Регулярные выражения (их еще называют regexp, или regex) — это механизм для поиска и замены текста. В строке, файле, нескольких файлах... Их используют разработчики в коде приложения, тестировщики в автотестах, да просто при работе в командной строке!

Чем это лучше простого поиска? Тем, что позволяет задать шаблон.

Например, на вход приходит дата рождения в формате ДД.ММ.ГГГГГ. Вам надо передать ее дальше, но уже в формате ГГГГ-ММ-ДД. Как это сделать с помощью простого поиска? Вы же не знаете заранее, какая именно дата будет.

За последнее десятилетие информация стала основным ресурсом для развития бизнеса, а Интернет является основным источником,  где 5 миллиардов пользователей ежесекундно генерируют новые данные. Извлекая и анализируя эти веб данные, компании разрабатывают свои бизнес-стратегии  и достигают поставленных целей. Однако собрать и извлечь такой большой объем данных непросто; особенно для тех, кто все еще думает, что кнопка «Экспорт в Excel» существует или ручная обработка данных - это единственное решение.

Веб скрапинг позволяет компаниям автоматизировать процессы сбора веб данных с помощью ботов или автоматизированных скриптов, называемых веб-сканерами и загружать эти данные в формате Excel, CSV или XML для последующей аналитики.

Представляем вашему вниманию список топ 15 инструментов для парсинга 2021 года. 

Захотелось мне сделать свой дом умным. И чтобы это было дешевым, простым и надежным. Как оказалось это сделать было возможно. Но... готовых умных домов я не смог найти. Те что имелись на рынке либо дорогие, либо нефункциональные, либо невнятные и т.д. и т.п. Вспомнил я про Arduino. И оказалось на нем можно это сделать (точнее не на нем, а на очень похожем на него контроллере ESP8266). Правда это уже будет целым хобби. Просто взять купить и поставить не получится. Нужно искать, собирать, паять, соединять и конечно же программировать. Ок, поехали!

Это первая моя статья на тему моего умного дома. В дальнейшем я буду выкладывать следующие статьи о том, что я конкретно сделал и как.

Некоторые время назад сильно увлёкся потреблением информации с научно-популярным уклоном. Но как не заблудиться в миллионах книг? Ресурс то ограничен. А значит придётся выбирать.

Удалось собрать библиотеку по 4 разделам:

Раздел 1. Законы науки и мышление
(Математика, Рациональность, Научный метод, Когнитивные искажения, Нейрофизиология, Ошибки мышления, Доказательная медицина)

Раздел 2. Законы природы
(Физика, Математика, Теория относительности, Квантовая механика, Астрофизика, Астрономия, Изобретения и открытия)

Раздел 3. Законы жизни
(Абиогенез, Теория эволюции, Молекулярная биология, Биоинформатика, Биология клетки, Антропогенез)

Раздел 4. Художественный научпоп / Научная фантастика

Карьера ITшника в "лихие 90е" и первые заработанные деньги. Марс и Сникерс, видеомагнитофон, первая машина, Btrieve, NLM модули, ERP для фирмы, собранная на коленке и отлаживаемая сразу на PROD, взлет и падение Novell.

Годы: 1991-2000.

Наверное многие, из тех, кто увлекается изучением того, как работает компьютер на самом низком уровне читали такие книги как: Таненбаум "Архитектура компьютера" или Харрис, Харрис "Цифровая схемотехника и архитектура компьютера", которые безусловного являются объемлющими трудами и хорошими книгами для обучения. Но если вы не являетесь инженером, но всё равно хотите погрузиться в мир цифровых вычислений и более глубоко понять то, а как же работает компьютер. В этом вам сможет помочь книга Чальза Петцольда "Код. Тайный язык информатики", которая начинает свой рассказ от причин, по которым людям понадобился обмен информацией и её обработка , с какими проблемами при этом столкнулись и заканчивает рассказам об устройстве реальных операционных систем и процессоров и их архитектуру. При этом автором был отлично подобран уровень абстракции, которого он придерживался при написании. В каких-то моментах подробно описывая работу элементарных частей процессора, а в других рассказывая простыми словами о сложных вещах.

Как-то в одном ЖЖ возникло обсуждение работы транслятора IBM для Windows с языка PL/1. Для алгоритмически довольно простого решения стационарного уравнения теплопроводности методом Либмана ответ вообще не удавалось получить, поскольку быстро возникало исключение типа «исчезновение порядка» («антипереполнение»). Мне предложили попробовать решить задачу своим транслятором, изначально разработанным для x86.

Поясню саму эту несложную задачу: матрица T (в примере 5000х5000) значений float первоначально заполняется вся нулями и единицами «по краям» - верхняя строка и левый столбец. Затем начинается длительный итерационный процесс изменения этой матрицы (N=5000)

1. Самый простой вариант. Вы регистрируетесь и просто выбираете один из трех уровней сложности: новичок, средний или продвинутый. Потом начинаете тренироваться и оказывается, что тренировки в целом не то чтобы хорошо вам подходят. В начале, конечно, вы рады, что вообще начали тренироваться и кажется даже потеете :) Но уже через недельку тренировки оказываются слишком легкими или слишком скучными. Да, можно перейти на следующий уровень сложности — но надолго ли хватит такой истории? Вы сами все понимаете.
   
   Ну и часто бывает, что вы выбрали уровень новичок (а вы последний раз приседали в школе на физкультуре, и то на скамейку запасных) — и вам прилетело 20 отжиманий… на одной руке… кхм (я почти не утрирую)
   
   
   

Первая часть проекта была посвящена используемым компонентам и вызвала довольно много комментариев и вопросов. В данной статье я подробно опишу процесс сборки и опишу принцип выбора компонентов.

В Corel Draw начиная с 17 версии появилась удобная возможность создавать дополнения не только на VBA, но и на C# VSTA. Так давайте воспользуемся этим и приблизим мечту о кнопке "Сделать красиво".

Периодически мои подписчики задают мне вопросы о том, как проводить микроархитектурный анализ в Windows? Если честно, это никогда не представляло для меня какой-то особой проблемы. Угадайте почему? Потому что я работаю в Intel и, конечно же, у меня есть лицензия для использования Intel® VTune™ Amplifier. Поэтому я не могу полностью прочувствовать боль людей, которые заняты работой, связанной с производительностью в Windows, и не имеют доступа к Vtune или AMD CodeAnalyst. Поскольку это не было для меня проблемой, я ничего не предпринимал для ее решения. Наконец, недавно я просматривал блог Бартека посвященный кодингу и наткнулся на статью «Любопытный случай с производительностью бранчинга». Мне это показалось случаем, который можно легко проверить, просто запустив perf stat, если бы мы работали в Linux. Но поскольку мы работаем в Windows… все не так просто.

В этой статье я хочу представить один из способов сбора PMU-счетчиков без Intel® VTune™ Amplifier. Почти всю необходимую информацию я взял из блога Брюса Доусона. Он написал статью, которую я хочу расширить и сделать ее более пошаговой. Т.е., все лавры здесь принадлежит Брюсу, потому что не я автор этой работы. Если вы хотите поэкспериментировать сами, я предлагаю вам сначала воспроизвести пример, описанный в статье Брюса (вот ссылка на github с исходниками и скриптами).

Однако не воспринимайте все, что написано в моей статье, за чистую монету. Я не Windows-разработчик и не трачу много времени на анализ производительности в Windows. Это всего лишь один из способов сбора PMU-счетчиков — могут быть и другие, более простые и надежные. В конце концов, вы всегда можете приобрести Intel® VTune™ Amplifier, который, кстати, может быть довольно дорогим. Но сразу хочу сказать, что, если вы собираетесь проводить серьезный анализ производительности и тюнинг в Windows, реальных альтернатив Vtune нет (и это не реклама).

Привет, Habr! Сегодня я хочу рассказать немного об аппаратном ускорителе Neural Compute Stick. Расскажу с точки зрения hardware-разработчика. Известно, что OpenVINO взаимодействует с Neural Compute Stick, а сердцем самого стика является чип Movidius Myriad X. Некоторые характеристики данного чипа можно найти в блоге компании Intel. Сейчас мы остановимся на возможностях чипа и способах его применения немного подробнее.

Обнаружил в базе знаний Siemens (SIOS) интересный пример использования контроллеров линейки S7-1200 и S7-1500 в качестве клиента протокола MQTT

Ссылка на первоисточник.

Попробуем разобраться?

В процессе перевода своих средств программирования на платформу x86-64 потребовалось перевести и встроенный интерактивный отладчик. В отличие от подключаемых отладчиков данный отладчик находится, так сказать, непосредственно «на борту» каждой исполняемой программы. При этом он имеет сравнительно небольшие размеры (около 44 Кбайт, большую часть которых занимает дизассемблер). Я так привык к этому отладчику, что уже совершенно не могу без него обходиться, и поэтому перевод в 64-разрядную среду стал настоятельно необходимым.

Однако формальный перевод с Win32 в Win64 дал такие странные результаты, что пришлось потратить много сил и времени, чтобы разобраться, почему то, что ранее работало в Windows-XP, перестало нормально работать в Windows 7. Виной всему оказалась структурная обработка исключений, практически не задействованная ранее в среде Win32.

В процессе разбирательства я прочел множество обсуждений на эту тему на компьютерных форумах. Задаваемые вопросы (и особенно ответы) показали, что многие программисты смутно представляют конкретную реализацию структурной обработки исключений в Windows 7. Поэтому кажется полезным пояснить некоторые особенности поведения системы на примере конкретной задачи, в результате чего и появилась данная статья.

Введение

Протокол OPC UA (https://ru.wikipedia.org/wiki/OPC_UA) появился впервые в контроллерах Simatic во второй версии прошивки и в Step 7 версии 14. Тогда контроллер можно было настраивать только в качестве OPC UA - сервера, то есть ПЛК мог отвечать на запросы и отдавать данные, но не мог сам инициировать связь и опрашивать других участников сети.

Радикально ситуация меняется в ноябре-декабря 2018 года с выходом прошивки 2.6 и Step 7 версии 15.1. Появляется возможность настроить CPU в качестве OPC UA клиента. А это, в свою очередь дает нам возможность организовать защищенный канал обмена информацией машина-машина (контроллер-контроллер).

Подведем основные итоги уходящего года в мире машинного обучения. Рассмотрим самые громкие открытия в мире компьютерного зрения, обработки естественного языка, генерации изображений и видео, а также крупный прорыв в области биологии. Коротко о самом главном за год!