Pull to refresh
9
0
Alexander Lykoshin @Alex_L

User

Send message

Linux From Scratch на Zynq UltraScale+ MPSoC

Level of difficultyHard
Reading time17 min
Views3.3K

В данной статье я постараюсь описать процесс создания кастомного образа Linux на Zynq UltraScale+ MPSoCс. Каждый необходимый компонент будет собран отдельно с использованием соответствующих утилит. Статья разбита на разделы, которые шаг за шагом знакомят вас с процессом сборки и запуска системы на данной платформе.

Читать далее
Total votes 9: ↑9 and ↓0+10
Comments15

Простой цифровой радиоприемник на базе контроллера STM32G4 своими руками

Reading time44 min
Views35K

Обучающие проекты по созданию простого цифрового радиоприемника на базе микроконтроллера STM32G431KB.

Читать далее
Total votes 85: ↑85 and ↓0+85
Comments52

Интерфейсы для производств — это не сайты штамповать

Level of difficultyEasy
Reading time8 min
Views8.2K

Стоит только коснуться производственной специфики, как стандартные подходы разваливаются на куски — даже если у вас уже есть огромная дизайн-система на основе популярной методологии Material Design. Я — Аня Труфанова, делаю дизайн для MES (manufacturing execution system). Нам пришлось взять дизайн-систему и наполнить ее уникальными фичами и кастомными компонентами, адаптированными под нестандартные условия. Сейчас я поделюсь, что именно мы переосмыслили и какие фичи добавили.

Читать далее
Total votes 25: ↑25 and ↓0+26
Comments14

Бесплатный учебник электроники, архитектуры компьютера и низкоуровневого программирования на русском языке

Reading time2 min
Views246K

Господа! Я рад сообщить, что наконец-то все желающие могут загрузить бесплатный учебник на более чем 1600 страниц, над переводом которого работало более полусотни человек из ведущих университетов, институтов и компаний России, Украины, США и Великобритании. Это был реально народный проект и пример международной кооперации.

Учебник Дэвида Харриса и Сары Харрис «Цифровая схемотехника и архитектура компьютера», второе издание, 2012, сводит вместе миры программного обеспечения и аппаратуры, являясь одновременно введением и в разработку микросхем, и в низкоуровневое программирование для студентов младших курсов. Этот учебник превосходит более ранний вводный учебник «Архитектура компьютера и проектирование компьютерных систем» от Дэвида Паттерсона и Джона Хеннесси, причем соавтор предыдущего учебника Дэвид Паттерсон сам рекомендовал учебник от Харрисов как более продвинутый. Следуя новому учебнику, студенты строят реализацию подмножества архитектуры MIPS, используя платы с ПЛИС / FPGA, после чего сравнивают эту реализацию с индустриальными микроконтроллерами Microchip PIC32. Таким образом вводится вместе схемотехника, языки описания аппаратуры Verilog и VHDL, архитектура компьютера, микроархитектура (организация процессорного конвейера) и программирование на ассемблере — в общем все, что находится между физикой и высокоуровневым программированием.

Как загрузить? К сожалению, не одним кликом. Сначало надо зарегистрироваться в пользовательском коммьюнити Imagination Technologies, потом зарегистрироваться в образовательных программах на том же сайте, после чего наконец скачать:
Читать дальше →
Total votes 117: ↑114 and ↓3+111
Comments66

Многофункциональный датчик температуры/влажности на ESP8266 или еще один шаг к «интернету вещей»

Reading time6 min
Views94K
Дисклеймер: данная статья может содержать ошибки, поскольку я не так давно работаю с модулем ESP8266 и еще не до конца понимаю многие архитектурных аспекты данного устройства.

Сегодня практически в любом доме есть Wi-Fi роутер и было бы недальновидно не воспользоваться этим устройством для домашней автоматизации, тем более что сегодня на рынке есть все доступное оборудование для реализации любых идей. Ниже будет представлен вариант создания небольшого электронного устройства, являющегося платформой для построения различных датчиков/исполнительных механизмов на основе Wi-Fi модуля — ESP8266.

image
Читать дальше →
Total votes 26: ↑26 and ↓0+26
Comments26

Reverse Engineering ESP8266 — часть 2

Reading time5 min
Views45K
Продолжаем исследование модуля ESP8266. В этот раз рассмотрим процесс загрузки прошивки для дизассемблирования.

Первая часть статьи здесь.


Содержание


  1. Введение
  2. Архитектура ESP8266
    • Карта памяти (адресного пространства)
    • Формат прошивки
    • Процесс запуска
  3. Инструменты
  4. Загрузка прошивки для исследования
  5. Ассемблер Xtensa
    • Регистры
    • Базовые операторы
    • Функции
    • Условные переходы
  6. Заключение
  7. Ссылки

Читать дальше →
Total votes 36: ↑36 and ↓0+36
Comments11

Deconvolutional Neural Network

Reading time9 min
Views61K
Использование классических нейронных сетей для распознавания изображений затруднено, как правило, большой размерностью вектора входных значений нейронной сети, большим количеством нейронов в промежуточных слоях и, как следствие, большими затратами вычислительных ресурсов на обучение и вычисление сети. Сверточным нейронным сетям в меньшей степени присущи описанные выше недостатки.

Свёрточная нейронная сеть (англ. convolutional neural network, CNN) — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном и нацеленная на эффективное распознавание изображений, входит в состав технологий глубокого обучения (англ. deep leaning). Эта технология построена по аналогии с принципами работы зрительной коры головного мозга, в которой были открыты так называемые простые клетки, реагирующие на прямые линии под разными углами, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией определённого набора простых клеток. Таким образом, идея сверточных нейронных сетей заключается в чередовании сверточных слоев (англ. convolution layers) и субдискретизирующих слоев (англ. subsampling layers, слоёв подвыборки).[6]

image
Рис 1. Архитектура сверточной нейронной сети

Ключевым моментом в понимании сверточных нейронных сетей является понятие так называемых «разделяемых» весов, т.е. часть нейронов некоторого рассматриваемого слоя нейронной сети может использовать одни и те же весовые коэффициенты. Нейроны, использующие одни и те же веса, объединяются в карты признаков (feature maps), а каждый нейрон карты признаков связан с частью нейронов предыдущего слоя. При вычислении сети получается, что каждый нейрон выполняет свертку (операцию конволюции) некоторой области предыдущего слоя (определяемой множеством нейронов, связанных с данным нейроном). Слои нейронной сети, построенные описанным образом, называются сверточными слоями. Помимо, сверточных слоев в сверточной нейронной сети могут быть слои субдискретизации (выполняющие функции уменьшения размерности пространства карт признаков) и полносвязные слои (выходной слой, как правило, всегда полносвязный). Все три вида слоев могут чередоваться в произвольном порядке, что позволяет составлять карты признаков из карт признаков, а это на практике означает способность распознавания сложных иерархий признаков [3].

Что же именно влияет на качество распознавания образов при обучении сверточных нейронных сетей? Озадачившись данным вопросом, наткнулись на статью Мэттью Зайлера (Matthew Zeiler).
Читать дальше →
Total votes 20: ↑18 and ↓2+16
Comments0

Программируем роботов — бесплатный робосимулятор V-REP. Первые шаги

Reading time8 min
Views180K


Программирование роботов — это интересно.

Многие наверное видели японских гуманоидных роботов, или французский учебный робот NAO, интересным выглядит проект обучаемого робота-манипулятор Baxter. Промышленные манипуляторы KUKA из Германии — это классика. Кто-то программирует системы конвейерной обработки (фильтрации, сортировки). Дельта роботы. Есть целый пласт — управление квадрокоптером/алгоритмы стабилизации. И конечно же простые трудяги на складе — Line Follower.

Но всё это как правило — не дешевые игрушки, поэтому доступ к роботам есть в специализированных лабораториях или институтах/школах где получили финансирование и есть эти направления. Всем же остальным разработчикам (кому интересна робототехника) — остаётся завистливо смотреть.

Некоторое время назад я вышел на достаточно интересную систему — 3д робосимулятор V-REP, от швейцарской компании Coppelia Robotics.

К своему (приятному) удивлению я обнаружил, что эта система:
  • имеет большой функционал (система разрабатывается с марта 2010 года)
  • полностью open-source (выложена в открытый доступ в 2013 году)
  • кроссплатформенная — windows, mac, linux (работает на Qt)
  • имеет API и библиотеки для работы с роботами через C/C++, Python, Java, Lua, Matlab, Octave или Urbi
  • бесплатная для некоммерческого использования!

Все объекты, которые программируются в этой системе — «живут» в реальном с точки зрения физических законов мире — есть гравитация, можно захватывать предметы, столкновения, датчики расстояния, видео датчики и т.п.

Поработав некоторое время с этой системой, я решил рассказать про неё читателям хабра.

Да, и на картинке скриншот из V-REP, и модели роботов — которые вы можете программировать, и смотреть поведение, прямо на вашем компьютере.
Читать дальше →
Total votes 34: ↑32 and ↓2+30
Comments24

Deep Learning, NLP, and Representations

Reading time13 min
Views62K
Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод поста «Deep Learning, NLP, and Representations» крутого Кристофера Олаха. Иллюстрации оттуда же.

В последние годы методы, использующие глубокое обучение нейросетей (deep neural networks), заняли ведущее положение в распознавании образов. Благодаря им планка для качества методов компьютерного зрения значительно поднялась. В ту же сторону движется и распознавание речи.

Результаты результатами, но почему они так круто решают задачи?



В посте освещено несколько впечатляющих результатов применения глубоких нейронных сетей в обработке естественного языка (Natural Language Processing; NLP). Таким образом я надеюсь доходчиво изложить один из ответов на вопрос, почему глубокие нейросети работают.
Вглубь по кроличьей норе
Total votes 22: ↑21 and ↓1+20
Comments20

«Галоп пикселя — часть первая» — базовые понятия, этапы взросления, прикладные упражнения

Reading time42 min
Views267K


«Галоп пикселя», часть I — базовые понятия, этапы взросления, прикладные упражнения (линк)
«Галоп пикселя», часть II — перспектива, цвет, анатомия и прикладные упражнения (линк)
«Галоп пикселя», часть III — Анимация (линк)
«Галоп пикселя», часть IV — Анимация света и тени (линк)
«Галоп пикселя», часть V — Анимация персонажей. Ходьба (линк)
«Галоп пикселя», часть VI — Анимация персонажей. Бег (линк)

Всем хорошо известно, как мейнстрим подстегивает появление публикаций, связанных с тем, что популярно «на этой неделе». Последние полгода я часто натыкался на статьи «знакомство с пиксель-артом». Начинались они, как правило, с перечисления возможностей определенного софта. Однако за вычетом вопроса выбора программы и беглого перечисления известных фактов ни на йоту не приближали читателя к пониманию того, как этот пиксель-арт готовить. Именно этим досадным упущением мне хотелось бы заняться на первых же страницах 2015-года.

В данной публикации мы не рассматриваем программы, но копаем нечто большее. Сами пиксели. От истоков, начав с четырехцветной CGA-эры, вплоть до эпохи ренессанса. В публикации мы не рассматриваем игры, не поем дифирамбы художникам прошлого (разве что самую малость), занимаясь именно процессом создания простейшего пиксель-арта. Данный материал будет интересен начинающим артистам и интересующимся. Статья практически не содержит теории, нудных умозаключений и представляет сторонний взгляд на мир пиксель-арта со стороны некоего самоучки, который предпочел открыть каждую из Америк самостоятельно, не оглядываясь на официальных, общепризнанных и задокументированных Колумбов. Статья снабжена обильным количеством поясняющих иллюстраций, примеров, и советов.

Материал разделен на несколько публикаций в виду объема текста и изображений. Каждая статья имеет свою степень сложности, однако, все из них наглядны и могут быть использованы как руководство к действию.


Лопатить пиксели
Total votes 190: ↑185 and ↓5+180
Comments86

Wi-Fi термометр на ESP8266 + DS18B20 всего за 4$

Reading time3 min
Views312K


В последнее время всё большую популярность набирают Wi-Fi модули на основе ESP8266. Я тоже решил приобщиться к прекрасному, задумав реализовать термометр, отдающий данные по HTTP. Итак, поехали.
Читать дальше →
Total votes 50: ↑49 and ↓1+48
Comments74

Включение чего угодно по HTTP без заморочек c OpenWRT

Reading time15 min
Views304K

В комментариях к статье об опыте изготовления «интернет розетки» мое внимание привлекли два комментария. Один, в котором утверждалось, что такая штука, по сути, бесполезна, показался мне несправедливым — хорошо помню, как мне однажды понадобилось, например, дистанционно «ресетить» одну хитрую штучку и думаю, что я не одинок. А вот идея о том, что можно решить подобный вопрос проще и дешевле, использовав, например, TP-LINK TL-MR3020 + OpenWRT показалась мне дельной. Я решил к тому же обойтись без разборки устройства, программирования и микроконтроллеров — короче, сделать решение как можно доступнее. И у меня это почти получилось!
Читать дальше →
Total votes 88: ↑84 and ↓4+80
Comments61

Термометр на Raspberry pi с беспроводным датчиком на rf 433 и МК attiny85

Reading time6 min
Views52K
Данная статья описывает мой опыт создания беспроводного датчика температуры на базе МК Attiny85 + ds18b20 + rf 433 TX, работающего от батареек. Прием данных и программирование Attiny85 сделано на основе Raspberry pi B+.
Читать дальше →
Total votes 26: ↑25 and ↓1+24
Comments21

Онлайн курсы, взгляд преподавателя + зов разработчикам

Reading time6 min
Views70K
imageВ данной статье я изложу свой взгляд на проведение онлайн курсов: какие есть игроки в Интернете, и чего, на мой взгляд, категорически не хватает в Рунете (Ау-у, разработчики!). В конце опрос.

Речь пойдёт об Learning Management Systems (LMS) для частных лиц. Модельные ситуации такие:
  • Преподаватель кружка для школьников средних классов по математике во Дворце Пионеров имеет несколько групп. Хочет организовать свой материал и как-то мотивировать детей что-то делать дома за компьютером.
  • Преподаватель ВУЗа вместе со своими студентами хочет сделать человеческий электронный конспект своих лекций. С нумерацией рисунков, оглавлением, формулами и подобными LaTex'овскими прибаутками.

Читать дальше →
Total votes 47: ↑44 and ↓3+41
Comments46

Домашний ЧПУ-фрезер как альтернатива 3D принтеру, часть первая — выбор станка

Reading time5 min
Views290K
Последнее время на хабре все чаще появляются топики, посвященные 3D-печати вообще и домашним 3D-принтерам в частности. И почти в каждом в комментариях вспыхивает холивар между романтиками, в жизни не видевшими 3D отпечатков, и практиками, единожды потрогавшими и разочаровавшимися. При этом вторые почему-то не приводят адекватных альтернативных технологий, комментарии носят либо чисто критический характер, либо предлагают заведомо более дорогие альтернативы. Тем не менее, достойная альтернатива есть — домашний фрезерный станок с ЧПУ.

Звучит удивительно, да? Как-то само слово станок в народе ассоциируется с производством, с отдельными помещениями и специально обученным персоналом. В действительности, существует большой класс ЧПУ-станков, рассчитанных на настольное использование в офисе и на малых производствах, а при желании — и дома. При этом цена маленьких ЧПУ-фрезеров приближается (чтобы не сказать равна) к реальной цене 3D-принтеров.

Жизнь сложилась так, что последний год с гаком я занимаюсь изготовлением литьевых форм для полиуретановых изделий на ЧПУ-фрезере. Поскольку до этого 10 лет оттрубил в IT ритейле, а образование не имеет никакого отношения ни к инжинирингу, ни к ЧПУ, осваивать технологии пришлось с нуля. За прошедший год я подрос с должности оператора-фрезеровщика до инженера-конструктора, а затем и до замдиректора по технологиям, моими стараниями ЧПУ-парк предприятия вырос с одинокого старенького роланда до 5 разнокалиберных станков. В связи с чем еще свеж и актуален опыт выбора, покупки, пусконаладки, тюнинга, эксплуатации и ремонта различных ЧПУ-станков.

И вот — решил поделиться опытом с сообществом. Я осознаю сам, и прошу принимать во внимание читателей, что я — самоучка без базового инженерного образования, все нижеизложенное основано исключительно на личном опыте.
Читать дальше →
Total votes 104: ↑98 and ↓6+92
Comments188

Делаем «mindmap» на Javascript с локальным хранением в базе данных браузера

Reading time25 min
Views56K

Это небольшой учебный пример редактора карты памяти. За счёт очень подробных комментариев и простого кода, понять его не составит проблем. Статья предназначена для знающих и изучающих Javascript.

Я опишу особенности создания редактора карты памяти, который использует базу данных браузера. Причём, это будет не LocalStorage, который не может превышать 5 мегабайт. Объём данных сможет превысить 100-200 мегабайт, так как используется IndexedDB или webSQL, смотря что доступно в конкретном браузере.

Исходники выложены в открытый доступ на Github.

Мы уложимся в 520 строк кода, при этом в нашей карте можно будет перетаскивать узлы между собой, удалять, переименовывать и создавать новые. А также можно будет назначать одну из 120 иконок через контекстное меню.

Секрет минимализма в том, что мы будем использовать проверенные в бою плагины:
  1. Ydn.db — хранение информации в базе данных браузера с автоматическим выбором лучшего метода и единым API
  2. jQuery context menu — контекстное меню, которое можно наполнять динамически при помощи Javascript
  3. jsPlumb — расширение позволяющее рисовать линии между HTML элементами
  4. jQuery UI — Drag&drop — перетаскивание элементов между собой


PS: Также мы научимся создавать «синглтон», облегчать себе асинхронное программирование при помощи jQuery и встроенного объекта $.Deferred(), а также при помощи плагина LiveReload, сохраним краску на клавише F5 при изменении свойств CSS и кода в HTML и Javascript.
Читать дальше →
Total votes 116: ↑108 and ↓8+100
Comments45

Некоторые рекомендации по организации автонумерации при написании научных статей и диссертаций средствами Microsoft Word

Reading time11 min
Views131K
– А ларчик просто открывался.
И.А. Крылов


О чём эта статья

В настоящей работе описываются способы автоматической организации нумерованных объектов при написании статей, рефератов, докладов, диссертаций и пр. При написании подобного рода материалов неизбежно возникает необходимость нумеровать те или иные объекты, например, формулы или пункты в списке используемой литературы. При этом многие авторы пользуются при написании текстовым редактором Microsoft Word.
В случае тривиальной «ручной» организации, при которой каждый номер прописывается непосредственно руками (обычно, в самом конце, когда текст полностью готов), автор работы может ошибиться в каком-либо номере, и все дальнейшие номера окажутся неверными. Более того, после рецензии те или иные части работы могут быть вставлены в текст или убраны из него. Последнее, зачастую, требует полной перенумерации объектов в документе. Таким образом, цель настоящей статьи состоит в доведении до читателя способов автоматической организации нумерации объектов, позволяющих избежать вышеописанные ситуации.
Предупреждение: в данную статью вошли лишь те приёмы, с которыми автор столкнулся при написании кандидатской диссертации. Описываемые способы организации нумерованных объектов не претендуют на единственность, полноту и оптимальность. Имеются другие интересные способы, например, в TeX. Несомненно, читатель сможет найти и иные способы достижения сформулированной цели. В любом случае, ознакомиться с подходами автора (хотя бы на досуге) следует любому заинтересованному читателю.

Основы работы с полями MS Word


В данном разделе описываются основные поля текстового редактора MS Word, необходимые для организации списков и ссылок на них, а также методы работы с ними.
Поле MS Word – это объект, принимающий то или иное значение в зависимости от ключевых слов и параметров этого поля. Для вставки поля в текст необходимо нажать сочетание клавиш Ctrl + F9 или выбрать соответствующее меню на ленте.
image
После вставки поля в тексте появятся серые фигурные скобки.
image

Читать дальше →
Total votes 52: ↑40 and ↓12+28
Comments27

Разбор задач финала чемпионата мира про программированию ACM ICPC 2013

Reading time25 min
Views122K
На прошедшем неделю назад чемпионате мира по командному программированию ACM ICPC 2013 было 11 задач, одну из которых за отведённое время не смогла решить правильно ни одна из команд.

Но кроме команд есть и другие люди, которые профессионально решают задачи, — аналитики чемпионата. В течение трансляции они разбиваются на группы, распределяют задачи и потом рассказывают о них в студии. Множество зрителей следят за эфиром, пока эти ребята не разберут самую последнюю задачу. Кроме того, аналитики подсказывают ведущему, что происходит «на поле», высматривают интересные куски кода, следят за картинкой с веб-камер участников.

В этом году на ACM ICPC был 21 аналитик из Швеции, Нидерландов, США, Словакии, Беларуси и России. И 10 из них были из Яндекса. Все они в разные годы были призёрами ICPC. Специально для Хабра они разобрали все задания чемпионата.

Разбор задачи «Матрёшка» во время трансляции ACM ICPC 2013
Читать дальше →
Total votes 113: ↑110 and ↓3+107
Comments14

Об особенностях видеосъёмки лекций

Reading time4 min
Views52K


За последний год я имел отношения к записи более 1000 лекций разного уровня сложности и хотел бы поделиться своим опытом в этой части. Это обещанное продолжение статьи Тренды в образовательной среде (памятка для вуза).

Способ съёмки сильно варьируется от тематики лекции (техническая или гуманитарная), используемых технических средств (меловые и маркерные доски, плазмы, проекторы и пр.), формата лекции (есть обсуждение и вопросы из зала или нет), особенностей лектора (бегает он по аудитории или прячется за кафедру) и, конечно, бюджета.

В частности, надо понимать, что ТВ опыт скорее мешает, чем помогает. Мы принципиально набираем операторов без опыта, так как телевизионщики, привыкшие к другой схеме работы, не справляются. Разные планы, разные приоритеты, минимум подсъёмок.

Кроме того, если вы пишете живую, не постановочную, лекцию, то нет возможности снять ещё один дубль. Оператор не имеет права на ошибку. И очень мало можно исправить при монтаже. Зато живая лекция выгодно отличается от постановочной. Лектор забывает о камере, расслаблен, спокоен и работает с привычной аудиторией. Всё это очень хорошо чувствуется при просмотре.

Итак, можно выделить следующие типы видеосъёмки лекций:
Читать дальше →
Total votes 158: ↑142 and ↓16+126
Comments47
1

Information

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