Сегодня платформа Ethereum стала одним из самых узнаваемых брендов блокчейн сферы, вплотную приблизившись по популярности (и капитализации) к Bitcoin. Но из-за отсутствия "полноценного" рускоязычного гайда, отечественные разработчики все еще не очень понимают, что это за зверь и как с ним работать. Поэтому в данной статье я попытался максимально подробно охватить все аспекты разработки умных контрактов под Ethereum.

Я расскажу про инструменты разработки, сам ЯП, процесс добавления UI и еще много интересного. В конечном итоге мы получим обычный сайт-визитку, но "под капотом" он будет работать на умных контрактах Ethereum. Кого заинтересовало — прошу под кат.

Введение

Визуальное программирование позволяет описывать процессы в графическом виде, в отличии от текстового представления, где нужно приложить дополнительные усилия, чтобы мыслить так, как это должен выполнять компьютер. Звучит многообещающе, но попробуем разобраться в сути и выяснить, почему Вам стоит это попробовать.

Само по себе программирование подразумевает не только процесс написания кода, но зачастую на это тратится большая часть времени при разработке. Только представьте, сколько усилий приходится тратить на то, чтобы держать в голове множество правил и спецификаций к конкретному языку программирования, вместо того, чтобы сосредоточиться на решаемой проблеме. Особенно может раздражать разнообразие синтаксиса в языках: где-то нужна точка с запятой, где-то не нужны фигурные скобки, где-то вообще ни одно выражение не обходится без скобок. Что уж и говорить о холиварах, напоминающие религиозные споры.

Привет всем. В данной статье я бы хотел показать пример использования связки TI SensorTag, Raspberry PI, Apache Camel с выводом в веб часть. В результате будет веб приложение, отображающее в реальном времени данные с сенсоров и бд хранящая показания, с промежуточным связующим узлом в виде Apache Camel приложения.

Данная статья была написана в виде поста для Хабра в большей части из-за того, что вокруг вопроса онлайн-касс для интернет-сайтов возник настоящий информационный вакуум. С одной стороны, в сети полно статей на тему онлайн-касс, с другой — информации непосредственно о решениях для веб-сайтов не очень много, особенно технической. Только слова, что «надо срочно» и «будут штрафовать». Нам этот квест показался достаточно интересным и запутанным, если кому поможет — будем рады.

Что такое онлайн-касса, как она взаимодействует с налоговыми органами и общее описание технологии можно почитать на профильных сайтах. Здесь же приведена вся техническая информация по продуктам, которую удалось найти, по сути это переработка нашей внутренней статьи Вики на эту тему.

Сетевой стек Linux по умолчанию замечательно работает на десктопах. На серверах с нагрузкой чуть выше средней уже приходится разбираться как всё нужно правильно настраивать. На моей текущей работе этим приходится заниматься едва ли не в промышленных масштабах, так что без автоматизации никуда – объяснять каждому коллеге что и как устроено долго, а заставлять людей читать ≈300 страниц английского текста, перемешанного с кодом на C… Можно и нужно, но результаты будут не через час и не через день. Поэтому я попробовал накидать набор утилит для тюнинга сетевого стека и руководство по их использованию, не уходящее в специфические детали определённых задач, которое при этом остаётся достаточно компактным для того, чтобы его можно было прочитать меньше чем за час и вынести из него хоть какую-то пользу.

1. Импортировать нейронную сеть Inception V3 из библиотеки Keras;
2. Настраивать сеть: загружать веса, изменять верхнюю часть модели (fc-layers), таким образом, приспосабливая модель под бинарную классификацию;
3. Проводить тонкую настройку нижнего свёрточного слоя нейронной сети;
4. Применять аугментацию данных при помощи ImageDataGenerator;
5. Обучать сеть по частям для экономии ресурсов и времени;
6. Оценивать работу модели.