Search
Write a publication
Pull to refresh
1
Alexander Stellove @AlLSTLread⁠-⁠only

Software Engineer

Send message

Highly Available кластер RabbitMQ

Reading time6 min
Views76K
Знакомимся с RabbitMQ

Переводы на хабре:
RabbitMQ tutorial 1 — Hello World
RabbitMQ tutorial 2 — Очередь задач
RabbitMQ tutorial 3 — Публикация/Подписка

Сразу дополню некоторые недочеты. И кратко повторю основные термины.

Принцип работы архитектуры использующей rabbitMq

image

Читать дальше →

Аутентификация и авторизация в ASP.NET Web API

Reading time5 min
Views79K
Вы создали WebAPI и теперь хотите контролировать доступ к нему? В этой серии статей мы рассмотрим несколько вариантов защиты WebAPI от неавторизрованых пользователей. Серия будет охватывать обе стороны, и аутентификацию и авторизацию пользователей.

  • Аутентификация — позволяет однозначно идентифицировать пользователя. Например, Алиса входит в систему со своим логином и паролем, и сервер использует эти данные для аутентификации Алисы.
  • Авторизация решает может ли пользователь выполнить те или иные действия. Например, Алиса может иметь право на чтение ресурса, но не может создать новый ресурс.


Первая серия статей дает общий обзор аутентификации и авторизации в ASP.NET Web API. Другие статьи описывают общие сценарии аутентификации для WebAPI.
Раскрыть тему

Котфускация исполняемого .net кода

Reading time6 min
Views66K
(пятница)

Обычно развернутое приложение в файловой системе выглядит как-то так:



Совершенно незащищенное от инструментов типа рефлектора или IlSpy, но что если оно станет таким:



По крайней мере легкий ступор хакеру-неофиту обеспечен. Приятно смотрится, и антивирусы не заинтересуются.
Порефлексировать

Исследование скорости вызова метода различными способами

Reading time7 min
Views12K

Результат и выводы для тех кто не любит длинный текст



100.000 вызовов, 20 итераций теста, x86 100.000 вызовов, 20 итераций теста, x64 1.000.000 вызовов, 10 итераций теста, x86 1.000.000 вызовов, 10 итераций теста, x64
Прямой вызов
Min:	1 ms
Max:	1 ms
Mean:	1 ms
Median:	1 ms
Abs: 1

Min:	1 ms
Max:	1 ms
Mean:	1 ms
Median:	1 ms
Abs: 1

Min:	7 ms
Max:	8 ms
Mean:	7,5 ms
Median:	7,5 ms
Abs: 1

Min:	5 ms
Max:	6 ms
Mean:	5,2 ms
Median:	5 ms
Abs: 1

Вызов через отражение
Min:	32 ms
Max:	36 ms
Mean:	32,75 ms
Median:	32,5 ms
Rel: 32

Min:	35 ms
Max:	44 ms
Mean:	36,5 ms
Median:	36 ms
Rel: 36

Min:	333 ms
Max:	399 ms
Mean:	345,5 ms
Median:	338 ms
Rel: 45

Min:	362 ms
Max:	385 ms
Mean:	373,6 ms
Median:	376 ms
Rel: 75

Вызов через делегат
Min:	64 ms
Max:	71 ms
Mean:	65,05 ms
Median:	64,5 ms
Rel: 64

Min:	72 ms
Max:	86 ms
Mean:	75,95 ms
Median:	75 ms
Rel: 75

Min:	659 ms
Max:	730 ms
Mean:	688,8 ms
Median:	689,5 ms
Rel: 92

Min:	746 ms
Max:	869 ms
Mean:	773,4 ms
Median:	765 ms
Rel: 153

Вызов через делегат с оптимизациями
Min:	16 ms
Max:	18 ms
Mean:	16,2 ms
Median:	16 ms
Rel: 16

Min:	21 ms
Max:	25 ms
Mean:	22,15 ms
Median:	22 ms
Rel: 22

Min:	168 ms
Max:	187 ms
Mean:	172,8 ms
Median:	170,5 ms
Rel: 22.7

Min:	218 ms
Max:	245 ms
Mean:	228,8 ms
Median:	227 ms
Rel: 45.4

Вызов через dynamic
Min:	11 ms
Max:	14 ms
Mean:	11,5 ms
Median:	11 ms
Rel: 11

Min:	12 ms
Max:	14 ms
Mean:	12,5 ms
Median:	12 ms
Rel: 12

Min:	124 ms
Max:	147 ms
Mean:	132,1 ms
Median:	130 ms
Rel: 17

Min:	127 ms
Max:	144 ms
Mean:	131,5 ms
Median:	129,5 ms
Rel: 26

Вызов через Expression
Min:	4 ms
Max:	4 ms
Mean:	4 ms
Median:	4 ms
Rel: 4

Min:	4 ms
Max:	5 ms
Mean:	4,15 ms
Median:	4 ms
Rel: 4

Min:	46 ms
Max:	55 ms
Mean:	50 ms
Median:	50,5 ms
Rel: 6.7

Min:	47 ms
Max:	51 ms
Mean:	47,7 ms
Median:	47 ms
Rel: 9.4



При использованиии .NET Framework 3.5 лучше всего использовать вызов методов через делегат с оптимизацией вызова. Для .NET Framework 4.0+ отличным выбором будет использование dynamic.
UPD: новый вывод от mayorovp: лучше всего использовать Expression

UPD: и как подсказал CdEmON, такое исследование было опубликовано на хабре ранее

Читать дальше →

Отыскание периодических решений одного класса неавтономных систем дифференциальных уравнений

Reading time2 min
Views9.2K
В прикладной математике иногда возникает задача построения периодических решений нормальной системы обыкновенных дифференциальных уравнений вида

image

где функция image представляет собой сумму

image

многомерного многочлена image и тригонометрического полинома image, являющегося image-периодической векторной функцией.

Многие из теорем существования периодических решений системы (1) используют тот фундаментальный факт, что такие решения полностью определяются неподвижными точками оператора сдвига по траекториям системы. Однако использование данных теорем для непосредственного нахождения нужного периодического решения, скорее всего, не представляется возможным.
Читать дальше →

Создание регулятора на базе нечеткой логики с многоканальной настройкой

Reading time9 min
Views9.3K
«Зато мы делаем ракеты!»

В предыдущей статье я проверил, можно ли автоматически настраивать нечеткий регулятор, «стандартными методами» оптимизации. Оказалось можно и результат автоматической настройки вполне удовлетворительный. По крайней мере для ракеты, модель которой была использована.

Для нестационарных объектов управления где параметры объекта изменяются в широких диапазонах, нечеткий регулятор может не обеспечивать достаточное качество управления во всех диапазонах работы. В этом случае необходимо использовать нечёткий регулятор с «многоканальной настройкой».

Проверим возможно ли настроить такой регулятор стандартными методами оптимизации.
Рассмотрим синтез нечеткого регулятора с многоканальной настройкой для стабилизации баллистической ракеты по углу тангажа. Как подсказали в комментариях ракета будет ФАУ-2. Используем пример из той же книге Гостева В.В. «Нечеткие регуляторы в системах автоматического регулирования».

Все термины использованные в данном тексте взяты из этой книги и могут не соответствовать строгой терминологии теории автоматического управления.
Читать дальше →

Задача о переправе

Reading time5 min
Views20K
На Тостере иногда встречаются вопросы о том, как научиться думать как программист. Год назад я ради развлечения решил написать программу которая решает всем хорошо известную задачку — головоломку о волке, козе и капусте. В англоязычных источниках известную как river crossing puzzle.

В этом посте я представлю вам пример мыслительного процесса от задачи к ee алгоритмическому решению.
Узнать, что общего у матрицы, конечного автомата, машины Тьюринга, и рекурсии

Исследование качественных особенностей динамики математических моделей нелинейных неавтономных систем

Reading time25 min
Views4.2K

Ю.А. Бычков, С.В. Щербаков


Исследование качественных особенностей динамики математических моделей нелинейных неавтономных систем с помощью собственных чисел функциональной матрицы Якоби


Постановка задачи


Задача исследования качественных особенностей динамики математических моделей нелинейных неавтономных систем с сосредоточенными параметрами чрезвычайно актуальна. Развитие теории нелинейных явлений и получаемые прикладные результаты порождают многообразие методов решения этой задачи [1-3].
В общем случае динамику математических моделей систем выделенного класса (далее «систем») описывает следующее обыкновенное нелинейное интегрально-дифференциальное уравнение с нестационарными коэффициентами:


$A(D)x(t)=G(D)f(t)+H(x,f,t) \qquad (1)$


где $D$ – оператор обобщённого дифференцирования по независимой переменной $t$; $A(D)$ – квадратная, порядка $Lx$, матрица с полиномиальными от $D$ и $D^{–1}$ элементами, где $D^{–1}$ — оператор интегрирования с переменным верхним пределом $t$;
G(D) –прямоугольная матрица, размером $L\_x\times L\_f$, с полиномиальными от $D$ и $D^{–1}$ элементами; $x(t)$ и $f(t)$ – матрицы-столбцы координат системы (искомых решений) и внешних воздействий на неё соответственно; $H(x,f,t)$ – матрица-столбец со строками в виде сумм произведений, сомножители которых — нестационарные коэффициенты, а также классические производные любого порядка и интегралы любой кратности, начиная с нулевых, от искомых решений и внешних воздействий, в произвольных дробно-рациональных степенях.

Читать дальше →

Нечеткая логика против ПИД. Скрещиваем ежа и ужа. Авиадвигатель и алгоритмы управления АЭС

Reading time10 min
Views16K

Наверное, у каждого, кто изучал теорию автоматического управления, в душе не раз появлялись сомнения, каким образом эти два, три или даже десять квадратиков передаточных функций в модели, представляют собой динамику сложного агрегата, типа ядерного реактора или авиационного двигателя. Нет ли здесь обмана? Возможно то, что работает с простыми моделями перестанет работать со сложными моделями и в «реальной» жизни.


В этой статье мы будем экспериментировать с «настоящей» моделью авиационного двигателя. Обвесив ее «реальными» моделями аппаратуры и алгоритмов управления от атомной станции.


Изначально модель была написана на фортране и предназначена для каких-то высоконаучных целей, связанных с системами управления двигателями. Эту модель нам передали в качестве примера и наша задача заключалась в том, чтобы повторить модель в структурном виде и доказать, что она совпадает с исходной. Что и было сделано.


Как только модель превратилась из листинга Fortran в структурную схему, с ней стало просто и удобно работать, проводя любые, самые «изощренные» эксперименты. Совершенно не случайно у меня оказались реальные алгоритмы управления АЭС. Что позволило быстро собрать модель для экспериментов, не используя при этом никаких формул, да да, только картинки.

Читать дальше →

Вероятностные модели: LDA, часть 2

Reading time6 min
Views24K
Продолжаем разговор. В прошлый раз мы сделали первый шаг на переходе от наивного байесовского классификатора к LDA: убрали из наивного байеса необходимость в разметке тренировочного набора, сделав из него модель кластеризации, которую можно обучать ЕМ-алгоритмом. Сегодня у меня уже не осталось отговорок – придётся рассказывать про саму модель LDA и показывать, как она работает. Когда-то мы уже говорили об LDA в этом блоге, но тогда рассказ был совсем короткий и без весьма существенных подробностей. Надеюсь, что в этот раз удастся рассказать больше и понятнее.

Читать дальше →

Ошибки вычислений в окрестностях машинного нуля

Reading time4 min
Views5.3K
Периодически на хабре возникают замечательные статьи о тонкостях арифметики с плавающей точкой. Собственно, упомянутая публикация стала одним из первых источников, прочитанных при попытках разобраться с проблемой. Яснее от этого сразу не стало, но тем не менее, организация нейронных связей как-то упорядочилась. Ближе к делу.

Проблема образовалась при выполнении расчётов в рамках одного проекта и будущей магистерской диссертации по гидродинамике пористой среды. Не скрою, что корни скрыты отчасти в личной криворукости автора и пренебрежении банальными общеизвестными советами касательно обработки малых чисел, но тем не менее, это привело к достаточно интересным наблюдениям и размышлениям.

Читать дальше →

Вероятностные модели: от наивного Байеса к LDA, часть 1

Reading time6 min
Views37K
Продолжаем разговор. Прошлая статья была переходной от предыдущего цикла о графических моделях вообще (часть 1, часть 2, часть 3, часть 4) к новому мини-циклу о тематическом моделировании: мы поговорили о сэмплировании как методе вывода в графических моделях. А теперь мы начинаем путь к модели латентного размещения Дирихле (latent Dirichlet allocation) и к тому, как все эти чудесные алгоритмы сэмплирования применяются на практике. Сегодня – часть первая, в которой мы поймём, куда есть смысл обобщать наивный байесовский классификатор, и заодно немного поговорим о кластеризации.


Читать дальше →

Maple: составление уравнений Лагранжа 2 рода и метод избыточных координат

Reading time9 min
Views28K

Предисловие



По роду профессиональной и научной деятельности я механик. Преподаю теоретическую механику в университете, пишу докторскую диссертацию в области динамики подвижного состава железных дорог. В общем, эта наука поглощает большую часть моего рабочего и даже свободного времени.

С Maple (на кафедре была 6-я версия, а у лоточников домой была куплена 8-я) познакомился ещё студентом, когда начинал работать над будущей кандидатской под крылом моего первого (ныше покойного) научного руководителя. Были и добрые люди, что помогли на самом первом этапе разобраться с пакетом и начать работать.

И вот так постепенно на его плечи была переложена большая часть вычислительной работы по подготовке диссертации. Диссертация была защищена, а Maple навсегда остался надёжным помошником в научном труде. Часто бывает необходимо быстро оценить какую-нибудь задачу, составить уравнения, исследовать их аналитически, быстро получить численное решение, построить графики. В этом отношении Maple просто незаменим для меня (ни в коем разе не хочу обидеть приверженцев других пакетов).

Сделать всё то, что будет предложено читателю под катом, меня подвигла задача принесенная ученицей (приходится ещё заниматься и репетиторством) со школьной олимпиады. Условие задачи таково:
Груз, висящий на нити длины L = 1,1 м, привязанной к гвоздю, толкнули так, что он поднялся, а затем ударился в гвоздь. Какова его скорость в момент удара о гвоздь? Ускорение свободного падения g = 10 м/с2.

Если не придираться к некоторонной туманности условия, то задача достаточно проста, а её решение, полученное путем довольно громоздких для школьника выкладок, в общем виде дает результат



И вот тут захотелось проверить решение, полученное с оглядкой на школьную программу по физике независимым способом, например составив дифференциальные уравнения движения этого маятника, да не просто, а с учетом освобождения от связи (в процессе движения нить, считаемая невесомой, провисает и маятник движется как свободная точка).

Это послужило катализатором для того, чтобы взять да и откопать свои старые задумки, накопленные ещё со времен работы в оргкомитете Всероссийской Олимпиады студентов по теоретической механике — три года подряд занимался там подготовкой задач компьютерного конкурса. Задумки касались автоматизации построения уравнений движений для механических систем с неудерживающими связями и трением, используя известные всем уравнения Лагранжа 2 рода



поборов стереотип многих преподавателей о том, что уравнения эти неприменимы к системам с неудерживающими связями и трением.

Что касается Maple, то его библиотека для решения задач вариационного исчисления дает возможность быстро получить уравнения Эйлера-Лагранжа, решение которых минимизирует действие по Гамильтону, что применимо для консервативных систем



где — функция Лагранжа, равная разности кинетической и потенциальной энергий системы.

Так как расматриваемые задачи не относятся к классу консервативных, то автором была предпринята попытка самостоятельно реализовать автоматизацию построения и анализа уравнений движений. Что из этого вышло, изложено под катом

Читать дальше →

Вероятностные модели: искусство расставлять скобки

Reading time5 min
Views26K
После большого перерыва продолжаем цикл о графических вероятностных моделях (часть 1, часть 2). Сегодня мы наконец-то от постановок задач перейдём к алгоритмам; поговорим мы о самом простом, но часто полезном алгоритме вывода на фактор-графах – алгоритме передачи сообщений. Или, как его ещё можно назвать, алгоритме правильной расстановки скобок.


by sergey-lesiuk
Читать дальше →

Вероятностные модели: сэмплирование

Reading time10 min
Views36K
И снова здравствуйте! Сегодня я продолжаю серию статей в блоге Surfingbird, посвящённую разным методам рекомендаций, а также иногда и просто разного рода вероятностным моделям. Давным-давно, кажется, в прошлую пятницу летом прошлого года, я написал небольшой цикл о графических вероятностных моделях: первая часть вводила основы графических вероятностных моделей, во второй части было несколько примеров, часть 3 рассказывала об алгоритме передачи сообщений, а в четвёртой части мы кратко поговорили о вариационных приближениях. Цикл заканчивался обещанием поговорить о сэмплировании — ну что ж, не прошло и года. Вообще говоря, в этом мини-цикле я поведу речь более предметно о модели LDA и о том, как она помогает нам делать рекомендации текстового контента. Но сегодня начну с того, что выполню давнее обещание и расскажу о сэмплировании в вероятностных моделях — одном из основных методов приближённого вывода.

Читать дальше →

Вероятностные модели: байесовские сети

Reading time8 min
Views88K
В этом блоге мы уже много о чём поговорили: были краткие описания основных рекомендательных алгоритмов (постановка задачи, user-based и item-based, SVD: 1, 2, 3, 4), о нескольких моделях для работы с контентом (наивный Байес, LDA, обзор методов анализа текстов), был цикл статей о холодном старте (постановка задачи, текстмайнинг, теги), была мини-серия о многоруких бандитах (часть 1, часть 2).

Чтобы двигаться дальше и поместить эти и многие другие методы в общий контекст, нам нужно выработать некую общую базу, научиться языку, на котором разговаривают современные методы обработки данных, – языку графических вероятностных моделей. Сегодня – первая часть этого рассказа, самая простая, с картинками и пояснениями.


Читать дальше →

Вероятностные модели: примеры и картинки

Reading time8 min
Views64K
Сегодня – вторая серия цикла, начатого в прошлый раз; тогда мы поговорили о направленных графических вероятностных моделях, нарисовали главные картинки этой науки и обсудили, каким зависимостям и независимостям они соответствуют. Сегодня – ряд иллюстраций к материалу прошлого раза; мы обсудим несколько важных и интересных моделей, нарисуем соответствующие им картинки и увидим, каким факторизациям совместного распределения всех переменных они соответствуют.


Читать дальше →

Проект WiSee: распознаем жесты человека в соседней комнате, используя только Wi-Fi

Reading time2 min
Views53K


Довольно интересную систему разработали специалисты из Вашингтонского университета. Команда разработчиков создала прототип системы, которая использует сигнал Wi-Fi для идентификации жеста человека. Проект получил логичное название «WiSee». Все это может использоваться, например, в домашних условиях — для выключения света в соседней комнате, или изменения громкости проигрывателя. Все, что нужно от пользователя — сделать определенный жест, понятный WiSee.

Читать дальше →

Модель ПИД регулятора на Python

Reading time5 min
Views24K

В поисках простой модели ПИД регулятора с объектом


Моделированию работы ПИД регулятора посвящено большое количество публикаций в сети. Лидирует проектирование моделей ПИД регулятора с применением Matlab Simulink [1,2] (134 миллиона ссылок в yandex). Сам процесс создания модели какой-то однообразный. В модель переносят всё новые и новые блоки. Одно движение ручного манипулятора и нате вам ПИД контролер, ещё одно и вот передаточная функция объекта. Соединяешь блоки, настраиваешь параметры, готовишь вычислитель. Да, возможностей много, но как-то слишком всё искусственно. И уже становится совсем непонятным к чему тут дифференциальные уравнения, методы их решения и то операционное исчисление, которым долго морочили голову. Ищу реализацию ПИД в Mathcad, тут ссылок в том же yandex, поменьше, всего то 81 миллион, а математики и формул побольше. Рассматриваю пример ПИД, поставляемый вместе с пакетом Mathcad 14.


В качестве объекта колебательное звено. Много умных объяснений, но в итоге два оператора laplace и invlaplace. Общая передаточная функция имеет в числителе вторую степень оператора, а в знаменателе четвёртую. Чтобы операторы laplace и invlaplace сработали, когда подключены все три составляющих ПИД, находят ещё и корни знаменателя передаточной функции, эти корни комплексно сопряжённые.



Теперь ищу реализацию ПИД на Python. Тихо радовался 97 миллионам результатов, но не долго. О Python 2.7 только применительно к прошивке Arduino на примере ESP32. Но и это переполняет сердце гордостью за Python.

Разочаровавшись в поиске, решил написать модель сам, в меру своих более чем скромных возможностей.
Читать дальше →

Программирование ПЛИС. Плавное изменение яркости светодиодов на Spartan-3E Starter Kit с использованием ШИМ (PWM)

Reading time9 min
Views63K
Эта статья ориентирована на новичков в программировании ПЛИС на языке VHDL и тех, кто хочет научиться это делать. Ранее на хабре уже была рассмотрена статья с аналогичной задачей, реализованной на PIC-контроллере. А в этой статье речь пойдет об изменении яркости свечения светодиода с помощью ПЛИС.
Итак, цель работы: Освоить понятие ШИМ и применить его в изменении яркости светодиода. Для реализации воспользоваться языком программирования VHDL в среде разработки Xilinx ISE Project Navigator v12.3.

Перейдем к реализации цели

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity