User
Прошло уже достаточно времени с релиза Javis v0.2, что обсуждалось в соответствующем посте. Там я дал представление о потенциальном будущем этого графического пакета. Мы наконец-то выпустили v0.3, и будущее стало стандартом по умолчанию.
Просто перечислять все изменения, которые мы ввели, вероятно, было бы довольно скучно, так что лучше я создам аккуратную анимацию, а по пути буду объяснить некоторые удивительные штуки про ряды Фурье.
Bremsstrahlung ("тормозное излучение") — ударная волна света, которая генерируется, когда заряженные частицы "застревают" в твердом теле (классический процесс генерации излучения в рентгеновских вакуумных трубках).
Для многих вполне естественно ассоциировать электрическое и магнитное поля с векторами и силовыми линиями. Но как этими математическими объектами описать волны? Когда они возникают? Ответы на эти вопросы можно получить с помощью школьных формул с щепоткой специальной теории относительности.
Хочу поделиться методами освоения Data science с нуля человеком из другой ИТ специальности. Цель: дать понять, подходит ли Вам эта специальность в принципе, и рассказать про эффективные подходы к самообучению, которые мне помогли.
Отличные материалы уже существуют по большинству конкретных тем, я сам по ним учился. Думаю, многим будут полезны "мета" материалы о том, как выбирать курсы и статьи, по которым учиться.
Подходы к обучению можно разделить на принципы "как учить" и непосредственно "что учить". Даже при наличии хорошего учебного плана ("что учить") можно получить малый выхлоп в конце, если учиться неэффективно. Поэтому сначала надо определить, какие принципы эффективны. Об этом данная статья.
Мне эти принципы помогли относительно быстро перейти из 1С в дата-сайентиста и за два года вырасти до уровня синьора, по уровню ЗП и автономности в решение задач (ссылка на прошлую статью об этом)
В соответствии с концепцией спирального подхода к обучению, о которой писал ранее, привожу поэтапный план освоения data science. План составлен так, чтобы каждый этап делал учащегося в той или иной степени лучше подготовленным к выполнению реальных задач. Такой подход вдохновлен идеологией Agile в том смысле, что сколько бы времени вы не уделили обучению и в какой бы момент не остановились - у вас будет наиболее востребованный набор знаний, из возможных к освоению за такое время.
Один из главных вопросов у людей изучающих что-либо - выбор источников информации: курсов, книг, статей. Широта выбора вводит в ступор: курсов и книг просто море, особенно если рассматривать доступные на английском языке. В данной статье субъективный обзор платформ он-лайн обучения (спойлер: coursera.org и learning.oreilly.com мои фавориты).
Данный материал создан ввиду прошедшей защиты выпускной квалификационной работы бакалавра, учитывающей некоторые замечания по объекту управления. Материал создаётся в качестве первоначального задела под возможную магистерскую диссертацию по той же тематике.
Современные системы магнитной левитации находят всё более и более широкое применение: высокоскоростные пассажирские поезда, изоляция чувствительных к вибрациям механизмов, магнитные подшипники, левитация расплавленного металла в индукционных печах, а также левитирование металлических заготовок. В последнее время эффект магнитной левитации также используют в бытовых устройствах.
Наиболее значимое применение, пожалуй, нашлось в поездах с системой левитации на сверхпроводниках. И это обусловлено такими преимуществами, как большая надёжность (из-за отсутствия трения), относительно низкое энергопотребление, способность развить большую скорость.
Однако из-за нелинейных уравнений движения объекта, описывающих его динамику, сложно воспроизводить процесс управления объектом. Речь пойдёт именно про положение (расстояние) объекта относительно нулевой отметки.
Если коротко, то магнитная левитация – это устойчивое положение объекта на определенном расстоянии в гравитационном поле, когда, как правило, ускорение свободного падения компенсируется ускорением объекта, которое создаётся магнитным полем. При этом возникает подъёмная сила.
Магнитная левитация реализуется с помощью диамагнетиков, систем вихревых токов и сверхпроводников, а также с помощью сервомеханизмов.
В текущем материале (под катом) будет рассмотрено модальное управление для линеаризованной системы магнитной левитации, а также реализация модального управления для нелинейной модели системы.
Идея использования шаблонов языка C++ для программирования контроллеров не является чем-то новым, в сети доступно большое количество материалов. Кратко напомню основные преимущества: перенос значительной части ошибок из runtime в compile-time за счет строгого контроля типов, а также приближение к объектно-ориентированному подходу, близкий и удобный многим, без необходимости хранения полей в статическом классе (все поля являются шаблонными параметрами). Однако стоит заметить, что практически все авторы по большому счету ограничиваются в своих работах примерами на работу с регистрами и портами ввода-вывода. В своей статье я хочу продолжить эти идеи.
Появление векторной вакцины Sputnik V внесло некоторую сумятицу в типичное представление о вакцинах как о некой дозе ослабленных или дезактивированных патогенов, внедренных для тренировки иммунитета. Еще больше вопросов породил тот факт, что именно векторная вакцина появилась первой, а более простые и привычные варианты подоспели позднее. Ну и вопрос на засыпку: в чем проблема налаживания выпуска всех этих вакцин и почему в массовом доступе они только начинают появляться?
Под катом — расшифровка лекции специалиста по промышленным биотехнологиям, которая прошла при поддержке ярославской Точки при ЯрГУ. В ней — подробно о типах вакцин, механизмах их работы и способах массового производства.
Актуальность тренировки.
Важный этап в развитии классификации отряда блох связан с развитием генномолекулярных исследований. В настоящее время благодаря этим методам подтверждается родственность отрядов блох и мекоптер. Активно изучаются гены рибосомальной ДНК, фактор элонгации белкового синтеза и митохондриального гена цитохромоксидаза II (COII), которые изучены у представителей большинства семейств отряда мекоптер, а также 128 видов 83 родов блох из 16 семейств (С.Г. Медведев.2009; Whiting 2002; Whiting et al. 2008). На основе данных по этим генам различными методами построения филогенетических деревьев и моделями подсчёта попарных расстояний реконструируется филогения блох, представленная за частую в виде консенсусного древа (strick consensus) (Whiting et al. 2008). Однако, в ряде случаев, результаты генномолекулярных исследований противоречат схеме родственных связей, полученных на основе филогенетического анализа. К тому же в соответствии с различными трактовками молекулярно-генетических данных могут по-разному трактоваться происхождения ключевых инфраотрядов блох. Так с точки зрения разных авторов одни и те же клады блох могут являться как полифилетическими, так и монофилетическими группами (Whiting et al. 2008, С.Г. Медведев.2019). Это может быть связано как с особенностями экологии современной фауны блох, так и с разного рода методическими проблемами работы с молекулярно-генетическими данными. В отношение первого пункта следует подчеркнуть, что обособление отдельных филетических линий блох, имеющих равный статус в таксономии, происходило в разные исторические промежутки времени. Это в свою очередь означает, что фауна блох являет собой разрозненные фрагменты обширной палеофауны, к настоящему моменту в значительной степени вымершей (С.Г. Медведев.2009, С.Г. Медведев.2019). Из этого следует, что при разных методических подходах к генно-молекулярным исследованиям мы можем упустить из вида конвергентную эволюцию нуклеотидных последовательностей (гомоплазия), что может привезти к ошибкам в определении топологии дерева и к низкой статистической поддержке ветвей. Так, например, используя данные, которые имеют разное отношение для разных таксонов и соответственно разное отношение к разным участкам генов, мы обнаружим пробелы в последовательностях, и отсутствие данных по разным локусам для разных образцов (С.Г. Медведев.2019, Лукашов В.В. 2006). Поэтому при выборе метода исследования следует учитывать все эти проблемы и подбирать образцы наиболее изученных и распространённых таксонов блох, чтобы потом сравнить их с наиболее изученными образцами мекоптер. Таким образом мы сможем построить более достоверное дерево с высокой поддержкой.
telefork(), чтобы твой процесс очнулся на каждой машине кластера, возвращая значение ID инстанса». Но в итоге эта идея овладела мной. Я не мог понять, почему она такая глупая и простая, намного проще, чем любой API для удалённой работы, и почему компьютерные системы, кажется, не способны на такое. Я также вроде бы понимал, как это можно реализовать, и у меня уже было хорошее название, что является самой трудной частью любого проекта. Поэтому я приступил к работе.телефоркнуть процесс на гигантскую виртуальную машину в облаке, прогнать рендеринг трассировки путей на множестве ядер, а затем телефоркнуть процесс обратно. Всё это завёрнуто в простой API.
