Добрый день.

В нашей компании .NET используется с самого его рождения. У нас в продуктиве работают решения, написанные на всех версиях фреймворка: от самой первой и до последней на сегодняшний день .NET Core 3.1.

История .NET, за которой мы пристально следим всё это время, творится на глазах: версия .NET 5, которую планируют релизить в ноябре, только что вышла в виде Release Candidate 2. Нас давно предупреждали, что пятая версия будет эпохальной: с нею закончится .NET-шизофрения, когда существовали две ветки фреймворка: классический и Core. Теперь они сольются в экстазе, и будет один сплошной .NET.

Вышедший RC2 уже можно начинать полноценно использовать – никаких новых изменений перед релизом больше не ожидается, будет только фикс найденных багов. Более того: на RC2 уже работает официальный сайт, посвящённый .NET.

А мы представляем вам обзор новшеств в .NET 5 и C# 9. Вся информация с примерами кода взята из официального блога разработчиков платформы .NET (а также ещё из массы источников) и проверена лично.

В этой статье я продолжу тему компьютерного зрения.

См. предыдущие статьи: Простой алгоритм распознавания движений и алгоритм поиска смещения объектов на изображении. Напомню, что написать эти статьи меня сподвигло то, что когда я начал работать над магистерской диссертацией на тему «Анализ пространственной структуры динамических изображений», то столкнулся с проблемой, что очень трудно найти какие-то готовые примеры алгоритмов распознавания образов и движущихся объектов. Везде, и в литературе, и в Интернете одна только голая теория. С тех пор прошло довольно много времени, я успел успешно защитить диссертацию и получить красный диплом, а теперь пишу, чтобы поделиться опытом.

Привет, Хабр!

Сложно переоценить успех книги "Designing Data-Intensive Applications" которая вышла в русском переводе и неизменно допечатывается у нас под названием "Высоконагруженные приложения"



Не так давно автор разместил в своем блоге честный и подробный пост о том, как ему далась работа над этой книгой, сколько она позволила заработать, и чем, кроме денег, измеряется польза авторского труда. Публикация обязательна к прочтению для всех, кто хоть раз задумывался стать литературной суперзвездой нашим автором, но до сих пор не определился, а стоит ли браться за столь амбициозный проект.

Читаем с удовольствием!

Владимир Китов, работающий с ИТ более полувека, возглавлял команды программистов в ГВЦ Минморфлота СССР и ЦНИИ «Монолит», руководил разработкой ПО для международной системы космического спасения КОСПАС-SARSAT и созданием мультитерминального монитора для ЕС ЭВМ. Он работал топ-менеджером в компаниях DEC, SIEMENS, «Техносерв», IBS, Fujitsu, написал учебник по системному программированию и несколько монографий, а теперь занимается историей информатики.

В продолжении интервью Владимир Китов вспоминает своего отца Анатолия Ивановича и других выдающихся советских ученых, объясняет, почему история автоматизированных систем управления — заметная часть истории страны, рассказывает о работе для сельского хозяйства в Институте кибернетики на рубеже 1980-1990-х.

Делимся опытом работы с Tangible User Interface и рассказываем, как распознавать маркеры по точечным паттернам. Вы узнаете, как с помощью дисплея и инфракрасной рамки сделать эффектную визуализацию, а также какие подводные камни могут встретиться при работе с TUIO.

Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.

В 2014 году, разыскав меня по интернету, с письмом обратился профессор Збигнев Стачняк (Zbigniew Stachniak) из York University, Toronto, Canada. Збигнев готовил статью о развитии микрокомпьютерной техники в странах Восточной Европы в 1980-х годах. Он попросил меня ответить на ряд вопросов. Думаю, читателям тоже будут небезинтересны как сами вопросы, так и ответы на них. Поэтому я решил выложить это интервью для вас.

В предыдущих статьях был описан шеститочечный метод разворачивания этикеток и как мы тренировали нейронную сеть. В этой статье описано, как склеить фрагменты, сделанные из разных ракурсов, в одну длинную картинку.

Вступление

Соревнований по машинному обучению как и платформ, на которых они проводятся, существует немало и на любой вкус. Но не так часто темой контеста является человеческий язык и его обработка, еще реже такое соревнование связано с русским языком. Недавно я принимал участие в соревновании по машинному переводу с китайского на русский, прошедшего на платформе ML Boot Camp от Mail.ru. Не обладая большим опытом в соревновательном программировании, и проведя, благодаря карантину, все майские праздники дома, удалось занять первое место. Про это, а также про языки и подмену одной задачи другой я постараюсь рассказать в статье.

В прошлом году, вернувшись с тренировки, я засел перед компьютером, чтоб посмотреть пару забавных мемов про котиков. И, обнаружив новость о выходе нового сериала Любовь, смерть и роботы– «Love, Death & Robots», я лениво потрогал её мышкой — глянуть одним глазком.

Пришел в себя я под утро. С красными глазами, затекшим, от сидения в кресле телом — но совершенно счастливым.

18 коротких фантастических историй — разноплановых, разных жанров и стилей, были невообразимо хороши. С многими я уже был знаком — часть эпизодов была снята по рассказам известных писателей, но увиденные вживую, они смотрелись как в первый раз. Впрочем, это вы, наверняка, знаете и без меня.

При пересмотре сериала, мои впечатления, впрочем, были уже не столь радужны — во мне проснулась писательская зависть. «Почему такое не снимают в России — возмущенно бормотал я, — я бы подобрал рассказы для сериала ничуть не хуже!»

«Я сниму свой сериал! — сказал я, чтоб справиться с завистью, — точнее, соберу 18 рассказов, ничуть не уступающих подборке сериала».

Пару недель назад я опубликовал обзор Pinebook Pro. Поскольку Raspberry Pi 4 тоже основана на ARM, то для неё вполне подходят некоторые из оптимизаций, упомянутых в предыдущей статье. Хотел бы поделиться этими хитростями и узнать, проявятся ли у вас такие же улучшения в производительности.

После установки Raspberry Pi в свою домашнюю серверную я заметил, что в моменты дефицита оперативной памяти она становилась очень невосприимчивой и даже подвисала. Чтобы решить эту проблему, я добавил ZRAM и внёс несколько изменений в параметры ядра.

Технологии виртуализации прочно вошли в современный IT мир. Сегодня невозможно найти компанию, которая бы не использовала решения для виртуализации (виртуальные сервера, виртуальные рабочие места, VDI) в своей работе. И все было бы отлично и безоблачно, но гипервизоры, основа инфраструктуры внесли и определенные ограничения на созданные и используемые виртуальные машины.
Одно из ограничений — это отсутствие USB портов на виртуальных машинах. Если раньше мы могли подключить необходимое USB устройство (например, ключ защиты ПО или смарт-карту с ключами шифрования) к физическому серверу, то теперь — поскольку сервера стали виртуальными – эта задача так просто не решается. Как решить эту проблему быстро и эффективно – я расскажу в этом обзоре.

Регулярно возникает задача подключения USB-устройства к удаленному ПК через локальную сеть. Под катом изложена история моих поисков в этом направлении, и путь к готовому решению на базе open-source проекта USB/IP с описанием заботливо установленных различными людьми на этом пути препятствий, а также способов их обхода.

Иногда возникает желание работать с устройством, подключенным по USB, не держа его на столе рядом с ноутбуком. У меня таким устройством является китайский гравёр с лазером на 500 мВт, штука довольно неприятная при близком контакте. Помимо непосредственной опасности для глаз, в процессе работы лазера выделяются токсичные продукты горения, поэтому устройство должно находится в хорошо проветриваемом помещении, и желательно изолированно от людей. А как же таким устройством управлять? Ответ на данный вопрос я случайно нашел, просматривая репозиторий OpenWRT в надежде найти достойное применение старенькому роутеру D-Link DIR-320 A2. Для подключения решил использовать описываемый на Хабре ранее USB over IP tunnel, однако все инструкции по его установке успели потерять актуальность, поэтому пишу свою.

Это третья статья из цикла о LabVIEW NXG, в которой мы рассмотрим простые типы данных и несложные преобразования между ними.

Система типов LabVIEW весьма похожа на "классические" языки программирования. В данной статье мы рассмотрим базовые типы — численные, булевские и строки (хотя формально строки не относятся к простым скалярным типам).

В LabVIEW уже много лет существует возможность «прикрутить» Web к VI приборам без каких-либо сложных настроек публикации и серверов со стороны LabVIEW, используя только втроенный сервер ActiveX. Не является исключением и LabVIEW 2020 Community edition.

Это вторая статья-туториал по LabVIEW NXG, в которой мы рассмотрим основы работы с передней панелью (Front Panel).

Представим себе, что мы оказались в Америке, в отеле установлен кондиционер, но регулятор температуры там снабжён шкалой в градусах Фаренгейта. Мы хотим выставить комфортные двадцать градусов, но сколько это будет по шкале Фаренгейта? Вот и посчитаем это в LabVIEW NXG. Мы всё ещё на очень базовом уровне — под катом будет много слов о простом (чтобы в дальнейшем можно было рассказывать просто о сложном)

При планировании нескольких статей так или иначе связанных с квантовой механикой было решено вынести обсуждение ряда технических вопросов, философских споров и досужих мифов в отдельную статью. Речь пойдет о самом сложном и интересном инструменте человеческого интеллекта — квантовой теории.

VS Code — мой любимый редактор кода. Это — самый популярный из существующих редакторов, возможности которого можно расширять практически до бесконечности. И, что удивительно, разработала его компания Microsoft. Я полагаю, что ни один из других редакторов и ни одна из других IDE не может дать разработчику хотя бы половину того, что способен дать ему VS Code. Одна из сильных сторон VS Code — это система расширений. Она позволяет создавать расширения буквально на все случаи жизни. Хочу рассказать вам о моём топ-10 расширений для VS Code.

Периодически встречаются задачи, даже в обыденной жизни, когда разрядной точности float64/int64 оказывается недостаточной для того, чтобы получить ответ с требуемой точностью. Метаться в поисках другого инструмента? Тоже вариант.

А можно этого и не делать, а проявить любопытство и узнать, что для вычисления с произвольной точностью давным-давно сделана библиотека GNU MPFR к которой есть обертки почти к всем языкам. Практика показывает, что с этой библиотекой вообще мало кто знаком, что вызвано, наверное, особенностями программ обучения в ВУЗ-ах и последующим программистским мейнстримом.

Библиотека хороша и заслуживает того, чтобы на нее обращали внимание, хотя бы в рамках расширения кругозора. По R к ней есть обертка Rmpfr. Ниже приведу простенький пример на задачках для школьников (ну не трогать же проектные данные под NDA) и затрону ряд классических граблей, на которые наступают почти сразу же.

Является продолжением предыдущих публикаций.

Недавно я написал небольшой ShaderToy, выполняющий простой объёмный рендеринг, а затем решил опубликовать пост с объяснением его работы. Сам интерактивный ShaderToy можно посмотреть здесь. Если вы читаете с телефона или ноутбука, то рекомендую посмотреть эту быструю версию. Я включил в пост фрагменты кода, которые помогут вам понять работу ShaderToy на высоком уровне, но в них есть не все подробности. Если вы хотите разобраться глубже, то рекомендую сверяться с кодом ShaderToy.

У моего ShaderToy были три основные задачи:

1. Выполнение в реальном времени
2. Простота
3. Физическая корректность (… или типа того)

Я начну с этой сцены с кодом-заготовкой. Не буду вдаваться в подробности реализации, потому что она не очень интересна, но вкратце расскажу, с чего мы начинаем:

1. Трассировка лучей непрозрачных объектов. Все объекты являются примитивами с простыми пересечениями с лучами (1 плоскость и 3 сферы)
2. Для вычисления освещения используется затенение по Фонгу, а в трёх сферических источниках света применется настраиваемый коэффициент затухания света. Лучи теней не требуются, потому что мы освещаем только плоскость.

Вот как это выглядит: