Природа тенденций * Мир стал другим * Матерные слова * Прощай, привычный логотип * Сквозная система визуальной идентификации — что это? * Решительное «нет» хиромантии * Открытый для фантазии * Учимся понимать клиента

зачем нужен paint, photoshop, corel? нам клиенты скриншоты ошибок рисуют. handmade

Сомневался в успешности метода, а также в том, что мой вечно салатовый пиксель, застывший полгода назад и постоянно мозоливший мне глаз, «станет на место». Но…
О чудо, помогло!

Моё первое знакомство с осциллографом состоялось в школьном радиокружке, тогда же я узнал про режим X-Y, при котором отключается развёртка и лучом управляется непосредственно напряжениями, подаваемыми на входы X и Y. Снова эта тема всплыла через несколько лет, в университете, когда на лабораторных работах при помощи фигур Лиссажу мы учились определять кратность частот сигналов. Потом пошёл работать в программисты, и следующую пару десятилетий к бегающему по экрану лучику я не возвращался, пока в конце прошлого года мне не позвонили соседи. Наводя порядок в подвале, они наткнулись на старую коробку с электроникой, которую тут же и подарили мне, в обмен на обязательство самому всё забрать. Так мне достался старый аналоговый осциллограф, минимум 25-летней давности. К удивлению, после замены старого сетевого кабеля он сразу же заработал, и я решил применить свои программистские навыки, чтоб нарисовать что-нибудь на экране.

На хабре уже был рассмотрен муравьиный алгоритм, позволяющий используя простые правила решить задачу поиска оптимального маршрута. В данной статье рассмотрено применение этого алгоритма к задаче классификации.

Вы правильно поняли из названия, что это не совсем обычное описание алгоритма JPEG (формат файла я подробно описывал в статье «Декодирование JPEG для чайников»). В первую очередь, выбранный способ подачи материала предполагает, что мы ничего не знаем не только о JPEG, но и о преобразовании Фурье, и кодировании Хаффмана. И вообще, мало что помним из лекций. Просто взяли картинку и стали думать как же ее можно сжать. Поэтому я попытался доступно выразить только суть, но при которой у читателя будет выработано достаточно глубокое и, главное, интуитивное понимание алгоритма. Формулы и математические выкладки — по самому минимуму, только те, которые важны для понимания происходящего.

Знание алгоритма JPEG очень полезно не только для сжатия изображений. В нем используется теория из цифровой обработки сигналов, математического анализа, линейной алгебры, теории информации, в частности, преобразование Фурье, кодирование без потерь и др. Поэтому полученные знания могут пригодиться где угодно.

Если есть желание, то предлагаю пройти те же этапы самостоятельно параллельно со статьей. Проверить, насколько приведенные рассуждения подходят для разных изображений, попытаться внести свои модификации в алгоритм. Это очень интересно. В качестве инструмента могу порекомендовать замечательную связку Python + NumPy + Matplotlib + PIL(Pillow). Почти вся моя работа (в т. ч. графики и анимация), была произведена с помощью них.

Внимание, трафик! Много иллюстраций, графиков и анимаций (~ 10Мб). По иронии судьбы, в статье про JPEG всего 2 изображения с этим форматом из полусотни.

В статье я расскажу о том, как я делал лазерный дальномер и о принципе его работы. Сразу отмечу, что конструкция представляет собой макет, и ее нельзя использовать для практического применения. Делалась она только для того, чтобы убедится в том, что фазовый дальномер реально собрать самому.

Здравствуйте, я давно читаю Хабрахабр и часто мне попадались статьи про нейронные сети, в частности про однослойный перцептрон. Но пока еще мне не встретилась статья про другие виды распознающих функций перцептронного вида. Как следует из названия статьи данный вид распознающих функций называется методом потенциальных функций.

Сразу оговорюсь, целью данной статьи является не предоставить работающую программу на основе данного метода, а рассказать собственно про сам алгоритм, на чем он основан и в чем его преимущества.

Для начала я опишу основные понятия теории распознавания образов, применяющиеся в данной статьей, затем дам краткое пояснение метода и потом уже распишу его подробно.

Основные понятия
Изображение — отображение объекта на воспринимающие органы. То есть, описание объекта, как множество признаков. Часто объект представляется в виде вектора. Если множество признаков постоянное, то объект отождествляется с его изображением.
Образ (класс) — подмножество множества объектов или изображений.
Решающая функция — функция, на вход которой подается изображение, определяющая принадлежность объекта некоторому классу.

Краткое описание
Суть данного метода, а впрочем, любого алгоритма, применяемого для распознавания образов состоит в том, чтобы составить такую решающую функцию, которая будет для каждого объекта определять принадлежность его к нужному классу.
В данном случае, решающая функция составляется итеративно, по маркированной обучающей выборке (для каждого объекта из ОВ известен его класс).

Всех с прошедшим новым годом!
В этой заметке я бы хотел поделиться как можно восстановить открытый файл в linux.

Предыстория

Зашел человек на канал посвященный debian в jabber и сказал что взломали его jabber-bot и выполнили команду:

$ rm -rf /*

так как это было выполнено не под рутом, особых проблем быть не должно, но конфигурационные файлы бота удалены. Бот остался запущен и задача была восстановить открытые им файлы и попробовать максимально быстро поднять всё с теми же настройками.

Технологический процесс с проектными нормами 32 нм.
Два ядра ARMv7 с тактовой частотой 1,3 ГГц
Оперативная память – 1 Гбайт.

Технологический процесс с проектными нормами 150 нм.
Одно ядро PowerPC с тактовой частотой 200 МГц.
Оперативная память – 256 Мбайт.

Сверху – параметры центрального процессора iPhone5, внизу – марсохода Curiosity. Бортовой компьютер марсохода стоит приблизительно в двести раз дороже нового айфона. Почему так? Центральный процессор космического аппарата должен быть устойчивым к воздействию радиации. На Хабре уже была хорошая обзорная статья о космической электронике, а я постараюсь подробнее рассказать о физических принципах и эффектах, стоящих за сбоями и отказами в космосе.

Оптический поток (Optical flow) – технология, использующаяся в различных областях computer vision для определения сдвигов, сегментации, выделения объектов, компрессии видео. Однако если мы захотим его по-быстрому реализовать в своем проекте, прочитав про него на википедии или где-нибудь еще, то, скорее всего, очень быстро наткнемся на то, что он работает очень плохо и сбоит при определении сдвигов уже порядка 1-2 пикселей (по крайней мере так было у меня). Тогда обратимся к готовым реализациям, например, в OpenCV. Там он реализован различными методами и совершенно непонятно, чем аббревиатура PyrLK лучше или хуже обозначения Farneback или чего-нибудь в этом роде, да и придется поразбираться со смыслом параметров, которых в некоторых реализациях очень много. Причем, что интересно, эти алгоритмы как-то работают, в отличие от того, что мы написали сами. В чем же секрет?

Привет, Хабр!
Становится традицией публиковать отчёты команд после выступления на соревнованиях “Робокросс”.
В прошлом сезоне были отчёты команд НАМТ и MobRob, а сейчас, мне хотелось бы рассказать о работе нашей команды.

Я расскажу про то, как мы делали робота, и почему мы его сделали именно так. Надеюсь, это будет интересно участникам других команд, или просто увлекающимся подобной тематикой.

Я обнаружил этот фрактал, когда разглядывал интерференцию волн на поверхности речки. Волна движется к берегу, отражается и накладывается сама на себя. Есть ли порядок в тех узорах, которые создаются волнами? Попробуем найти его. Рассмотрим не всю волну, а только вектор ее движения. «Берега» сделаем гладкими, для простоты эксперимента.

Эксперимент можно провести на обычном листке в клеточку из школьной тетради.

Привет, %username%!
Недавно на хабре была опубликована очень спорная статья под названием «Эксперты призывают готовиться к криптоапокалипсису». Честно говоря, я не согласен с выводами авторов о том, что «голактеко опасносте», все скоро взломают и подорожает гречка. Однако я хочу поговорить не об этом.
В комментариях к той статье я высказал мнение, что кое в чем докладчики правы и переходить на эллиптическую криптографию уже давно пора. Ну в самом деле, кто-нибудь видел в интернете ECDSA сертификат? Хотя стандарту уже без малого 13 лет, мы продолжаем по старинке использовать старый добрый RSA. В общем сказал я это, и как это часто бывает, задумался а так ли необходим переход на «эллиптику»? Да и что это за зверь такой эллиптическая криптография? Какие имеет плюсы, минусы, тонкости. Одним словом, давайте разбираться.

STM32F4Discovery – подключаем камеру по интерфейсу DCMI

Когда-то, подключая камеру от мобильного телефона к микроконтроллеру STM32F407VGT6 (который имеет место быть на плате STM32F4Discovery), я даже не думал о том, что данный контроллер имеет специальный аппаратный интерфейс для данного дела. Может быть, невнимательно читал даташит, но я всегда считал, что интерфейс DCMI имеется только у чипов в корпусах UFBGA176 и LQFP от 144 ног. Однако, не так давно, открыл для себя озвученную деталь: 100-ногий STM32F407 также имеет DCMI на борту.
Являясь большим любителем изучения и совместного запуска различного мобильного железа (в частности, LCD и камер) с МК, мимо такого открытия я просто так пройти не смог, и решил восполнить данный пробел в изучении периферии STM32. Собственно, данный материал и посвящен описанию осуществления возникшей затеи.

Предисловие

Цель данного поста — с одной стороны поделиться своим успешным опытом старта разработки приложений на платформе Android и с другой стороны поспособствовать развитию рынка софта для этой замечательной и бурно растущей платформы за счёт (без ложной скромности скажу) возможно Вас, прочитавших данный пост. В сети, конечно, можно найти материалы на тему разработки приложения «чуть сложнее, чем helloworld», но как правило они разрозненные и в них не описываются различные мелкие подводные камешки. В данном посте мы рассмотрим полный цикл разработки приложения, начиная с чистого компьютера до готового apk-файла. Под катом скрины.

Этот алгоритм является улучшенным алгоритмом поиска пути A*. JPS ускоряет поиск пути, “перепрыгивая” многие места, которые должны быть просмотрены.  В отличие от подобных алгоритмов JPS не требует предварительной обработки и дополнительных затрат памяти. Данный алгоритм представлен в 2011 году, а в 2012 получил высокие отклики. Что из себя представляет данный алгоритм и его реализацию можно прочитать дальше в статье.

Хочу признаться сразу, что я вас отчасти обманул, ибо драйвер, если верить википедии — это компьютерная программа, с помощью которой другая программа (обычно операционная система) получает доступ к аппаратному обеспечению некоторого устройства. А сегодня мы создадим некую заготовку для драйвера, т.к. на самом деле ни с каким железом мы работать не будем. Эту полезную функциональность вы сможете добавить сами, если пожелаете.

То, что мы сегодня создадим, корректнее будет назвать LKM (Linux Kernel Module или загрузочный модуль ядра). Стоит сказать, что драйвер – это одна из разновидностей LKM.

Писать модуль мы будем под ядра линейки 2.6. LKM для 2.6 отличается от 2.4. Я не буду останавливаться на различиях, ибо это не входит в рамки поста.

Мы создадим символьное устройство /dev/test, которое будет обрабатываться нашим модулем. Хочу сразу оговориться, что размещать символьное устройство не обязательно в каталоге /dev, просто это является частью «древнего магического ритуала».

Многие современные алгоритмы компьютерного зрения строятся на основе детектирования и сопоставления особых точек визуальных образов. По этой теме было написано немало статей на хабре(например SURF, SIFT). Но в большинстве работ не уделяется должного вниманию такому важному этапу, как фильтрация ложных соответствий между изображениями. Чаще всего для этих целей применяют RANSAC-метод и на этом останавливаются. Но это не единственный подход для решения данной задачи.
Данная статья посвящена одному из альтернативных способов фильтрации ложных соответствий.

Всем доброго времени суток!
В статье описывается реализация паттерна проектирования MVC для приложений использующих PyQt, на примере программы сложения двух чисел. Помимо описания реализации паттерна приводится описание процесса создания приложения.