Technotext

Меня зовут Андрей, я работаю в компании ГРАН Груп. Мы производим печатные платы от домашних до космических устройств. Я контролирую производство от запроса клиента до поставки готового продукта. А это моя первая статья на Хабр.

С печатной платы начинается вся электроника. Обычно это зеленая пластинка, которую каждый хоть раз в жизни видел. Печатная плата — это основание любого электронного устройства. Она заставит ваш поезд приехать по расписанию, смартфон открыть любимую статью на Хабр, а чайник вскипятить воду.

Странно, что памятников поэтам поставили много, а печатной плате ни одного. Хотя, казалось бы, практической пользы от печатной платы гораздо больше, чем от поэта. Без печатных плат мы бы ездили на колесницах, использовали голубиную почту, а Илон Маск бы запускал в небо воздушного змея. 

В статье покажем, как мы производим современные печатные платы на заводах в Китае.

За последние годы скорость развития технологий для создания фронтенд-приложений выросла в разы. Новые фреймворки, библиотеки, инструменты сборки и подходы к разработке появляются практически каждый год. Однако, несмотря на это, основная точка взаимодействия пользователя с продуктом остаётся неизменной — это интерфейс. Именно он формирует впечатление о продукте и, по сути, является окончательной «витриной» всей вашей работы.

Традиционные подходы к тестированию на многих уровнях уже не успевают за реалиями разработки: ручное тестирование становится слишком трудоёмким, а написание unit- или end-to-end-тестов не всегда позволяет отследить именно визуальные изменения. И здесь на помощь приходит методология скриншотного тестирования — мощный инструмент для выявления визуальных багов, появляющихся в интерфейсе. Он позволяет убедиться в том, что ваш продукт отображается так, как задумано, и избавляет команду от многих сюрпризов.

В видеоигре Detroit: Become Human (Детройт: Стать Человеком, 2018) несколько игровых персонажей-андроидов, и каждый обладает своей уникальной историей. Особый интерес представляет история андроида-помощника Маркуса, поскольку именно она раскрывает главный конфликт в мире Детройта.

В игре есть интересный эпизод, когда Маркус пробует себя в рисовании по наставлению своего хозяина, художника Карла Манфреда. И в свое время этот эпизод натолкнул меня провести любопытный эксперимент.

Что же происходит в эпизоде и в чем суть эксперимента? Разбираемся по порядку.

Всем привет! Меня зовут Макс, и уже 14 лет как я вошел в ИТ и пока не планирую отсюда выходить. Последние 7 лет я не только сам пишу код, но и занимаюсь «выпасом котов». К написанию статьи меня побудила моя любовь к ссылкам на методы и желание поделится «кастомными» способами их использовать вне базовых классов java. Если вы задумывались об усилении гибкости приложения и преимуществах AOP, но вас отпугивают его недостатки, в статье предлагаю рассмотреть вариант получения тех же (ну или почти тех же преимуществ), но без раздражающих (по крайней мере меня) недостатков. Для использования идей из статьи не требуется каких‑то особых магических знаний, достаточно знать, что такое функциональный интерфейс.

В статье рассмотрен процесс проектирования модуля стереокамеры на базе двух монохромных сенсоров MT9V034. Для управления матрицами и сшивания картинки с двух видеопотоков используется FPGA Gowin GW2AR. Использование FPGA и сенсоров с глобальным затвором позволило точно синхронизировать время экспозиции, таким образом сшитое изображение содержит два кадра, которые снимают объект в одно и то же время с наносекундной точностью. Модуль подключается в качестве «шилда» к промышленной отладочной плате Arduino Portenta H7. Комбинированный видеопоток обрабатывается библиотекой машинного зрения OpenMV на Arduino. Разработка проекта ведется в специализированной IDE от OpenMV на MicroPython, что позволяет быстро прототипировать устройства с использованием алгоритмов машинного зрения. После отладки камера работает автономно, весь код исполняется микроконтроллером на Arduino. В библиотеке OpenMV реализовано большое количество функций обработки изображений, от базовых преобразований и фильтров, до машинного обучения. Поддержка TensorFlow Lite позволяет обнаруживать объекты на стереопаре, сопоставлять их и рассчитывать расстояние до этих объектов. Так же в библиотеке реализованы функции построения карты глубин, что позволяет использовать разработанную камеру для реализации алгоритмов автономной навигации.  

Планируете внедрить или уже используете Appium-тесты для Android и задумываетесь о многопоточности? У нас есть для вас полный гайд, как реализовать это с помощью Selenoid – предварительно немного взбодрив образы для поддержки последних версий Android, и при этом сделав тестовую инфраструктуру стабильной, как молоток.

Okko – один из крупнейших онлайн-кинотеатров в России c нагрузкой в несколько тысяч запросов в секунду, в котором персональные рекомендации занимают важное место. Для улучшения пользовательского опыта нужно не только предоставить качественные рекомендации, но и обеспечить быстрый доступ к ним.

В этой статье мы поделимся:

1. Описанием, как мы использовали инструменты Jaeger и Grafana для выявления узких мест в производительности, что привело к выявлению критических проблем со сборщиком мусора;

2. Анализом влияния различных настроек сборщика мусора на время ответа, что позволило сократить его вдвое для 99% запросов;

3. Когда и почему стоит рассматривать изменение стандартных настроек сборщика мусора (на примере нашего случая).

Привет, Хабр!

Меня зовут Петр. Я работаю инженером по данным в Okko и обожаю ClickHouse. 

Примерно в середине прошлого года мы начали переезжать с PostgreSQL на ClickHouse. Одной из главных причин переезда была низкая производительность: среднее время аналитического запроса составляло около минуты. Сейчас, после переезда, среднее время запроса в аналитическом кластере — около 2 с. И это не предел.

Я расскажу, как мы пришли к текущему состоянию хранилища данных, какие ошибки совершили, какие шишки набили, и о каких фишках кликхауса предпочли бы знать заранее.

Статья в основном для тех, кто только начинает свой путь работы с кликхаусом: мы посмотрим, как делать не надо, и как можно сделать лучше.

В этой статье не будет объяснений почему для переезда мы выбрали именно этот инструмент. Не будет и глубокой теории о его внутреннем устройстве. Отметим лишь: в правильных руках ClickHouse — одна из самых быстрых колоночных СУБД для OLAP запросов.

Superset не самый новый bi-инструмент, но его популярность продолжает расти. На мой взгляд, он достаточно прост в освоении, но все же требует некоторых усилий и времени, чтобы разобраться куда тыкать, чтобы загрузить данные и нарисовать красивый отчет. Лично я за свою карьеру в IT уже второй раз сталкиваюсь с необходимостью переезда на этот инструмент. Он снова новый для компании и многие сотрудники с ним раньше не работали. Поэтому я и решила написать статью-шпаргалку, которая поможет в несколько кликов создать работающий дашборд и всегда будет под рукой.

В дополнении к гайду напишу с какими подводными камнями мне приходилось сталкиваться, как их решить, а также покажу несколько полезных фичей Superset. Это поможет быстро разобраться в интерфейсе и знать, на что обратить внимание.

В мире разработки и эксплуатации ПО мажорные обновления — это всегда стресс. Независимо от того, насколько хорошо вы тестируете изменения, всегда есть риск, что что-то пойдёт не так. Особенно это касается обновлений, которые затрагивают пользовательские данные. В какой-то момент мы задумались о том, как нам минимизировать риски и сделать обновления более предсказуемыми.

Меня зовут Кристина Демидович, я DevOps‑инженер в СберТехе, занимаюсь автоматизацией в команде СУБД Pangolin — это целевая СУБД в Сбере и не только. Я расскажу о нашем подходе к обновлению СУБД Pangolin, который позволил нам превратить часть мажорных обновлений в обновление данных системного каталога — что проще, удобнее и занимает вдвое меньше времени.

Надеюсь, наш опыт будет полезен тем, кто занимается автоматизацией и имеет дело с обновлением сложных систем.

Как прочитать данные с недорогого лидара от робота-пылесоса на ESP32, визуализировать показания на кольце из 12 светодиодов и даже интегрировать решение в робота для участия в соревнованиях.

Аналитический центр red_mad_robot собрал для вас главное, что нужно знать о Нобелевской премии 2024 по физике.

Нобелевский комитет наградил премией по физике учёных, которые использовали фундаментальные физические принципы для развития машинного обучения. Благодаря этому алгоритму AI сможет обучаться и совершенствоваться самостоятельно — без помощи человека.

Привет! На связи команда NDT by red_mad_robot. Рассказываем, как создавали смарт-платформу с двумя AI-агентами для группы компаний ФСК — одного из крупнейших российских девелоперов. Система автоматизировала работу с данными и значительно снизила нагрузку на сотрудников технической поддержки и коммерческого департамента.

Привет техписам и всему ИТ-сообществу. На связи команда «Инферит Клаудмастер», и мы хотим рассказать вам о том, как мы организовали базу знаний о нашем продукте. Для этого мы поговорили с Миленой Балановой, техническим писателем Инферит Клаудмастер, которая в перерывах между «витанием в виртуальных облаках» и написанием документации рада поделиться инсайтами о создании базы знаний:

Всем привет! На связи «Инферит Клаудмастер». Я Милена, технический писатель, и пару месяцев назад уже делилась в статье, как в две руки актуализирую портал документации, чтобы вся информация в нём была актуальная и полезная.

На этот раз хочу рассказать:

- о том, почему ченджлог и роадмап — пользовательская документация,

- о ключевых преимуществах ведения обоих видов документации,

- об удачных и оригинальных примерах их ведения с точки зрения визуального представления.

Если кратко, то производитель с продавцом обманули с каждой характеристикой, начиная от основного чипа, объемов ОЗУ, накопителя и заканчивая камерами, аккумулятором и экраном. Полный фейк в красивой упаковке.

Детали под катом.

Уже пять лет по улицам Москвы колесят роботы‑курьеры Яндекса, доставляя нам еду из любимых ресторанов и магазинов быстрее, чем мы успеваем проголодаться. На пути им встречается много препятствий: от безобидной клумбы, которую можно просто объехать, до восторженных детей (и иногда взрослых), от которых порой не так просто уехать.

Нам пришлось приложить немало усилий, чтобы каждый выезд робота заканчивался успешно. Нужно было научить робота видеть мир вокруг себя, а окружающих правильно реагировать на доставщика.

Привет, меня зовут Тая, и я ML‑разработчик в команде восприятия робота‑доставщика. Сегодня я впервые детально расскажу о технологиях, благодаря которым робот‑доставщик Яндекса успешно доставляет заказы. Разберу ключевые компоненты системы, от сенсоров до алгоритмов принятия решений, и объясню, как они взаимодействуют. Из статьи вы узнаете, что происходит «под капотом» нашего робота во время его путешествий по городу.

Готовы погрузиться в мир автономной доставки?

Привет! Я лид backend-разработки red_mad_robot, Илья Трусов, и я создал инструмент Meroving, который помогает оптимизировать рутинные задачи, а иногда полностью их делает за разработчика. Например, монотонное написание однотипного кода или бесконечное перекладывание JSON-файлов. О том, как создавался и зачем нужен Meroving, рассказываю в статье.

В мире бизнеса умение устанавливать контакты с незнакомыми людьми — ключевой навык. Но что делать, если вы столкнулись с нежеланием общаться? Как сделать процесс знакомства проще и эффективнее?