Раз пошла такая пьянка, то хочу немного рассказать и показать про ракетные двигатели

Многие из нас в детстве наверняка мечтали стать космонавтами. Или по меньшей мере хотя бы в какой-то степени быть причастными к космонавтике.

Хоть я и инженер по образованию, меня всегда поражали и очаровывали двигатели.

1. РД-861К в стекле. Разработан на базе двигателя РД-861, используемый на ранних модификациях ракеты-носителя "Циклон". С 2007 года ведутся огневые испытания. Планируется использование этого двигателя в третьей ступени Циклона-4.

Добрый день, уважаемые хабровчане.
Продолжая неделю космонавтики на хабре, хочу представить небольшую статистику по запускам ракет-носителей. Пока что рассмотрел только Протон-М и Протон-К, если будет свободное время еще — постараюсь добавить данные и по другим.
Данные по запускам взяты из Википедии.

Прочитав множество статей по искусственному интеллекту, решил написать свою. Я уже довольно долго наблюдаю за сферой разработок ИИ, а точнее искусственных нейронных сетей. Наслышан о проектах эмуляции мозга человека, кошки и т.п. Не могу не выразить свое разочарование по данной теме. На самом деле мощь интеллекта искусственных нейронных сетей преувеличивается и приукрашивается журналистами и разработчиками. Например, видел такую статью: «Нейронная сеть Google научилась выявлять кошек на изображениях». Эта статья так раздута и приукрашена, что и действительно думаешь: «Эврика! Вот он наш ИИ! Наконец-то!». Многие, слушая подобные заявления по телевидении разинув рот говорят что-то вроде: «Смотри до чего техника дошла!». Подобное вызывает у меня лишь ухмылку и разочарование. И вот почему… Сам Google заявил, что среди изображений «скормленных» их нейронной сети большинство – изображения кошек. Если взять во внимание свойство нейронной сети обучаться, то никакого интеллекта и сверхъестественного здесь не видно, это было закономерно, что нейронная сеть научится находить кошек, согласитесь. Ладно, довольно лирического отступа, приступим к настоящим рассуждениям.
Сам имею небольшой опыт с нейронными сетями и то, скорее не с их созданием, а с их исследованиями, экспериментами. Я сам много думал над созданием ИИ, было время, когда сам попался на удочку приукрашенных историй о ИНС, из-за чего и родился к ним мой интерес. В моих планах на будущее создать свою собственную ИНС, после того, как пойму каким образом создать действительно умную. Для этого я сделал небольшой список вопросов на эту тему, которые должны помочь в создании ИИ.

Сегодня автором был выложен в открытый доступ фильм «Полигон 27». Особенность его в том, что режиссером, сценаристом, оператором, композитором и специалистом по спецэффектам является один человек — Артем Мирошин, а актерами — энтузиасты из города Хабаровска.

Постядерный мир. Среди руин старого города возвышается город — убежище «Новый Хабаровск». В руки молодого парня и девушки попадает важная информация о местоположении технологий, с помощью которых можно восстановить экологию планеты. Оставшись без помощи и поддержки, они вынуждены совершить путешествие к этому месту и раскрыть заговор нависший над городом.

Перед вами изображение Лос-Анджелеса, снятое словно бы обычной цифровой камерой (если бы в ней было в 10 раз больше мегапикселей и она находилась в космосе). Это фотография двухнедельной давности, снятая со спутника Landsat 8, который был запущен NASA в конце зимы. Landsat 8 уже стал одним из наших любимых источников данных, и не только наших: на конференции State of the map на прошлых выходных он проскакивал в разговорах людей, занимающихся самыми разными вещами. Помимо добавления свежих полноцветных фотографий с Landsat 8 в MapBox Satellite мы также используем мультиспектральные данные, которые предоставляет спутник. Данные из невидимых диапазонов спектра позволяют нам анализировать множество разных аспектов, начиная с типов поверхности, заканчивая ростом сельскохозяйственных культур и природными катастрофами по всему миру, иногда в течении нескольких часов. Этот пост описывает некоторые из возможностей Landsat 8 и позволяет взглянуть на мир через его объектив.

Скорее всего, это событие прошло практически незамеченным. Разве что профессионалы да особо интересующиеся любители вспомнили, что 2 июня 2003 года космический аппарат Европейского космического агентства «Марс-экспресс» («Mars Eхpress») отправился к Красной планете, впервые неся на своем борту стереоскопическую камеру высокого разрешения (High Resolution Stereo Camera, HRSC). Вообще, конечно, удивительно, что первыми в это деле были европейцы: из 20 успешных миссий по исследованию Марса, 13 были организованы США, 7 — СССР (последняя, «Фобос-2», завершилась в 1988 году) и всего одна (как раз «Mars Eхpress») — Европейским космическим агентством.

Остроту сюжету добавляет и тот факт, что первоначально камера разрабатывалась для российской миссии «Марс-96»: было изготовлено и откалибровано два полноценных модуля. Но после того, как российская АМС из-за отказа разгонного блока не вышла на отлётную траекторию, и разрушилась при входе в атмосферу Земли, Institute of Space Sensor Technology and Planetary Exploration модифицировал дублирующий модуль с целью его использования в планируемой европейской миссии. Жаль, конечно, что лавры участников развенчания «марсианского сфинкса» и составления потрясающих 3D карт Марса достались не российскому аппарату, но сама стереоскопическая камера, благодаря которой все это стало возможно, заслуживает отдельного рассказа.

В начале мая на хабре был отличный топик про то «как роботы-автомобили Google видят мир». Видео немного напоминало фильм о Терминаторе, но лично меня оно увлекло. Причем, увлекло настолько, что я полез читать о подобных автомобилях более подробно. К примеру, вы знали, что система Google-автопилота не работает в проливной дождь? Я не знал. Оказывается, под ливнем сенсоры не могут адекватно оценить окружающую обстановку и сравнить с заложенным в памяти эталоном. Впрочем, я собирался писать не об этом.

Итак, беспилотные автомобили. Тема оказалась вполне себе трендовая, поскольку над беспилотными автомобилями работает не только Google. В том или ином виде беспилотниками (точнее автопилотами) занимается большинство крупнейших автоконцернов. Есть своя система у Merсedes, Audi, BMW и т.п. Даже Volvo тестирует систему автопоезда, когда водитель есть только в головной машине, а грузовики, движущиеся за ним, едут на автомате. В общем, на рынке довольно тесно.

Начитав определенное количество материала про зарубежные проекты, меня заинтересовал простой вопрос, а есть ли отечественные проекты, работающие в том же направление? Я, признаться, надеялся найти что-нибудь от автоваза, но беглое гугление вынесло на российскую компанию из Зеленограда. Впрочем, как оказалось, это даже интереснее.

Взято отсюда специально для хабра. Возможно, в некоторых из ситуаций вы узнаете себя.

Когда я показываю босу, что окончательно пофиксил баг



Когда проджект-менеджер входит в офис

Хорошая реакция на первый пост о космическом симуляторе Orbiter и, как минимум, двести человек, которые заинтересовались и скачали аддоны к нему, привели меня к идее продолжить цикл постов образовательной и игровой направленности. Также, я хочу облегчить переход от первого поста, в котором всё делает автоматика, не требуя ваших действий, к самостоятельным экспериментам, чтобы не получился анекдот о рисовании совы. Этот пост имеет следующие цели:

• Рассказать о семействе разгонных блоков «Бриз»
• Дать представление об основных параметрах орбитального движения: апоцентре, перицентре, наклонении орбиты
• Дать представление об основах орбитальной механики и запусках на геостационарную орбиту (ГСО)
• Предоставить простое руководство по освоению ручного выхода на ГСО в симуляторе

Разнообразна и неприятна дань, которую приходится платить несовершенству нашего мира разработчикам ракетной техники. Сегодня мы поговорим о том, чем приходится платить за повышение параметров жидкостных реактивных двигателей и о тех незаметных проблемах, которые ждут проектировщиков баков.

В теории вероятностей и статистике правило первой цифры, или закон Бенфорда, показывает любопытное проявления частот первой цифры данных из реальной жизни. Для школьников и домохозяек этот закон можно вольно сформулировать так: есть наборы данных, у которых первая цифра будет единицей примерно в 6 раз чаще, чем девятка и это соотношение не изменится при масштабировании исходного набора. Более строго можно сформулировать так: набор чисел удовлетворяет закону Бенфорда, если первая цифра d появляется с вероятностью


Здесь N – основание системы счисления, должно быть больше 2, далее будем рассматривать 10.
Для строгих математиков это правило формулируется так: существуют такие случайные величины, для которых распределение вероятностей дробной части логарифма по любому основанию большему 1 сходится к равномерному на отрезке [0; 1] распределению. Далее я постараюсь писать как можно популярнее и подробнее, укажу примеры, ограничения, применение и случайные величины, для которых закон применим.

Разработка Xenonauts заняла пять лет. На нее ушло в десять раз больше времени и в двадцать раз больше денег, чем я ожидал, но она стала настолько важной частью моей жизни, что мне даже немного жаль, что это путешествие завершилось. С разработкой было связано немало личных рисков. Когда она началась в 2009 году, мне было 22 года и я ничего не знал о разработке игр. Я потратил на этот проект все свои сбережения, значительную часть которых составляло наследство. Моим офисом была моя спальня, я работал над Xenonauts по вечерам и на выходных, после полноценной рабочей недели консультанта в KPMG, включавшей в себя три года экзаменов по бухучету (провал каждого из них привел бы к моему увольнению). К счастью, все закончилось хорошо. Эта статья представляет собой обещанный на Кикстартере дневник, в котором оцениваются все стороны разработки — правильно я поступал или нет. Надеюсь это будет интересно и возможно поможет кому-то избежать моих ошибок.

Об установке и базовой настройке rtorrent на хабре хватает статей, как и споров о том, стоит ли вообще связываться с хардкорным rtorrent или лучше обойтись чем-нибудь более дружественным к пользователю. Лично я много лет назад пересмотрел все качалки и в результате rtorrent оказался самым стабильным и эффективным. Интерфейс у него не самый удобный, но достаточно понятный и юзабельный чтобы это не стало серьёзной проблемой. Альтернативные интерфейсы вроде rutorrent у меня как-то не прижились - ставить php только ради rutorrent неохота, а остальные варианты выглядят совсем слабо (и ни одного кроме rutorrent даже нет в портаж Gentoo).

  

Одно из основных преимуществ rtorrent — очень гибкие возможности по его настройке и автоматизации. К сожалению, синтаксис ~/.rtorrent.rc достаточно нестандартный, нормальная документация отсутствует, поэтому обычно настройка сводится к поиску и копированию (попытка что-то в них изменить кроме констант/путей к каталогам обычно проваливается) готовых рецептов или вообще ограничивается редактированием констант в базовой конфигурации.

На днях я решил, что так дальше продолжаться не может — мы очень много лет знакомы, он для меня столько хорошего выкачал, а я всё никак не познакомлюсь с ним поближе! Не скажу, что досконально с ним разобрался, но по крайней мере я смог реализовать все свои идеи по автоматизации rtorrent, и сделал это понимая, что и почему я делаю, без шаманства с чужими рецептами.

Привет, Хабрхабр!

Хочу поделиться своим опытом разработки метасистемы для C++ и встраивания различных скриптовых языков.
Сравнительно недавно начал писать свой игровой движок. Разумеется, как и в любом хорошем движке встал вопрос о встраивании скриптового языка, а лучше даже нескольких. Безусловно, для встраивания конкретного языка уже есть достаточно инструментов (например, luabind для Lua, boost.python для Python), и свой велосипед изобретать не хотелось.

В сегодняшней краткой заметке я опишу тонкий момент связанный с перегрузкой и специализацией функций. Не так давно встретилось на практике и появился повод проапдейтить запись в личной БД на эту тему. Этой информацией и поделюсь.

Всё началось с того, что я в институте и после его окончания писал код на C++ и не знал бед. Но тут в один прекрасный день пришлось писать код под .NET на C#. Сперва немного поплевался, но потом ничего — втянулся. Увидел выгодные отличия от C++: безопасность, строгость и т.д. Также не смог обойти стороной LINQ при работе с коллекциями…

Девять лет назад я начал «в свободное от основной работы время» преподавать компьютерные дисциплины в одном из университетов Санкт-Петербурга. И только сравнительно недавно к своему удивлению обнаружил, что в наших вузах практически отсутствуют курсы с фокусом на проблематику распределённых вычислений. И даже на Хабре эта тема не раскрыта в достаточной мере! Надо прямо сейчас исправлять ситуацию.

Этой теме я и хотел посвятить статью или даже серию статей. Но потом решил выложить своё учебное пособие по основам распределённых вычислений, вышедшее в свет в этом году (читай, небольшую книгу объемом 155 страниц). В итоге получился гибрид – статья со ссылкой на книгу. Книга распространяется бесплатно и доступна в электронном виде.

Вместо пролога. Приступив к тексту статьи, я в очередной раз задумался, а зачем программисту нужно знать теоретические основы распределённых вычислений. Этот вопрос я неоднократно слышал (и продолжаю слышать) от студентов и специалистов, уже работающих в области ИТ. Действительно, зачем, например, знать, что «множество событий распределённого вычисления упорядочено частично, а не линейно»? В чем, так сказать, каждодневная практическая польза этого фундаментального знания?

Должен признать, что у меня нет готового заученного ответа, который я могу выдать не задумываясь. Поэтому каждый раз приходится напрягаться извилинами, и каждый раз ответы и аргументы получаются разными. Вот и сейчас всё как впервые…

Что сложнее: отрендерить сцену со взрывающимися вертолётами или нарисовать унылый график функции y=x²? Да, верно, вертолёты взрывать дорого и сложно — но народ справляется, используя для этого такие мощные штуки, как OpenGL или DirectX. А рисовать график, вроде, просто. А если хочется красивый интерактивный график — можно его нарисовать теми же мощными штуками? Раз плюнуть, наверное?

А вот и нет. Чтобы заставить унылые графики вменяемо выглядеть и при этом работать без тормозов, нам пришлось попотеть: едва ли не на каждом шагу подстерегали неожиданные трудности.

Linq появился в 2007 году, тоже же появился первый IQueryable-провайдер — Linq2SQL, он работал только с MS SQL Server, довольно сильно тормозил и покрывал далеко не все сценарии. Прошло почти 7 лет, появилось несколько Linq-провайдеров, которые работают с разными СУБД, победили почти все «детские болезни» технологии и, уже пару лет как, Linq to Database (обобщенное название для популярных провайдеров) готов к промышленному применению.

Тем не менее далеко не все применяют Linq to Database и объясняют это не только тем, что проект старый и переписать на linq довольно сложно, но и приводят в качестве аргументов различные мифы. Эти мифы кочуют из одной компании в другую и часто распространяются через интернет.

В этом посте я собрал самые популярные мифы и опровержения к ним.

Создавая дополнения к отечественной математической программе SMath Studio, я нашёл в сети ряд библиотек, которые можно было бы использовать в своих программах. Предлагаю небольшой их обзор.