот это все. Да еще где-то впереди маячили доработки Поликлиники с телемедицинскими консультациями и уведомлениями по статусам талонов на прием.

https://habr.com/ru/post/711692/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=711692

Для устойчивого развития бизнеса важно иметь актуальную информацию об операционных метриках и их динамике и иметь инструменты для агрегирования необходимых сведений из существующих источников данных (баз данных, аналитических систем, систем финансового учета и обратной связи от пользователей). Наряду с коммерческими системами анализа бизнес-показателей (PowerBI, Tableau, Datalens) для аналитиков доступны несколько open sourсe решений, которые ориентированы на извлечение и преобразование данных из различных источников (Extract-Transform-Load или ETL) и визуализацию данных в виде гистограмм, диаграмм, таблиц, графиков и в других представлениях. В этой статье мы рассмотрим пример использования Open Source решения Metabase и Singer для получения данных из внешнего источника.

https://habr.com/ru/post/712300/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=712300

Мой open-source продукт. Rete neurale per la previsione di Dati tabulari. (it.)

Простая реализация архитектуры глубокой нейронной сети для табличных данных с автоматической генерацией слоев и послойным сокращением количества нейронов. С удобством использования, аналогичным классическим методам машинного обучения.

В данной статье рассмотрим причину создания данной библиотеки, проведем "туториал" и сравним точность прогнозирования DatRetClassifier и DatRetRegressor с классическими методами машинного обучения.

https://habr.com/ru/post/712088/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=712088