Этой статьей мы продолжаем рассказывать о датчиках от швейцарской компании IST. Не так давно были опубликованы посты о датчиках электрической проводимости воды и датчиках скорости потока жидкостей и газов, сегодня очередь дошла до относительной влажности.
Статья посвящена высокоточным датчикам серии HYT. Приводится описание устройства датчика и чувствительного элемента, подробно разбирается порядок сопряжения датчика с микроконтроллером, приводится пример разработки.
Читать полностью »
Наткнулся на интересную статью по поводу информационной безопасности в сфере промышленной автоматизации. Так как сабж не был найден в русскоязычном сегменте интернета, было принято решение о переводе статьи на великий и могучий русский язык. В целом, речь пойдет о весьма банальных вещах. Так как это мой первый перевод, порой может встретиться ностальгическое воспоминание о Promt'е. Замечания и исправления принимаются в ЛС или в комментарии.
Данная статья не носит характер «присвоения» авторства. Только перевод и немного собственных мыслей на сей счет.
Авторы: Ralf Spenneberg, Maik Brüggemann, Hendrik Schwartke
Источник: OpenSource Security Ralf Spenneberg
Читать полностью »
— Вовочка, бросай свои эксперименты с холодным ядерным синтезом, иди к ЕГЭ готовься.
— Ща, мам.
Олимпиады — это круто. Они позволили такому раздолбаю свободолюбивому и умном, как я, поступить в университет без экзаменов.
Помню пришли мы в приемную комиссию с приятелем, в шортах и с рюкзаками, в которых были полотенца и волейбольный мяч, заполнили анкеты, выложили по пачке дипломов с олимпиад и поехали на море.
— Что вы сегодня на час опоздали?
— Да так, в универ поступали.
Я очень рад, что нашлись инициативные ребята, которым не все равно, что талантливый школьник-инженер тратит свои последние беззаботные годы, судорожно готовясь к сдачи ЕГЭ, вместо того, чтобы строить реактивные ранцы или программировать зародыш искусственного интеллекта.
Чтобы создать лазейку для молодых талантливых инженеров, они придумали следующую штуковину — давайте замутим инженерную олимпиаду, которая дает возможность поступить в вуз.
Недавно в ВДЦ «Орленок» прошел «тест-драйв» Всероссийской инженерной олимпиады. Участвовали 5000 детей со всей России, до финала дошли около 100 человек. Призов много, но самое полезное — по +10 очков к ЕГЭ.
Я за всем присматривал и готов поделиться своими впечатлениями.
Олимпиада шла по четырем профилям.
Про первые два профиля расскажу здесь (чуток задач и фоток), про вторые два — немного попозже на GT.
Читать полностью »
Ученые из Томского государственного университета создали микротомограф. Томограф позволяет с точностью до микрона узнать о внутренней структуре различных материалов, например, алмазов.
Но ведь интереснее в него запихнуть муху.
Перед EDISON Software Developement поставили задачу написать софт для микротомографа. О том, как они успешно справились с задачей, была статья на Хабре (Как за 5233 человеко-часа создать софт для микротомографа) с описанием алгоритмов, математических методов, реализации и отладки.
Ненасытные читатели засыпали нас вопросами, на которые мы, наконец-то, сформулировали ответы…
Читать полностью »
Хочу поделиться с сообществом опытом разработки программного обеспечения для просмотра и записи видео-сигнала передаваемого с глубоководного робота Moby Dick. Разработка проводилась по заказу лаборатории подводной робототехники The Whale. Проект был призван обеспечить:
— работу с любыми IP-камерами поддерживающими протокол RTSP;
— просмотр и запись видео от нескольких IP-камер;
— просмотр и запись стерео-видео от двух выделенных IP-камер;
— запись видео с экрана;
— комфортный просмотр видео при кратковременном падении скорости передачи данных.
Глубоководный робот Moby Dick проекта 1-0-1 десантированый с борта трансрейдера ВКС России «Лунная радуга» исследует океан Европы (в представлении художника, коллаж)
Если вас не пугают мегатонны кода добро пожаловать под кат.
Какие алгоритмы используют социальные сети, чтобы осуществлять поиск по графу друзей? Как телекомпании выбирают, какую рекламу показывать, чтобы максимизировать прибыль? Как собрать геном из миллионов фрагментов? Как вычислить кратчайший путь из Нью-Йорка в Маунтин Вью в тысячи раз быстрее, чем это делают классические алгоритмы?
На Coursera появилась еще одна полезная специализация, созданная при участии Яндекса, — «Алгоритмы и структуры данных». Среди преподавателей не только представители Яндекса, Вышки, петербургского Computer Science Center, но и лекторы Калифорнийского университета в Сан-Диего, поэтому на этот раз все курсы специализации англоязычные.
Всего их пять, в конце слушателей ждет финальный проект. Один из них связан с биоинформатикой, второй — с поиском кратчайших путей в настоящих дорожных сетях и графах. В формате специализации все материалы доступны бесплатно. Оплата понадобится только в том случае, если вы захотите отправлять домашние задания на проверку и получить сертификат. Тогда вам нужно будет запрограммировать и сдать около 100 задач в тестирующую систему. Сделать это можно на C, C++, C#, Haskell, Java, JavaScript, Python2, Python3, Ruby и Scala.
Сегодня начинается первый курс — Algorithmic Toolbox. Под катом — программа специализации, информация о преподавателях и их мнение о том, кому она будет полезна и почему.
Читать полностью »
Под runtime программированием в этой статье понимается процесс создания исполняемой программы для контроллера робота (далее просто робота) на внешнем контроллере. Процесс исполнения роботом созданной программы в таком случае, происходит итерационно, путем передачи ему минимальной исполняемой команды или пакета команд. Другими словами, при runtime программировании, исполняемая программа передаётся роботу порционно, при этом робот не обладает, не хранит и не знает заранее всю исполняемую программу. Такой подход позволяет создать абстрактную параметризованную исполняемую программу, которая формируется внешним устройством «на ходу», т.е. runtime.
Под катом описание и реальный пример того, как работает runtime программирование.
Читать полностью »
Эта статья не для академиков и не для научных сотрудников – им на роду положено написать диссертацию. Эта статья для программистов, ведущих программистов и прочих деятелей области IT, по каким-то причинам поступивших в аспирантуру и ищущих в себе силы для защиты диссера.
Недавно пройдя сей квест до конца, хочу поделиться lifehack-ами, которых мне так не хватало самой. Известно, что опыт приходит после того, как был очень нужен. Обобщаю для хабра свой опыт, разбавляя его советами от коллег из Virtuozzo и Parallels, кандидатами и докторами наук.
На мой взгляд, одна из основных проблем между бизнес аналитиками и пограммистами баз данных – это их взаимодействие. Многие современные BI решения предлагают, по сути, перенести работу аналитиков на программистов. Либо поднять технический уровень аналитиков, приблизив их к программистам. Вместо этого, я предлагаю рассмотреть решение, которое берет информацию у программистов БД и отдаёт её бизнес-аналитикам. Это решение позволит каждому заниматься своим делом, а не становиться программистом и бизнес аналитиком в одном лице.
Важнейшая экспертиза Яндекса — машинное обучение. Она выросла из потребностей поиска, для ранжирования в котором нами была разработана известная сейчас многим технология Матрикснет. В 2014 году Яндекс стал использовать свои знания в области ML вне собственных сервисов — появилась Yandex Data Factory. Это международное направление, которое решает сложные математические задачи для других компаний.
Один из его проектов — прогноз оттока игроков World of Tanks. Илья Трофимов рассказал слушателям Малого ШАДа не только о проекте с Wargaming, но и о том, что вообще такое машинное обучение и в каких задачах оно может помогать бизнесу. Слушатели — старшеклассники, интересующиеся математикой и компьютерными науками.
Сам Илья в 2007 году окончил физический факультет МГУ по специализации «теоретическая физика». В 2011 — Школу анализа данных по специальности «анализ данных». В Яндексе занимался применением машинного обучения для оптимизации показов рекламы, сейчас решает задачи по анализу больших объёмов данных в Yandex Data Factory. Читает лекции в ШАДе по теме «Машинное обучение на больших данных».
