Сейчас уже, наверное, трудно найти IT-специалиста, который никогда не слышал про Docker — открытую платформу разработки, доставки и запуска приложений в контейнере. У этой платформы много достоинств, в том числе эффективное использование ресурсов, легковесность, скорость, масштабирование, управление версиями приложений и образов, быстрое развертывание и запуск приложений, а также возможность запуска Docker и его приложений практически на любой платформе.

Если можно на любой, то давайте запустим Docker на микрокомпьютере Repka Pi российской разработки и сборки, оснащенной ОЗУ объемом 2 ГБайт. Прочитав нашу статью, вы научитесь использовать Repka Pi для изучения всех основных возможностей Docker, а также создавать приложения Docker, работающие с оборудованием через GPIO и I2C.

Мы расскажем, как установить Docker на Repka Pi, как с помощью двух команд запустить WordPress, как работать из контейнера Docker с пинами GPIO микрокомпьютера, а также напишем программу, получающую данные с погодной станции BME280 через интерфейс I2C.

Зачем Docker нужен на микрокомпьютерах

Установка Docker на Repka Pi

Установка WordPress

Создаем контейнер для работы с GPIO

Контроль и освобождение ресурсов

Загрузка образа контейнера на Docker Hub

Контейнер для работы с I2C

Полезные ссылки

Итоги

В данной работе представлен процесс разработки и симуляции мобильного робота с использованием платформы ROS Noetic и среды Gazebo. Описано создание URDF-модели робота, которая включает в себя детальное описание всех его компонентов. Рассмотрена разработка Docker контейнера, что позволяет обеспечить унификацию и воспроизводимость среды разработки. Также описаны файлы конфигурации для управления моделью в Gazebo и настройка PID контроллеров для оптимизации управления движением. Проект включает в себя формирование собственного мира в Gazebo, что позволяет тестировать робота в контролируемой и настраиваемой среде.

Учебно-развлекательный проект "Мобильная платформа", который использует управление жестами руки для управления роботом. В ней подробно рассматриваются технические аспекты сборки платформы, программирование Arduino и обработка жестов с помощью Python и библиотеки mediapipe.

Здесь будет рассказано о главных отличиях самого старого и базового алгоритма снижения размерности - PCA от его популярных современных коллег - UMAP и t-SNE. Предполагается, что читатель уже предварительно что-то слышал про эти алгоритмы, поэтому подробного объяснения каждого из них в отдельности приведено не будет. Вместо этого будут объяснены самые важные для практики свойства этих алгоритмов и то, на какие связанные с ними подводные камни можно налететь при неосторожности. Все особенности будут описаны на примерах, с минимумом теории; те пытливые умы, что почувствуют в процессе чтения жажду математической строгости, смогут удовлетворить её в литературе, ссылки на которую будут даны по ходу дела и в конце статьи.

На Али можно найти пульт, приёмник которого будет притворяться устройством ввода. Но я опишу способ приёма нажатий с разных пультов, и действия можно настроить на своё усмотрение.

Нажатия будем принимать с помощью YS-IRTM, это дешевая плата с ИК-приёмником и передатчиком, использует микроконтроллер на базе 8051, в котором прошивка для декодирования сигналов с пультов. Интерфейс подключения: UART 5V. Есть подробное описание в этом репозитории на GitHub.

Умеет принимать NEC протокол, который используется на большинстве дешевых пультов. Но есть недостаток, не принимает коды повторов, если клавиша удерживается. Существуют и другие ИК-протоколы, например у Sony есть свой, поэтому пульты Sony не поддерживаются.

Эта статья о том, как правильно передавать секреты запускаемым программам.

Бывает встречаются Unix-системы, на которых некоторые администраторы передают процессам пароли в открытом виде, совершенно не заботясь о том, что их видят все пользователи данной системы.

Если вы смогли зайти на систему под непривилегированным пользователем, то вы можете набрать команду, отображающую список запущенных процессов

$ ps -ef

и возможно и увидеть некоторые секреты, которых видеть не должны, например, у одного из процессов ниже открыт пароль basicAuth.password (пароль в тексте изменен).

$ strings /proc/1101/cmdline
/usr/local/bin/vmagent
--remoteWrite.url=http://vm-cluster.local:1234/api/v1/write
--remoteWrite.basicAuth.username=user-rw
--remoteWrite.basicAuth.password=123456
--promscrape.config=/usr/local/etc/vmagent-config.yml

Как же быть? Есть несколько способов этого избежать.

В статье расскажу, как я накопил больше 10 млн на собственный карбоновый цех, как организовать литье алюминия в домашних условиях и выжить после взрыва, как нанимать сотрудников по морально-волевым, и что нужно сделать, чтобы алюминиевая палка начала стоить в 14 раз дороже.

Математика везде в нашей жизни, но в программировании, а особенно ML ее два раза больше. Обычно Питон берут в пример самого "научного" языка программирования из-за математических фреймворков. Как не Питон может помочь оперировать математическими абстракциями, некоторые из сферы ресерча пользуются исключительно питоном для всяких научных изысканий — сегодня мы поговорим про библиотеку NumPy и работу с массивами. 

Самая новичковая "библиотека" с примочками в виде SciPy и Matplotlib предназначена для работы с многомерными массивами. NumPy – основа для многих других библиотек для машинного обучения, таких как SciPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow. 

Pandas, например, строится поверх NumPy и позволяет работать со структурами данных высокого уровня по типу DataFrame и Series. При помощи NumPy можно проводить преобразование категориальных данных в числовой формат, например, с использованием кодирования one-hot.

Репортаж с прошедшего мероприятия по Robot Operating System (ROS) - фреймворку, который предназначен для разработки программного обеспечения роботов. В него входит целый набор различных инструментов, библиотек и определённых правил, цель которых — создать единую и удобную среду разработки роботов. Выкладываем видеозаписи докладов с подробными описаниями.

Одной из самых распространённых задач аналитики является формирование суждений о большой совокупности (например, о миллионах пользователей приложения), опираясь на данные лишь небольшой части этой совокупности - выборке. Можно ли сделать вывод о миллионной аудитории крупного мобильного приложения, собрав данные 100 пользователей? Или стоит собрать данные о 1000 пользователях? Какую вероятность ошибиться при анализе мы можем допустить: 5% или 1%? Относятся ли две выборки к одной совокупности, или между ними есть ощутимая значимая разница и они относятся к разным совокупностям? Точность прогноза и вероятность ошибки при ответе на эти и другие вопросы поддаются вполне конкретным расчётам и могут корректироваться в зависимости от потребностей продукта и бизнеса на этапе планирования и подготовки эксперимента. Рассмотрим подробнее, как параметры эксперимента и статистические критерии оказывают влияние на результаты анализа и выводы обо всей совокупности, а для этого смоделируем тысячу A/A, A/B и A/B/C/D тестов.

Лирическое отступление.

Внезапно мне очень захотелось летать! Просто до дрожи в ногах! Почему? По тому что одна из ног была не пригодна даже для хождения по квартире в виду последствий любви к спорту. И холодным осенним вечером я понял что до безумия хочу одеть FPV шлем и хотя бы полетать по квартире… Почувствовать свободу перемещения! Если описывать ощущения от полёта в FPV то это похоже на параллельную реальность. Я летал несколько лет назад, и смотрел во вторые очки когда летал проф пилот… Это незабываемые ощущения. И вот я не могу ходить временно но могу собрать дрон летающий или ездящий… И управлять им от первого лица, компенсируя физический недостаток! А главное я совсем немного инженер-электронщик, чутка программист и собрал до травмы пару железок так сказать:)

Когда то давно лет 6ть назад я занимался сборкой квадрокоптера на 350той вроде раме. Его останки до сих пор покоятся у меня на полках стеллажей. Всё как обычно в юношеских начинаниях уперлось в деньги:( вернее в их отсутствие. Я собрал квадрик на Ardupilot выглядело это как то так.

Всем привет!

Сегодня хочу поделиться своим опытом сдачи ISTQB, особенностями проведения экзамена и советами для успешной подготовки.

Если вы читаете эту статью, то, вероятнее всего, вы уже знаете, что обозначают эти загадочные буквы «ISTQB», зачем вообще сдавать какой-то экзамен и почему к нему надо плотно готовиться. 

Тем не менее для тех, кто забрёл сюда случайно или вчера в первый раз мельком услышал что-то об ISTQB и решил погуглить, я объясню:

Обнаружение движущихся объектов широко используется в самых разных приложениях, от видеонаблюдения до мониторинга дорожного движения. Это важнейшая задача в постоянно развивающейся области компьютерного зрения. Библиотека OpenCV с открытым исходным кодом, известная своим полным набором инструментов для компьютерного зрения, предоставляет надежные решения для обнаружения движущихся объектов. В этой статье рассмотрим комбинацию обнаружения контуров и вычитания фона, которые можно использовать для обнаружения движущихся объектов с помощью OpenCV.

Если вам понадобилось обучить нейронную сеть обнаруживать объекты на изображении или в видеопотоке, то для вас есть хорошие новости - уже существуют простые в использовании готовые инструменты. Наверняка кто-то из читателей такими пользуется. Например модель YOLOv8 хорошо тренируется на новых данных "из коробки". И, наверное, права была посетитель выставки, которая около стенда демонстрирующего обнаружение животных на видео c БПЛА сказала: "Что тут такого. Я за 10 строчек кода такое сделаю".
Но что, если сделал все по инструкции, а оно не работает так как хочется?

Иногда возникают проблемы с развертыванием среды разработки в облаке, ведь бесплатных сервисов с большими облачными вычислительными мощностями почти нет. Тот же Google Collab имеет свои лимиты по использованию GPU, после израсходования всей памяти необходимо ждать сутки. А цена платной версии порой не совсем оправдана... Если у вас есть своя неплохая видеокарта, всегда можно отказаться от облачной разработки и перейти к домашнему варианту.  

Напоминаем, что GPU выполняет вычислительную работу быстрее из-за возможности параллельного выполнения процессов. Если вы хотите использовать много видеокарт? то следует подключить ее к одной системе, сформировав своеобразную ферму. 

Итак, как же контейнизировать собственную виртуальную среду и развернуть ее с использованием своего GPU? 

В этой статье рассмотрим простой алгоритм обработки и распознавания значений из массива фотографий с показаниями цифровых индикаторов.

Не будет машинного обучения, нейросетей, только стандартные библиотеки Python для работы с изображениями.

О чем пост