Всем привет!

Иногда начинающие разработчики не очень хорошо представляют, какую литературу надо читать для серьезного изучения того или иного языка.

Разработка под FPGA (ПЛИС) — это не просто какой-то язык. Это очень объемная область, с огромным количеством подводных камней и нюансов.

В этой статье вы найдете:

• список тем, которые должен освоить начинающий разработчик под FPGA
• рекомендуемую литературу по каждой из тем
• набор тестовых вопросов и лабораторных работ
• классические ошибки новичков (и советы по исправлению)

Добро пожаловать под кат!

[Дисклеймер: Я ИБ-переводчик, не ИБэшник, поэтому мог промахнуться. Но вроде бы про эту атаку на Хабре не писали, а мне понравилась — она красивая (+ моя XiaoMi-шка оказалась в списке уязвимых). Для тех, кто любит учить английский, я добавил в скобочках термины].

Новый тип атаки под названием “Surfing Attack” можно использовать против устройств с голосовым помощником.

Япония считается одной из худших стран в плане баланса между трудом и отдыхом. По уровню удовлетворенности людей своей работой, если верить опросам, у неё худшие результаты в мире (6.1 балла). У России, для сравнения, 6.8, в США – 7.7, даже у Китая 7.1. Это огромная и широко известная проблема. От сотрудника ожидают, что он будет трудиться, пока его босс остается в офисе, а совещания часто проводятся уже после окончания рабочего времени. Даже после работы ожидается, что сотрудник пойдет в кафе со своими коллегами, где пройдет небольшая сессия тимбилдинга за пивом или сакэ.

Но даже в Японии некоторые компании идут в другую сторону. Они снижают нагрузку на сотрудников, проверяя, какой это даст результат. Три месяца назад такой тест провела Microsoft Japan, японское подразделение «Майкрософт». В рамках своего проекта Work-Life Choice Challenge 2019 в течение одного месяца в августе компания ввела четырехдневную рабочую неделю для 2300 своих сотрудников. К стандартным выходным добавили пятницу.

Если выполнить вход на Spotify.me, то можно получить персонализированную сводку того, как Spotify понимает вас через музыку, которую вы слушаете на этом сайте Spotify. Это круто!

Я слушаю много музыки и люблю работать с данными, поэтому это вдохновило меня на попытку анализа моей коллекции музыки.

Мне было очень любопытно, существуют ли какие-то конкретные ингредиенты, из которых составлены хитовые песни. Что делает их крутыми? Почему нам нравятся хиты, и есть ли у них определённая «ДНК»?

Задача

Это привело меня к попытке ответить при помощи данных Spotify на два вопроса:

1. На что похож мой музыкальный плейлист?
2. Существуют ли конкретные атрибуты аудио, общие для всех хитовых композиций?

Инструменты

К счастью, есть очень простые инструменты, позволяющие подключиться к Spotify, получить данные, а затем визуализировать их.

Мы будем работать с языком программирования Python 3, библиотекой Python Spotipy, позволяющую подключаться к Spotify Web API, а визуализировать данные будем с помощью plot.ly и Seaborn.

Массив данных

В конце каждого кода Spotify компилирует плейлист из 100 самых часто воспроизводимых песен. Использованный мной массив данных уже выложен на Kaggle: Top Spotify Tracks of 2018. Список 100 самых популярных песен со Spotify кажется вполне разумным массивом данных для изучения хитов, не правда ли?