Іккаро

Matter 1.4 пропонує значні інновації в управлінні енергією та кросплатформній сумісності

Matter 1.4, останнє оновлення стандарту розумного дому, вийшло зі значними покращеннями, які обіцяють стати поворотним моментом в управлінні пристроями та сумісності між різними технологічними платформами. Розроблений Альянсом стандартів підключення (CSA), Matter має на меті зробити керування підключеними пристроями в наших домівках простішим та ефективнішим, усуваючи багато проблем конфігурації та сумісності, з якими ми стикалися в попередніх версіях.

Цей новий стандарт запроваджує довгоочікувані вдосконалення, метою яких є усунення постійних збоїв та проблем із підключенням під час використання пристроїв у кількох екосистемах, таких як Google Home, Amazon Alexa або Apple HomeKit. Безсумнівно, Matter 1.4 прагне задовольнити довгий перелік запитів користувачів.

Рішення для завантаження файлів розміром понад 1 Мб до Colab

Як завантажити файли розміром понад 1 МБ до Colab

Я поясню 2 методи завантаження великих файлів до Colab . Існує проблема в Google Colab , або, можливо, це обмеження, яке не дозволяє завантажувати файли розміром більше 1 Мб за допомогою графічного інтерфейсу.

Це дуже корисно для тих, хто збирається працювати з Whisper, оскільки будь-який аудіофайл важить більше 1 МБ.

Під час завантаження файлу він починає завантажуватися, це займає багато часу, і в кінці завантаження зникає або завантажується лише 1 Мб нашого файлу, залишаючи його неповним.

Програвач подкастів з відкритим кодом AntennaPod

AntennaPod: Програвач подкастів з відкритим кодом

AntennaPod — це плеєр подкастів із відкритим кодом . Це безкоштовний додаток із відкритим кодом, без реклами, з чистим та елегантним дизайном, який містить усі функції, необхідні мені в плеєрі подкастів/менеджері підписок.

Це плеєр, який я тестую вже деякий час, і він чудово працює для мене. Я використовую його з F-Droid на Android, хоча його також можна знайти в Play Store.

Досі я користувався iVoox, і замінив його розмір понад 100 МБ на AntennaPod, який трохи більше 10 МБ. Окрім реклами, iVoox постійно зависав, що робило його нестерпним. AntennaPod – чудова альтернатива багатьом комерційним плеєрам.

LignoSat: Перший дерев'яний супутник у космосі, революційний проект

Японія досягла важливої віхи в освоєнні космосу, запустивши в космос перший супутник, виготовлений з дерева . Цей інноваційний проект під назвою LignoSat є результатом співпраці між Кіотським університетом та лісовим господарством Sumitomo Forestry, метою якого є демонстрація того, що цей відновлюваний матеріал може витримувати екстремальні космічні умови.

LignoSat, назва якого походить від латинського lignum , що означає дерево, — це не просто науковий прорив, а й важливий крок до майбутнього сталого розвитку в космічній галузі. Супутник було запущено на борту місії SpaceX, призначеної для Міжнародної космічної станції (МКС) , і згодом очікується, що він вийде на орбіту Землі на висоті близько 400 кілометрів.

Що таке ціанотипія

У цій статті я поясню ціанотипію для людей, які вперше звертаються до цієї фотографічної та художньої техніки .

Під час моєї літньої поїздки на острів Табарка я відвідав місцевий художній магазин, де багато працювали з ціанотипними відбитками. Він називається Tabarca Blue. Його власник пояснював нам, як це працює і з чого складається, і мені здається, що це проста техніка, яку можна виконати вдома.

google colab

Colaboratory, також відомий як Google Colab , є продуктом Google Research і використовується для написання та запуску Python та інших мов програмування з вашого браузера.

Що це

Ось посібник для початківців, який чудово доповнює цю статтю.

Colab — це розміщений Jupyter , встановлений та налаштований таким чином, що нам не потрібно нічого робити на своєму комп’ютері, а просто працювати з браузера, на хмарних ресурсах.

Це працює точно так само, як Jupyter. На цьому кроці Python це блокноти або блокноти на основі комірок, які можуть бути текстами, зображеннями або кодом, оскільки, на відміну від Jupyter, у Colab на даний момент можна використовувати лише ядро Python, говорять про пізнішу реалізацію інших, таких як R, Scala тощо, але точна дата не називається.

Що таке TinyML

TinyML або крихітне машинне навчання (Mini Machine Learning) стосується використання машинного навчання в мікроконтролерах . У системах, які, на відміну від тих, що використовуються в традиційному машинному навчанні, мають мало ресурсів, існують системи з невеликим процесором, невеликим обсягом оперативної пам'яті та надзвичайно низьким енергоспоживанням порядку міліват або мікроват.

Його офіційний вебсайт — Фонд TinyML.

Що робиться, так це зменшення розмірів великих моделей для використання з обладнанням з дуже обмеженими ресурсами та мікроконтролерами. Це бажана сфера діяльності виробників.