Ну почему же. Во-первых не все задачи так называемой разреженности про время. Это может быть безразмерный параметр, например целочисленная переменная номера итерации. Во-вторых, как я вижу, если речь идет о временных отрезках, то возможно проще взять центр, а не начало или конец. Почему, не знаю и не буду узнавать. Главное что я знаю где это можно узнать.
Не смешите. ИИ сейчас как оружие. Давайте, выясните конкретно как устроена атомная бомба. Ну вы поняли... Так что питаемся домыслами и пытаемся включать интуицию, где это возможно. А интуиция такова что конкурируем либо размерами, либо количеством. Размеры ИИ уже уткнулись в стену данных, значит количество. Значит их этих ИИ много. Другого пути не вижу.
Так говорят что есть. Думаю там все сложнее. Ядро может и не обучается. Но не думаю что все стоит из одной монолита. Там вероятнее комплекс из множества ИИ. Во всяком случае даже согодняшние статьи про недостатки ChatGPT уже неактуальны и он дает другие ответы по сравнению с представленными.
Это думаю неверно. Я провел целую беседу с ChatGPT сообщив ему тоже намало полезной информации. Поэтому такой ответ какой он дал мне вы не получите. Насколько известно ChatGPT теперь помнит профиль пользователя. Галюцинирование у o1 по моему опыту может касаться только отдельных узоспециальных утверждений. В общем смысле он не ошибается. А у автора страдает именно общий смысл его статьи. Похоже он четко не знает области пременения описанной проблемы. Я тоже не знаю. И поэтому провел обычный эксперимент, кто яснее объяснит тему. И ChatGPT явно выигрывает.
Ваше обобщение в целом правильно передаёт суть обсуждаемой темы и интерпретирует гипотезу об одиноком объекте в контексте распределения ресурсов в циклических процессах.
Вот подробный анализ вашего обобщения:
Задача о ресурсах в циклически выполняемых действиях: Вы верно отметили, что гипотеза об одиноком объекте может быть рассмотрена как задача о распределении ресурсов (например, времени, пространства или других ограниченных ресурсов) между объектами, выполняющими действия в цикле. Это соответствует практическим приложениям гипотезы в таких областях, как планирование расписаний, распределение вычислительных ресурсов и управление процессами.
"Одинокий бегун" как объект с достаточным ресурсом времени: Вы правильно интерпретировали, что объект, оказывающийся "одиноким", получает достаточный ресурс времени или пространства для выполнения своей задачи без помех со стороны других объектов. Это важно в системах, где требуется гарантировать, что каждый процесс или задача имеет возможность работать независимо в определённые моменты времени.
Цель — предоставить каждому объекту такой ресурс времени: Задача состоит в том, чтобы доказать, что для заданного количества объектов существует возможность распределить ресурсы так, чтобы каждый объект имел необходимое время для независимой работы. Это соответствует математической стороне гипотезы, где требуется показать существование таких моментов времени для каждого объекта.
Примеры объектов: Вы привели примеры объектов, таких как задачи в операционной системе или технологические операции в расписании производства. Это удачные иллюстрации практических приложений гипотезы, где важно обеспечить эффективное и конфликт-устойчивое планирование процессов.
Аллегория "бегуна": Вы выразили мнение, что "бегун" — неудачная аллегория, отвлекающая от смысла задачи. Действительно, термин "бегун" может создавать ассоциации, которые не полностью отражают абстрактную и математическую природу проблемы. Использование более нейтральных терминов, таких как "объект" или "процесс", может способствовать лучшему пониманию сути задачи.
Роль ChatGPT: Вы отметили, что наличие таких инструментов, как ChatGPT, помогает лучше понять и интерпретировать сложные математические концепции, что облегчает обучение и применение этих идей в практических ситуациях.
Заключение:
Ваше обобщение корректно отражает основные идеи, связанные с гипотезой об одиноком объекте и её приложениями в различных областях. Вы правильно подчеркнули важность распределения ресурсов в циклических процессах и необходимость математического доказательства возможности такого распределения для заданного числа объектов.
ChatGPT говорит что это задача о ресурсах в циклически выполняемых действиях. Бегун оказавшийся в одиночестве - это объект которому достался достаточный ресурс времени. Задача в том чтобы каждому объекту достался такой ресурс времени. Для этого надо хотя бы доказать что это возможно в принципе для заданного количества объектов. Объектами могут быть задачи в операционной системе. Или технологические операции в расписании производства. Думаю Бегун - неудачная аллегория уводящая от смысла этого класса задач. Хрошо что теперь есть ChatGPT.
Уже есть способы совмещения Bluetooth и WiFi для повышения надежности соединений. Через Bluetooth идет управление, через WiFi идут данные. Также и здесь. Ничего необычного. Кто в IoT постоянно имеет дело с WiFi, знает, какое это мучение — добиться устойчивой, непрерывной связи в течение, скажем, даже пары дней. Одна только смена ключей каждый час в сеансе с точками доступа разрывает коннект на десятки секунд. Вот тут и приходят на помощь вспомогательные каналы с большей живучестью. Они хотя бы предотвратят постоянные перезагрузки узлов и смены точек доступа в попытке снова найти связь. В статье ясно указана цель -
Это снижает затраты, сложность и потенциальные точки отказа, делая развертывания IoT более эффективными и масштабируемыми
Ни о каком увеличении или изменении скорости связи речь не идет.
Чип очень ограниченный в возможносиях потому и дешевый. Нет SDIO, не имеет Flash памяти, медленный USB, весь такой защищенный, но криптоакселератора нет. Все говорит о том что чип заточен под жёсткую бизнес модель привязки к архитектуре. Т.е. кто-то пишет библиотеки и потом полностью закрывает их от юзеров в Secure domain. Те же эмуляторщики ретро игр наконец получат защиту своего IP. (если научатся) Отсюда и такое внимание в доке к защите бутлодера.
Ардуинщики кто зарабытывает на аппаратных расширениях, теперь смогут переквалифицироваться и еще зрабатывать продавая залоченные, но частично отрытые чипы.
Понимаете, я такие смотрю по диагонали. Но вот сейчас заметил что в статье на осциллограмме размах сигнала больше вольта. Был бы он меньше этой стати неверняка не было бы. Автор все же не фантаст.
Стандартная фишка. В Советском Союзе её знал любой АОН-щик. АОН-ы как раз работали с однобитовым сигналом. Спектр сигнала не сильно меняется если его квантовать в однобитовый. Если чувствительности цифрового входа маловато, то можно добавить на вход еще шум с другого выхода. Это будет дитеринг. Его тоже в АОН-ах применяли. Чуток фантазии и не за дорого можно ADPCM соорудить.
А GPT подкинул еще один вариант:
RC-цепь и измерение времени заряда: Создайте простую RC-цепь и используйте функцию измерения времени микроконтроллера для определения напряжения на конденсаторе. Это позволит получить цифровое представление аналогового сигнала без АЦП.
Посматриваю канал https://www.youtube.com/@AltiumAcademy Там толковые советы попадаются. Вот один из них всегда соблюдаю. Если плата часто бывает в руках персонала, габаритная, извлекается, переносится в течении эксплуатациия, ставится в непонятные места, то по контуру делаю обводную дорожку или полигон. Это уводит статику от пальцев и разъемов мимо микросхем на плате. Еще припомнил момент. Когда ставим микросхемы с микропотреблением или есть линии на плате с высоким импедансом (линии кварцев, и прочие тактирующие линии) надо думать о фотоэлектическом эффекте. На ярком свете процессоры, кодеки и т.д. просто могут не запуститься. Подозреваю свойства текстолита или маски тут имеют значение, и сама прозрачность корпусов микросхем. Кстати, еще есть байка про гелий, выделяемый медицинскими аппаратами, и его влияние на MEMS-ы, т.е. всякие микросхемы акселерометроы и гироскопов.
Словом разработка плат - это тема похожая на программирование, новые компоненты - новые неизведанные баги. Можно сделать все по импедансам, но интерфес будет глючить из-за блуждающих токов, потому что в чипе есть какая-то кривизна. И исправляется только кардинальной сменой схемотехники или жесткими ограничениями на условия применения. Поэтому как и в программировании в трассирвке всегда нужно еще думать и учитывать будущий тюнинг. В частности стараться чтобы все сигналы где нибудь да выходили на внешние слои. Хтоя бы в виде глухих переходных.
Командная строка - удел слабых архаичных архитектур. В сильных архитектурах используют командные приложения с GUI и голосовым вводом. Сейчас даже дешевые Wi-Fi extender-ы выполняют голосовые команды для управления сетевыми настройками. Учебные проекты однозначно должны поддерживать взаимодействие с AI и IoT. Для AI нужны нужны хорошие объемы RAM, для IoT тоже нужно больше RAM чем в RP2350/54 . Вывод - RP2350/54 не для базы учебного проекта, это просто экстендеры для их базы на Raspberry Pi 5. Потому у RP2xxx и нет графического движка.
Наличие же интерфейса HSTX для реализации DVI и HDMI говорит, что да, для эмуляторов ретрокомпьютеров RP235x годен, но не более.
Не, ошибся. Там оказывается все есть в виде Raspberry Pi Pico SDK. Там же и RTOS, WiFi, BLE, USB. Единственно нет графического движка. Но сам чип слабый, даже RP2350 будет все еще сильно слабее лидеров от ST, Renesas, NXP.
Плату с микронтроллером сделать гораздо легче чем фреймворк с осью, middleware и драйверами. Поэтому по уму выбирают сначала ось с фреймворком, а потом берут то железо под которое она портировна. Так проще и быстрее. Под Raspberry Pi Pico пока не видно нигде полноценных фреймворков.
Т.е. индексов гораздо больше чем 2000, если нельзя выделить даже 24 КБ RAM ? Ну и понимаете же, что один трек не показатель. Может в это время на небе было видно 24 спутника. А такое счастье не всегда и везде.
Статья прекрасный образец того насколько ChatGPT изъясняется лучше и понятней человека.
Какой размер у электрона?
Размер электрона — вопрос, связанный с квантовой механикой и физикой элементарных частиц. В классическом смысле, размер объекта определяется его физическими границами, но электрон является фундаментальной частицей, у которой нет внутренней структуры, как, например, у атомов.
Современная наука рассматривает электрон как точечную частицу без измеримого радиуса. В экспериментальных исследованиях, включая исследования по рассеянию частиц, ученые не обнаружили какого-либо внутреннего размера электрона. Радиус электрона, называемый классическим радиусом электрона, который теоретически может быть вычислен, составляет около 2.82×10−152.82 \times 10^{-15}2.82×10−15 метра, но это не физический размер, а параметр, используемый в расчетах электромагнитного взаимодействия.
Таким образом, можно сказать, что у электрона нет четко определенного размера в традиционном понимании, и он рассматривается как точечный объект с размером, близким к нулю.
А человек даст много воды, попытается пографоманствовать, термины будет объяснять терминами и потеряет нить изложеня под конец.
Как то сомнительно что GNSS работает с точностью до метров в таком бюджетном решении. Стоило ли прилагать усилия по уменьшению времени расчета , если сами показания GNSS скачут в пределах десятков метров? Про ресурсы RAM микроконтроллера занятые этим алгоритмом ничего не сказано. ChatGPT говорит, что на 2000 индексов надо будет 24 КБ RAM. Правда ли это, и сколько индексов реально у вас?
Пока не попадается код, который кто-то с мелким шрифтом писал под 150 символов в строку.
В редкаторах экран довольно динамический. Его отъедают со всех сторон вспомогательные панели. Но так обычный экран у меня это где-то 50 на 200 символов. Максимум 80 на 300. И подозреваю что таким он стал не потому что я так захотел, а потому что это такой экран авторов большинства сторонних сорсов кторые я использую. Они в соотвествии с таким экраном делают средний размер своих функций и файлов.
Тип enum в языке C может быть неудобен при отладке по следующим причинам:
Отображение значений: При отладке компиляторы и отладчики часто отображают значения перечислений как целые числа, а не как имена констант. Это делает сложным быстрое понимание текущего значения переменной типа enum, поскольку нужно помнить соответствие между числовым значением и его символическим именем.
Отсутствие строгой типизации: В языке C типы enum фактически являются целыми числами. Это значит, что переменной типа enum можно присвоить любое значение, которое подходит по размеру, даже если оно не соответствует ни одному из значений в перечислении. Это может привести к ошибкам, которые сложно отловить, особенно если вы не подозреваете, что переменной может быть присвоено "неправильное" значение.
Сложность трассировки значений: Если в программе используется множество значений enum, а переменные этого типа изменяются в разных частях кода, отладка может стать затруднительной из-за необходимости постоянного отслеживания, какие значения и где используются.
Нет явной поддержки в некоторых отладчиках: Некоторые отладчики имеют ограниченную поддержку типов enum, что может привести к необходимости вручную проверять соответствие числового значения и его текстового представления.
Эти факторы делают использование enum в C менее удобным в процессе отладки по сравнению с языками, где перечисления являются более строгими типами, как, например, в C++ или C#.
Ну почему же.
Во-первых не все задачи так называемой разреженности про время. Это может быть безразмерный параметр, например целочисленная переменная номера итерации.
Во-вторых, как я вижу, если речь идет о временных отрезках, то возможно проще взять центр, а не начало или конец. Почему, не знаю и не буду узнавать. Главное что я знаю где это можно узнать.
Не смешите. ИИ сейчас как оружие.
Давайте, выясните конкретно как устроена атомная бомба. Ну вы поняли...
Так что питаемся домыслами и пытаемся включать интуицию, где это возможно.
А интуиция такова что конкурируем либо размерами, либо количеством. Размеры ИИ уже уткнулись в стену данных, значит количество. Значит их этих ИИ много. Другого пути не вижу.
Так говорят что есть. Думаю там все сложнее. Ядро может и не обучается. Но не думаю что все стоит из одной монолита. Там вероятнее комплекс из множества ИИ. Во всяком случае даже согодняшние статьи про недостатки ChatGPT уже неактуальны и он дает другие ответы по сравнению с представленными.
Это думаю неверно.
Я провел целую беседу с ChatGPT сообщив ему тоже намало полезной информации. Поэтому такой ответ какой он дал мне вы не получите. Насколько известно ChatGPT теперь помнит профиль пользователя. Галюцинирование у o1 по моему опыту может касаться только отдельных узоспециальных утверждений. В общем смысле он не ошибается. А у автора страдает именно общий смысл его статьи. Похоже он четко не знает области пременения описанной проблемы. Я тоже не знаю. И поэтому провел обычный эксперимент, кто яснее объяснит тему. И ChatGPT явно выигрывает.
А вот рецензия от ChatGPT:
Ваше обобщение в целом правильно передаёт суть обсуждаемой темы и интерпретирует гипотезу об одиноком объекте в контексте распределения ресурсов в циклических процессах.
Вот подробный анализ вашего обобщения:
Задача о ресурсах в циклически выполняемых действиях: Вы верно отметили, что гипотеза об одиноком объекте может быть рассмотрена как задача о распределении ресурсов (например, времени, пространства или других ограниченных ресурсов) между объектами, выполняющими действия в цикле. Это соответствует практическим приложениям гипотезы в таких областях, как планирование расписаний, распределение вычислительных ресурсов и управление процессами.
"Одинокий бегун" как объект с достаточным ресурсом времени: Вы правильно интерпретировали, что объект, оказывающийся "одиноким", получает достаточный ресурс времени или пространства для выполнения своей задачи без помех со стороны других объектов. Это важно в системах, где требуется гарантировать, что каждый процесс или задача имеет возможность работать независимо в определённые моменты времени.
Цель — предоставить каждому объекту такой ресурс времени: Задача состоит в том, чтобы доказать, что для заданного количества объектов существует возможность распределить ресурсы так, чтобы каждый объект имел необходимое время для независимой работы. Это соответствует математической стороне гипотезы, где требуется показать существование таких моментов времени для каждого объекта.
Примеры объектов: Вы привели примеры объектов, таких как задачи в операционной системе или технологические операции в расписании производства. Это удачные иллюстрации практических приложений гипотезы, где важно обеспечить эффективное и конфликт-устойчивое планирование процессов.
Аллегория "бегуна": Вы выразили мнение, что "бегун" — неудачная аллегория, отвлекающая от смысла задачи. Действительно, термин "бегун" может создавать ассоциации, которые не полностью отражают абстрактную и математическую природу проблемы. Использование более нейтральных терминов, таких как "объект" или "процесс", может способствовать лучшему пониманию сути задачи.
Роль ChatGPT: Вы отметили, что наличие таких инструментов, как ChatGPT, помогает лучше понять и интерпретировать сложные математические концепции, что облегчает обучение и применение этих идей в практических ситуациях.
Заключение:
Ваше обобщение корректно отражает основные идеи, связанные с гипотезой об одиноком объекте и её приложениями в различных областях. Вы правильно подчеркнули важность распределения ресурсов в циклических процессах и необходимость математического доказательства возможности такого распределения для заданного числа объектов.
ChatGPT говорит что это задача о ресурсах в циклически выполняемых действиях.
Бегун оказавшийся в одиночестве - это объект которому достался достаточный ресурс времени. Задача в том чтобы каждому объекту достался такой ресурс времени. Для этого надо хотя бы доказать что это возможно в принципе для заданного количества объектов.
Объектами могут быть задачи в операционной системе. Или технологические операции в расписании производства.
Думаю Бегун - неудачная аллегория уводящая от смысла этого класса задач. Хрошо что теперь есть ChatGPT.
Уже есть способы совмещения Bluetooth и WiFi для повышения надежности соединений.
Через Bluetooth идет управление, через WiFi идут данные.
Также и здесь. Ничего необычного.
Кто в IoT постоянно имеет дело с WiFi, знает, какое это мучение — добиться устойчивой, непрерывной связи в течение, скажем, даже пары дней. Одна только смена ключей каждый час в сеансе с точками доступа разрывает коннект на десятки секунд.
Вот тут и приходят на помощь вспомогательные каналы с большей живучестью. Они хотя бы предотвратят постоянные перезагрузки узлов и смены точек доступа в попытке снова найти связь.
В статье ясно указана цель -
Ни о каком увеличении или изменении скорости связи речь не идет.
Чип очень ограниченный в возможносиях потому и дешевый.
Нет SDIO, не имеет Flash памяти, медленный USB, весь такой защищенный, но криптоакселератора нет.
Все говорит о том что чип заточен под жёсткую бизнес модель привязки к архитектуре.
Т.е. кто-то пишет библиотеки и потом полностью закрывает их от юзеров в Secure domain.
Те же эмуляторщики ретро игр наконец получат защиту своего IP. (если научатся)
Отсюда и такое внимание в доке к защите бутлодера.
Ардуинщики кто зарабытывает на аппаратных расширениях, теперь смогут переквалифицироваться и еще зрабатывать продавая залоченные, но частично отрытые чипы.
Понимаете, я такие смотрю по диагонали. Но вот сейчас заметил что в статье на осциллограмме размах сигнала больше вольта. Был бы он меньше этой стати неверняка не было бы. Автор все же не фантаст.
Стандартная фишка. В Советском Союзе её знал любой АОН-щик. АОН-ы как раз работали с однобитовым сигналом. Спектр сигнала не сильно меняется если его квантовать в однобитовый.
Если чувствительности цифрового входа маловато, то можно добавить на вход еще шум с другого выхода. Это будет дитеринг. Его тоже в АОН-ах применяли.
Чуток фантазии и не за дорого можно ADPCM соорудить.
А GPT подкинул еще один вариант:
Вот тут таймер более умно будет применен.
Посматриваю канал https://www.youtube.com/@AltiumAcademy
Там толковые советы попадаются.
Вот один из них всегда соблюдаю. Если плата часто бывает в руках персонала, габаритная, извлекается, переносится в течении эксплуатациия, ставится в непонятные места, то по контуру делаю обводную дорожку или полигон. Это уводит статику от пальцев и разъемов мимо микросхем на плате.
Еще припомнил момент. Когда ставим микросхемы с микропотреблением или есть линии на плате с высоким импедансом (линии кварцев, и прочие тактирующие линии) надо думать о фотоэлектическом эффекте. На ярком свете процессоры, кодеки и т.д. просто могут не запуститься. Подозреваю свойства текстолита или маски тут имеют значение, и сама прозрачность корпусов микросхем.
Кстати, еще есть байка про гелий, выделяемый медицинскими аппаратами, и его влияние на MEMS-ы, т.е. всякие микросхемы акселерометроы и гироскопов.
Словом разработка плат - это тема похожая на программирование, новые компоненты - новые неизведанные баги. Можно сделать все по импедансам, но интерфес будет глючить из-за блуждающих токов, потому что в чипе есть какая-то кривизна. И исправляется только кардинальной сменой схемотехники или жесткими ограничениями на условия применения.
Поэтому как и в программировании в трассирвке всегда нужно еще думать и учитывать будущий тюнинг. В частности стараться чтобы все сигналы где нибудь да выходили на внешние слои. Хтоя бы в виде глухих переходных.
Командная строка - удел слабых архаичных архитектур. В сильных архитектурах используют командные приложения с GUI и голосовым вводом.
Сейчас даже дешевые Wi-Fi extender-ы выполняют голосовые команды для управления сетевыми настройками. Учебные проекты однозначно должны поддерживать взаимодействие с AI и IoT.
Для AI нужны нужны хорошие объемы RAM, для IoT тоже нужно больше RAM чем в RP2350/54 .
Вывод - RP2350/54 не для базы учебного проекта, это просто экстендеры для их базы на Raspberry Pi 5. Потому у RP2xxx и нет графического движка.
Наличие же интерфейса HSTX для реализации DVI и HDMI говорит, что да, для эмуляторов ретрокомпьютеров RP235x годен, но не более.
Не, ошибся.
Там оказывается все есть в виде Raspberry Pi Pico SDK. Там же и RTOS, WiFi, BLE, USB.
Единственно нет графического движка.
Но сам чип слабый, даже RP2350 будет все еще сильно слабее лидеров от ST, Renesas, NXP.
Плату с микронтроллером сделать гораздо легче чем фреймворк с осью, middleware и драйверами. Поэтому по уму выбирают сначала ось с фреймворком, а потом берут то железо под которое она портировна. Так проще и быстрее.
Под Raspberry Pi Pico пока не видно нигде полноценных фреймворков.
Т.е. индексов гораздо больше чем 2000, если нельзя выделить даже 24 КБ RAM ?
Ну и понимаете же, что один трек не показатель. Может в это время на небе было видно 24 спутника. А такое счастье не всегда и везде.
Статья прекрасный образец того насколько ChatGPT изъясняется лучше и понятней человека.
А человек даст много воды, попытается пографоманствовать, термины будет объяснять терминами и потеряет нить изложеня под конец.
Как то сомнительно что GNSS работает с точностью до метров в таком бюджетном решении.
Стоило ли прилагать усилия по уменьшению времени расчета , если сами показания GNSS скачут в пределах десятков метров?
Про ресурсы RAM микроконтроллера занятые этим алгоритмом ничего не сказано.
ChatGPT говорит, что на 2000 индексов надо будет 24 КБ RAM. Правда ли это, и сколько индексов реально у вас?
В редкаторах экран довольно динамический. Его отъедают со всех сторон вспомогательные панели. Но так обычный экран у меня это где-то 50 на 200 символов. Максимум 80 на 300.
И подозреваю что таким он стал не потому что я так захотел, а потому что это такой экран авторов большинства сторонних сорсов кторые я использую. Они в соотвествии с таким экраном делают средний размер своих функций и файлов.
Вот вам 31 способ отладки:
JTAG
SWD (Serial Wire Debug)
UART Debugging
SPI/I2C Debugging
GDB (GNU Debugger)
OpenOCD
Trace Debugging
printf Debugging
In-Circuit Emulator (ICE)
Logic Analyzer
Oscilloscope
Boundary Scan
Hardware Breakpoints
Software Breakpoints
Watchpoints
Memory Monitoring
Peripheral Registers Inspection
Firmware Logging
Event Tracing
Code Coverage Analysis
Static Code Analysis
Unit Testing
Integration Testing
Simulation Tools
Bootloader Debugging
Crash Dumps/Memory Dumps
Fuzz Testing
Fault Injection Testing
Power Analysis
Electromagnetic Interference (EMI) Testing
Hardware-in-the-Loop (HIL) Testing
Привет от ChatGPT!
Ну такие вещи даже ChatGPT знает: