Synthesizer programmieren mit CircuitPython – wir bauen auf einem Raspberry Pi Pico (RP2040/RP2350) oder ESP32 einen kleinen Synthesizer, der per MIDI-Keyboard Töne ausgibt. In kleinen Gruppen führen wir Schritt für Schritt in Schaltung, Code und erste Klänge ein und nehmen die Angst vor der Hardware. Ziel: ein funktionierendes Setup zum Ausprobieren und Weiterentwickeln. Hardware zum Mitbringen ist optional: MIDI-Keyboard (USB), Pico/ESP32, passende Kabel, ggf. PCM5102, Breakout-/Jumperkabel sowie Lautsprecher/Kopfhörer oder Mischpult.

In diesem Talk schauen wir uns an, warum bloßes Ausführen von Anweisungen kein echtes Lernen ermöglicht. Wir nutzen das Modell der vollständigen Handlung nach Hacker und Skell, um Arbeits- und Lernprozesse zu betrachten. Erfahre, warum eine Handlung erst dann zur Handlungskompetenz führt, wenn sie einen Zyklus aus sechs Phasen durchläuft: vom eigenständigen Informieren und Planen bis hin zum kritischen Bewerten des eigenen Ergebnisses.

Ich möchte dabei in einer Diskussion enden, welche Phasen von dir/deinem Team übersprungen werden und was das für die restliche Handlung bedeutet.

Ich biete euch einen Ausflug in ein lokal laufendes LLM, wie poolside/laguna-s-2.1 an, dass ich in einer isolierten Dockerumgebung mit pi (earindil) in Verbindung mit pixi nutze.

Wir können gerne diskuttieren, wie Agentic AI, isolierbar von eingen Daten nutzbar ist und welche Erfahrungen ihr so habt.

Ich bin an einem Austausch interessiert-.

Ich hab einige Pakete auf conda-forge und kann einiges zu pixi und co erzählen und währe an einem Austausch nteressiert.

Ich liebe Datenvisualisierung / Datenjournalismus / explorative Datenanalyse und bin letztens über https://ggsql.org gestolpert.

Das ist irgendwie Grammar of Graphics gepaart mit SQL, das will ich mir ansehen und ein kleines Tutorial vorbereiten und das Ganze mal vorstellen.

Anmerkung: Recycled und possibly enhanced version von PyAlpine.

Die in Python enthaltene Sqlite3 Datenbank kann deutlich mehr als ein paar Tabellen speichern.

Ich nutze Sqlite3 in der Praxis zum Loggen von FastAPI-Interaktion in Multi-Gigabyte großen Dateien.

Dabei speichere ich viele unstrukturierte JSON Daten in der Datenbank.

Ich zeige in der Session einige der Features, die ich persönlich nicht erwartet hätte.

Nur einige Beispiele:

- SQL Abfragen auf JSON-Dumps

- Volltext-Suche

- Platzsparende Indexe

- gleichzeitiger Zugriff auf mehrere Datenbank-Dateien in einer Abfrage

- Lese-Zugriff auf in Zip-Dateien abgelegte Datenbanken

- gleichzeitige Nutzung während andere Prozesse in die Datenbank schreiben

Diese Session ist ein Update zur Session vom letzten Jahr.

Thema war "In dieser Session geht es darum, wie man mit Python

eine Android App zu Datenerfassung erstellt und auf das Gerät bekommt."

Inzwischen habe ich Beeware im Produktionseinsatz. In der Session zeige ich,

wie wir die Showstopper vom letzten Jahr in den Griff bekommen haben.

Und einen einfacheren Weg, die erstellten Programme verteilen.

Ich bringe aktuelle Hardware mit - das gelernte funktioniert aber auch auf

normalen Android Handys (ich zeige es zb. auf dem Google Pixel 8a)