🔥 Television — это кроссплатформенный, быстрый и расширяемый текстовый интерфейс пользователя (TUI), предназначенный для нечеткого поиска по различным источникам данных!

🌟 Он позволяет быстро находить информацию в файлах, Git-репозиториях, переменных окружения, Docker-образах и других источниках, используя алгоритм нечеткого соответствия. Television разработан с акцентом на простоту расширения и высокую производительность.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@DevOPSitsec

5️⃣ коротких и небанальных советов для Linux-администраторов

▪️ 1. Всегда проверяй journalctl вместо dmesg для современных систем

- dmesg покажет только сообщения ядра с момента загрузки.
- А journalctl -k -b -1 покажет логи ядра предыдущего ребута, что критично при расследовании падений.

---

▪️ 2. Используй ss вместо netstat

- netstat устарел и медленнее.
- ss -tunap даст быстрее и подробнее информацию о соединениях и сокетах.

---

▪️ 3. Всегда включай `bash`-историю с таймстемпами

Добавь в .bashrc:

export HISTTIMEFORMAT="%F %T "

- Теперь команда history покажет не только команды, но и время их выполнения — незаменимо при расследованиях.

---

▪️ 4. Следи за зомби-процессами правильно

- Команда:

ps -eo pid,ppid,state,cmd | grep ' Z '

- Поможет быстро находить процессы в состоянии "zombie", которые могут накапливаться и вызывать утечки ресурсов.

---

▪️ 5. Используй nice и ionice для тяжёлых задач

- Чтобы не положить систему нагрузкой от tar, rsync или других утилит:

nice -n 19 ionice -c2 -n7 tar -czf backup.tar.gz /big/data

- Это заставит процесс работать с минимальным приоритетом по CPU и диску.

@DevopsDocker

📌Как Gemini превращает изучение языков в персонализированный опыт: обзор 3 экспериментов.

Представьте, что учите язык не по учебникам, а через ситуации, в которых оказываетесь каждый день. Именно эту идею воплотила команда Google в проекте Little Language Lessons— трех экспериментах на базе Gemini API, которые делают обучение живым и контекстным.

Первый эксперимент, Tiny Lesson, решает проблему «как сказать это сейчас?». Вы описываете ситуацию — например, «потерял паспорт» — и получаете словарь и фразы в формате JSON. Всё благодаря промптам, где Gemini генерирует структурированные данные: массив терминов с транскрипцией и переводом, а также советы по грамматике.

Например, если целевой язык — японский, модель сама определит, нужна ли транскрипция ромадзи, и подготовит материал за 2 API-запроса. Это не просто список слов, а готовый микрокурс под конкретный сценарий.

Второй, Slang Hang, убирает «учебникоговорение». Тут Gemini выступает как сценарист: создаёт диалоги на целевом языке с культурными нюансами и сленгом. Все генерируется одним запросом — от контекста сцены до реплик с пояснениями. Пример: диалог продавца и туриста может включать неформальные выражения, которые не найдешь в стандартных учебниках.

Правда, иногда модель ошибается или придумывает выражения, так что без проверки носителем не обойтись. Но сам подход — дать пользователю «уши» в реальных разговорах выглядит перспективно, особенно с интеграцией Cloud Translation для мгновенного перевода.

Третий, визуальный эксперимент — Word Cam. Наводите камеру на объект, и Gemini не только определяет его (bounding box), но и предлагает слова вроде «подоконник» или «жалюзи». Детекция работает через Gemini Vision, а дополнительные дескрипторы (цвет, материал, примеры употребления) подтягиваются отдельным запросом. Для изучения бытовой лексики почти идеально, хотя точность сильно зависит от качества снимка.

Во всех экспериментах задействован Text-to-Speech — озвучка слов и фраз. Но есть нюанс: для редких языков голоса зачастую звучат неестественно или не совпадают с диалектом. Например, выберете мексиканский испанский, а синтезатор выдаст акцент из Мадрида. Разработчики честно признают: это ограничение текущих API, и над ним еще работать.

Little Language Lessons — начало переосмысления процесса обучения языкам. Проекту пока не хватает тонкой настройки под лингвистическую специфику (идиомы или региональные диалекты), но основа уже заложена.

🟡Статья


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Gemini