🖥️📏 Утилита для отображения угла крышки MacBook
Lid Angle Sensor позволяет пользователям MacBook видеть угол открытой крышки и воспроизводить звук скрипящей двери при медленном изменении угла. Подходит для моделей с 2019 года и новее, но требует тестирования на других устройствах.
🚀Основные моменты:
- Отображает угол крышки MacBook.
- Воспроизводит звуковой эффект при изменении угла.
- Работает на моделях с 2019 года и новее.
- Открыт для предложений по улучшению.
- Подходит для разработчиков и дизайнеров.
📌 GitHub: https://github.com/samhenrigold/LidAngleSensor
#swift
Lid Angle Sensor позволяет пользователям MacBook видеть угол открытой крышки и воспроизводить звук скрипящей двери при медленном изменении угла. Подходит для моделей с 2019 года и новее, но требует тестирования на других устройствах.
🚀Основные моменты:
- Отображает угол крышки MacBook.
- Воспроизводит звуковой эффект при изменении угла.
- Работает на моделях с 2019 года и новее.
- Открыт для предложений по улучшению.
- Подходит для разработчиков и дизайнеров.
📌 GitHub: https://github.com/samhenrigold/LidAngleSensor
#swift
🤣5❤3👍1🔥1
В iOS разработчики могут использовать фреймворк LocalAuthentication для интеграции биометрической аутентификации, такой как Face ID или Touch ID, в свои приложения. Это позволяет повысить безопасность и удобство использования, предоставляя пользователям быстрый и надежный способ входа.
Для реализации биометрической аутентификации необходимо импортировать фреймворк LocalAuthentication и создать экземпляр класса LAContext. Затем можно вызвать метод evaluatePolicy(_:localizedReason:reply:), который отображает системный интерфейс для аутентификации пользователя. Важно обрабатывать возможные ошибки, такие как отсутствие настроенной биометрии на устройстве или отказ пользователя от аутентификации.
Рекомендуется предоставлять пользователям альтернативные методы входа в случае недоступности биометрической аутентификации, например, с использованием пароля или PIN-кода. Это обеспечит доступность приложения для всех пользователей, независимо от настроек их устройств.
https://tanaschita.com/ios-local-authentication/
#ios
Для реализации биометрической аутентификации необходимо импортировать фреймворк LocalAuthentication и создать экземпляр класса LAContext. Затем можно вызвать метод evaluatePolicy(_:localizedReason:reply:), который отображает системный интерфейс для аутентификации пользователя. Важно обрабатывать возможные ошибки, такие как отсутствие настроенной биометрии на устройстве или отказ пользователя от аутентификации.
Рекомендуется предоставлять пользователям альтернативные методы входа в случае недоступности биометрической аутентификации, например, с использованием пароля или PIN-кода. Это обеспечит доступность приложения для всех пользователей, независимо от настроек их устройств.
https://tanaschita.com/ios-local-authentication/
#ios
Tanaschita
Implementing Face ID authentication in SwiftUI
Learn how to add biometric authentication with passcode fallback to secure your app for iOS using Swift and SwiftUI with Apple's Local Authentication framework.
🐦 X открыл исходники алгоритма "For You"
Как работает лента рекомендаций в 7 шагах:
1️⃣ Сырые данные (вход):
- соцграф (кто кого фолловит),
- вовлечённость (лайки, ретвиты, ответы, закладки),
- данные о пользователе (клики, профиль, поведение).
2️⃣ Feature Engineering:
- GraphJet — граф твитов в реальном времени
- SimClusters — объединение в коммьюнити ("AI Twitter", "NBA Twitter")
- TwHIN — карта связей пользователь↔твит
- RealGraph — сила связей
- TweepCred — скоринг доверия
- Trust & Safety сигналы
3️⃣ Candidate Sourcing (Home Mixer):
Разные миксеры (CR Mixer, UTEG, FRS) вытягивают твиты из разных пулов → больше разнообразия.
4️⃣ Heavy Ranker (ML-модель):
Нейросеть предсказывает, что вам зайдёт: лайки, ретвиты, ответы, время чтения.
5️⃣ Фильтры и эвристики:
- социальное доказательство
- разнообразие авторов
- блок спама/NSFW/мутов
- баланс контента
- защита от «замыливания»
6️⃣ Микс:
Рекламные твиты + рекомендации «кого фолловить» → в ленту.
7️⃣ Что это значит для вас:
- выбери нишу
- пиши ценные посты
- отвечай по делу в своей теме
→ вырастишь аудиторию и найдёшь людей/идеи для бизнеса.
https://github.com/twitter/the-algorithm
#Twitter #ForYou #AI #RecommenderSystems
Как работает лента рекомендаций в 7 шагах:
1️⃣ Сырые данные (вход):
- соцграф (кто кого фолловит),
- вовлечённость (лайки, ретвиты, ответы, закладки),
- данные о пользователе (клики, профиль, поведение).
2️⃣ Feature Engineering:
- GraphJet — граф твитов в реальном времени
- SimClusters — объединение в коммьюнити ("AI Twitter", "NBA Twitter")
- TwHIN — карта связей пользователь↔твит
- RealGraph — сила связей
- TweepCred — скоринг доверия
- Trust & Safety сигналы
3️⃣ Candidate Sourcing (Home Mixer):
Разные миксеры (CR Mixer, UTEG, FRS) вытягивают твиты из разных пулов → больше разнообразия.
4️⃣ Heavy Ranker (ML-модель):
Нейросеть предсказывает, что вам зайдёт: лайки, ретвиты, ответы, время чтения.
5️⃣ Фильтры и эвристики:
- социальное доказательство
- разнообразие авторов
- блок спама/NSFW/мутов
- баланс контента
- защита от «замыливания»
6️⃣ Микс:
Рекламные твиты + рекомендации «кого фолловить» → в ленту.
7️⃣ Что это значит для вас:
- выбери нишу
- пиши ценные посты
- отвечай по делу в своей теме
→ вырастишь аудиторию и найдёшь людей/идеи для бизнеса.
https://github.com/twitter/the-algorithm
#Twitter #ForYou #AI #RecommenderSystems
Vercel, создатели Next.js, выложили большую коллекцию примеров и шаблонов для приложений.
Внутри куча полезного:
- простые стартеры, чтобы быстро запустить проект
- готовые архитектуры «как в проде»
- демки с лучшими практиками
Полезно и для быстрых экспериментов, и чтобы подсмотреть правильные решения.
Репозиторий постоянно пополняется, а лучшие наработки попадают в Vercel Templates с удобным поиском и фильтрацией.
👉 Отличный источник, чтобы копировать и развивиать проверенные идеи. 🚀
Внутри куча полезного:
- простые стартеры, чтобы быстро запустить проект
- готовые архитектуры «как в проде»
- демки с лучшими практиками
Полезно и для быстрых экспериментов, и чтобы подсмотреть правильные решения.
Репозиторий постоянно пополняется, а лучшие наработки попадают в Vercel Templates с удобным поиском и фильтрацией.
👉 Отличный источник, чтобы копировать и развивиать проверенные идеи. 🚀
👍4❤1
💨 FartScrollLid: Забавное приложение для MacBook
FartScrollLid — это веселое приложение для macOS, которое воспроизводит звуки пердежа при открытии и закрытии крышки MacBook. Звуки меняются в зависимости от угла крышки, добавляя элемент неожиданности и юмора в повседневное использование.
🚀 Основные моменты:
- 🎵 Динамические звуки с изменением высоты тона
- 🎯 Срабатывание только при движении крышки
- 📊 Мониторинг угла и скорости крышки в реальном времени
- 😄 Забавные статусные сообщения
📌 GitHub: https://github.com/iannuttall/fartscroll-lid
#swift
FartScrollLid — это веселое приложение для macOS, которое воспроизводит звуки пердежа при открытии и закрытии крышки MacBook. Звуки меняются в зависимости от угла крышки, добавляя элемент неожиданности и юмора в повседневное использование.
🚀 Основные моменты:
- 🎵 Динамические звуки с изменением высоты тона
- 🎯 Срабатывание только при движении крышки
- 📊 Мониторинг угла и скорости крышки в реальном времени
- 😄 Забавные статусные сообщения
📌 GitHub: https://github.com/iannuttall/fartscroll-lid
#swift
GitHub
GitHub - iannuttall/fartscroll-lid: A hilarious macOS app that plays fart sounds as you open and close your MacBook lid
A hilarious macOS app that plays fart sounds as you open and close your MacBook lid - iannuttall/fartscroll-lid
🏆4❤2💩2🤡1
🌐 Преобразование HTML в SwiftUI
SwiftUIHTML — библиотека для рендеринга HTML-контента в виде нативных представлений SwiftUI. Поддерживает кастомизацию тегов и интеграцию с внешними парсерами.
🚀 Основные моменты:
- Конвертация HTML в нативные представления SwiftUI
- Поддержка кастомных тегов и стилей CSS
- Гибкая интеграция с парсерами, такими как Fuzi и SwiftSoup
- Система глобальной конфигурации и стилей
📌 GitHub: https://github.com/PRNDcompany/SwiftUIHTML
#swift
SwiftUIHTML — библиотека для рендеринга HTML-контента в виде нативных представлений SwiftUI. Поддерживает кастомизацию тегов и интеграцию с внешними парсерами.
🚀 Основные моменты:
- Конвертация HTML в нативные представления SwiftUI
- Поддержка кастомных тегов и стилей CSS
- Гибкая интеграция с парсерами, такими как Fuzi и SwiftSoup
- Система глобальной конфигурации и стилей
📌 GitHub: https://github.com/PRNDcompany/SwiftUIHTML
#swift
GitHub
GitHub - PRNDcompany/SwiftUIHTML: SwiftUIHTML
SwiftUIHTML. Contribute to PRNDcompany/SwiftUIHTML development by creating an account on GitHub.
❤1👍1
Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов.
Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что:
- Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов
- Нет расходов на API
- Дает доступ к Локальному GenAI
🔍 Основное
- LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch.
- Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения.
- Архитектура: Engine + Session
• Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций
• Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений
- Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.)
- Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей
Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах:
- LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве.
- LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д.
- LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения.
#AI #Google #LiteRT #LiteRTLM #GenAI #EdgeAI #OnDeviceAI #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Google AI for Developers
LiteRT overview | Google AI Edge | Google AI for Developers
❤1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
🚀 NeuTTS Air - on-device TTS с мгновенным клонированием голоса
Это первая реалистичная модель синтеза речи, запускаемая на устройстве, без api.
Формат - GGML, что позволяет работать на телефонах, ноутбуках и даже на Raspberry Pi.
Клонирование голоса за 3 секунды: достаточно короткого аудиофрагмента, чтобы сконструировать голос для последующих синтезов.
Базируется на лёгком языковом ядре (0,5 B) + нейрокодек NeuCodec, что обеспечивает баланс между качеством и скоростью.
Генерируемые аудио отмечаются водяным знаком с помощью Perceptual Threshold Watermarker — для борьбы с злоупотреблениями.
GitHub: https://github.com/neuphonic/neutts-air
Это первая реалистичная модель синтеза речи, запускаемая на устройстве, без api.
Формат - GGML, что позволяет работать на телефонах, ноутбуках и даже на Raspberry Pi.
Клонирование голоса за 3 секунды: достаточно короткого аудиофрагмента, чтобы сконструировать голос для последующих синтезов.
Базируется на лёгком языковом ядре (0,5 B) + нейрокодек NeuCodec, что обеспечивает баланс между качеством и скоростью.
Генерируемые аудио отмечаются водяным знаком с помощью Perceptual Threshold Watermarker — для борьбы с злоупотреблениями.
GitHub: https://github.com/neuphonic/neutts-air
❤2
🖥️✨ Упрощение отключения эффекта Liquid Glass на macOS
SolidGlass — это простое приложение, позволяющее отключать эффект Liquid Glass для отдельных приложений или системы в целом. С интуитивно понятным интерфейсом и удобными функциями, оно делает этот процесс легким и быстрым.
🚀Основные моменты:
- Отключение эффекта Liquid Glass для приложений.
- Удобный интерфейс для выполнения команд.
- Поддержка работы на macOS.
- Упрощение процесса для пользователей.
📌 GitHub: https://github.com/rafaelSwi/SolidGlass
#swift
SolidGlass — это простое приложение, позволяющее отключать эффект Liquid Glass для отдельных приложений или системы в целом. С интуитивно понятным интерфейсом и удобными функциями, оно делает этот процесс легким и быстрым.
🚀Основные моменты:
- Отключение эффекта Liquid Glass для приложений.
- Удобный интерфейс для выполнения команд.
- Поддержка работы на macOS.
- Упрощение процесса для пользователей.
📌 GitHub: https://github.com/rafaelSwi/SolidGlass
#swift
GitHub
GitHub - rafaelSwi/SolidGlass: Software to disable Liquid Glass on macOS Tahoe (macOS 26.0.1 or lower)
Software to disable Liquid Glass on macOS Tahoe (macOS 26.0.1 or lower) - rafaelSwi/SolidGlass
👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Mantis — кроп для изображений в стиле Фото
Mantis — это библиотека для обрезки (кропа) изображений для iOS, написанная на Swift и обеспечивающая богатые возможности обрезки для вашего приложения для iOS/Mac. Поддерживает разные формы (в том числе кастомные), кнопку отмены.
https://github.com/guoyingtao/Mantis
#ios
Mantis — это библиотека для обрезки (кропа) изображений для iOS, написанная на Swift и обеспечивающая богатые возможности обрезки для вашего приложения для iOS/Mac. Поддерживает разные формы (в том числе кастомные), кнопку отмены.
https://github.com/guoyingtao/Mantis
#ios
🚀 Поделитесь опытом с RuStore — и выиграйте фичеринг
Команда RuStore регулярно собирает обратную связь, чтобы сделать платформу удобнее для публикации и продвижения приложений.
Пройдите 5-минутный опрос — чтобы сделать платформу удобнее и получить шанс попасть на фичеринг.
🎁 5 разработчиков получат размещения на витрине RuStore
📢 Опрос можно пройти до 1 ноября. Итоги — 1 декабря
📌 Участвовать могут разработчики с опубликованными приложениями в RuStore.
Подробнее о правилах — в Телеграм-канале @rustoredev
Команда RuStore регулярно собирает обратную связь, чтобы сделать платформу удобнее для публикации и продвижения приложений.
Пройдите 5-минутный опрос — чтобы сделать платформу удобнее и получить шанс попасть на фичеринг.
🎁 5 разработчиков получат размещения на витрине RuStore
📢 Опрос можно пройти до 1 ноября. Итоги — 1 декабря
📌 Участвовать могут разработчики с опубликованными приложениями в RuStore.
Подробнее о правилах — в Телеграм-канале @rustoredev
👍2🤮1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Переход с UIKit на SwiftUI — разработка трекера тренировок с нуля
00:00 - Intro
01:36 - Настройка проекта
02:57 - Создание модели User
04:06 - Отличие UIKit от SwiftUI
05:25 - Создание UserInfoView
06:48 - Создание ZStack
07:50 - Создание HStack
10:19 - Использование padding для Image
11:15 - Использование offset для Image
12:30 - Использование padding для Rectangle
14:09 - Использование alignmentGuide
16:35 - Размещение Text
20:36 - Создание ViewMetrics
25:18 - Лайк и Подписка
источник
#ios
00:00 - Intro
01:36 - Настройка проекта
02:57 - Создание модели User
04:06 - Отличие UIKit от SwiftUI
05:25 - Создание UserInfoView
06:48 - Создание ZStack
07:50 - Создание HStack
10:19 - Использование padding для Image
11:15 - Использование offset для Image
12:30 - Использование padding для Rectangle
14:09 - Использование alignmentGuide
16:35 - Размещение Text
20:36 - Создание ViewMetrics
25:18 - Лайк и Подписка
источник
#ios
💩5👍1
🍏📦 Apple App Store Frontend Source Code Archive
Репозиторий содержит извлеченный исходный код фронтенда App Store, собранный с помощью расширения для Chrome. Код сохранен для образовательных целей, так как Apple не отключила sourcemaps на своем сайте.
🚀Основные моменты:
- Полный исходный код на Svelte/TypeScript
- Логика управления состоянием
- Компоненты пользовательского интерфейса
- Интеграция с API
- Структура каталогов для удобства навигации
📌 GitHub: https://github.com/rxliuli/apps.apple.com
#typenoscript
Репозиторий содержит извлеченный исходный код фронтенда App Store, собранный с помощью расширения для Chrome. Код сохранен для образовательных целей, так как Apple не отключила sourcemaps на своем сайте.
🚀Основные моменты:
- Полный исходный код на Svelte/TypeScript
- Логика управления состоянием
- Компоненты пользовательского интерфейса
- Интеграция с API
- Структура каталогов для удобства навигации
📌 GitHub: https://github.com/rxliuli/apps.apple.com
#typenoscript
👍1
Обновленная Siri под кодовым именем Linwood выйдет следующей весной. Gemini будет отвечать за функции суммаризации и планирования, а собственные модели Apple сохранят ограниченные роли.
Параллельно Apple в ускоренном режиме разрабатывает свою модель на 1 триллион параметров, чтобы уже в следующем году заменить технологию Google, если догонит по качеству.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-05/apple-plans-to-use-1-2-trillion-parameter-google-gemini-model-to-power-new-siri
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥1
🎨 Рекреация iOS с помощью SwiftUI
Этот проект представляет собой точную копию iOS и его встроенных приложений, созданную полностью на SwiftUI с использованием AI. Он служит площадкой для тестирования возможностей генерации кода и современных функций SwiftUI, воссоздавая нативные приложения Apple с пиксельной точностью.
🚀 Основные моменты:
- Воссозданы основные приложения iOS: Календарь, Погода, Фото и др.
- Используется AI для генерации SwiftUI кода.
- Идеально подходит для изучения возможностей SwiftUI.
- Поддержка Xcode 26 и выше.
- Открыт для вкладов и улучшений.
📌 GitHub: https://github.com/PallavAg/iOS-Clone-SwiftUI
#swift
Этот проект представляет собой точную копию iOS и его встроенных приложений, созданную полностью на SwiftUI с использованием AI. Он служит площадкой для тестирования возможностей генерации кода и современных функций SwiftUI, воссоздавая нативные приложения Apple с пиксельной точностью.
🚀 Основные моменты:
- Воссозданы основные приложения iOS: Календарь, Погода, Фото и др.
- Используется AI для генерации SwiftUI кода.
- Идеально подходит для изучения возможностей SwiftUI.
- Поддержка Xcode 26 и выше.
- Открыт для вкладов и улучшений.
📌 GitHub: https://github.com/PallavAg/iOS-Clone-SwiftUI
#swift
GitHub
GitHub - PallavAg/iOS-Clone-SwiftUI: iOS Clone built by Gemini 3.0 Pro in SwiftUI
iOS Clone built by Gemini 3.0 Pro in SwiftUI. Contribute to PallavAg/iOS-Clone-SwiftUI development by creating an account on GitHub.
⚡️ Google DeepMind делает серьёзный шаг к созданию «Android для роботов»
Google DeepMind наняла Аарона Сандерса, бывшего CTO Boston Dynamics, на позицию вице-президента по аппаратной инженерии.
Сандерс ушёл из Boston Dynamics всего три месяца назад, после 22 лет работы в компании и участия в создании таких роботов, как Atlas и Spot.
DeepMind теперь стремится создать универсальную платформу для робототехники.
Демис Хассабис объяснил цель так:
«Это похоже на стратегию Android. Мы хотим построить ИИ-систему на базе Gemini, которая сможет работать почти *из коробки* на любом типе робота».
Сандерс говорит, что его задача — “усилить это направление”, работая вместе с партнёрами и решая фундаментальные задачи аппаратного уровня, чтобы ИИ мог эффективно работать в физическом мире.
Иронично, что Google уже владела Boston Dynamics с 2013 по 2017 год, но продала компанию SoftBank, не найдя коммерческой модели. В то время Сандерс тоже был VP по аппаратной инженерии.
Сегодня Google возвращается в робототехнику снова — но уже с чётким пониманием:
универсальная база Gemini может стать для роботов тем, чем Android стал для смартфонов.
Google DeepMind наняла Аарона Сандерса, бывшего CTO Boston Dynamics, на позицию вице-президента по аппаратной инженерии.
Сандерс ушёл из Boston Dynamics всего три месяца назад, после 22 лет работы в компании и участия в создании таких роботов, как Atlas и Spot.
DeepMind теперь стремится создать универсальную платформу для робототехники.
Демис Хассабис объяснил цель так:
«Это похоже на стратегию Android. Мы хотим построить ИИ-систему на базе Gemini, которая сможет работать почти *из коробки* на любом типе робота».
Сандерс говорит, что его задача — “усилить это направление”, работая вместе с партнёрами и решая фундаментальные задачи аппаратного уровня, чтобы ИИ мог эффективно работать в физическом мире.
Иронично, что Google уже владела Boston Dynamics с 2013 по 2017 год, но продала компанию SoftBank, не найдя коммерческой модели. В то время Сандерс тоже был VP по аппаратной инженерии.
Сегодня Google возвращается в робототехнику снова — но уже с чётким пониманием:
универсальная база Gemini может стать для роботов тем, чем Android стал для смартфонов.
❤4👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как устроены мобильные приложения VK «под капотом»?
Команда делится своим опытом: оптимизация, память, подходы к нативу и кросс-платформе, эксперименты и индустриальные инсайты.
Если хочешь развиваться как мобильный инженер, стоит подписаться на этот канал.
Реклама. ООО "ВК" ИНН 7743001840
Команда делится своим опытом: оптимизация, память, подходы к нативу и кросс-платформе, эксперименты и индустриальные инсайты.
Если хочешь развиваться как мобильный инженер, стоит подписаться на этот канал.
Реклама. ООО "ВК" ИНН 7743001840
👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Bonsai 🌳 — небольшая библиотека для управления состоянием во ViewModel
Bonsai — это крошечная библиотека управления состоянием без зависимостей, созданная специально для использования во
Особенности
- Однонаправленный поток данных
- Без внешних зависимостей
- Простота в использовании
- Небольшой размер
- Объединяется с Kotlin Coroutines и Jetpack Compose
Пример использования
И затем, в Compose:
https://github.com/adrielcafe/bonsai
#Android
Bonsai — это крошечная библиотека управления состоянием без зависимостей, созданная специально для использования во
ViewModel. Она облегчает реализацию однонаправленного потока данных (unidirectional data flow) и отделяет логику управления состоянием от UI и бизнес-логики.Особенности
- Однонаправленный поток данных
- Без внешних зависимостей
- Простота в использовании
- Небольшой размер
- Объединяется с Kotlin Coroutines и Jetpack Compose
Пример использования
class CounterViewModel : BonsaiViewModel<CounterState>(CounterState()) {
fun increment() = reduce { state -> state.copy(count = state.count + 1) }
fun decrement() = reduce { state -> state.count.takeIf { it > 0 }?.let { state.copy(count = it - 1) } ?: state }
}
data class CounterState(val count: Int = 0)
И затем, в Compose:
val state by viewModel.state.collectAsState()
Text("Count: ${state.count}")
https://github.com/adrielcafe/bonsai
#Android