Привет. С вами я. Мне нравилось боксировать и бегать на дальние дистанции, и думал я только о спорте, но выучился на моряка. Работал в авиации, а стал программистом С++ в 29. Расскажу, как так получилось.

О программировании к октябрю 2017 я знал ровно столько, сколько сейчас о квантовой физике- ничего. Абсолютно. «hello world»- даже не слышал о такой фразе. Время от начала обучения до трудоустройства — полтора года.

Почему решил расписать свое обучение?- потому что знаю по себе, как тяжело найти хорошую работу в СНГ. Мест, где есть карьерный рост, нормально оплачивается труд в инженерии и смежных областях я не встретил, везде ты просто рабочий, всем до одного места на твои амбиции, желание повысить квалификацию, как-то вырасти.

Особенно этот пост пишу с мыслями о земляках в Сибири и на Дальнем Востоке, так как там с хорошей работой тяжелее дважды, о людях с ограниченными возможностями, которые не могут жить полноценной жизнью не только из-за своих физических ограничений, но и из-за того, что у них нет возможности работать на нормальной должности и чувствовать себя уверенно в том, что завтра ты не пропадешь, ты нужен, тебя ценят. К слову, мой коллега имеет инвалидность по зрению и работает вполне успешно. Поэтому, для некоторых, я уверен, подойдет мой копи-паст учебы. Сразу опишу его, потом остальное.

Небольшой рассказ о том, как впихнуть невпихуемое и отобразить в реальном времени трехмерную графику при помощи контроллера, у которого недостаточно ни скорости, ни памяти для этого.

Простейший комплект из приемника и передатчика ISM-диапазона 433 МГц завоевал заслуженную популярность в среде любителей электроники. Комплекты дешевы (даже в «Чипе-Дипе» их можно купить рублей за 300, а на Ali, говорят, вообще за полтинник), просты и надежны. Кроме того (о чем вы, возможно, не подозреваете), это самый дальнодействующий и проникающий способ беспроводного обмена данными — сигнал на частоте 433 МГц куда лучше проходит через препятствия и действует на более далеком расстоянии, чем в популярном диапазоне 2,4 ГГц (433 МГц полностью задерживаются стенкой в полметра бетона, а Wi-Fi умирает уже на 10 сантиметрах). Допускаю, что недавно появившиеся модули MBee-868, будучи снабженными соответствующей (направленной) антенной, «стреляют» дальше, но они как минимум на порядок дороже, сложнее в подключении, требуют управления энергосбережением и предварительной настройки. И вдобавок частота 868 МГц вдвое хуже проходит через препятствия (хотя, конечно, несравненно лучше частоты 2,4 ГГц).



О приемниках-передатчиках 433 МГц написано очень много (в том числе и на хабре, конечно). Однако, правильно включать в схему этот комплект по какой-то странной причине, кажется, не умеет никто. Когда я в который раз прочел вот тут, что комплект «принимал на 8-ми метрах в пределах прямой видимости, 9-ый метр осилить не удалось», мое терпение лопнуло. Какие еще 8 метров?! В 40-50 я бы поверил, хотя в реальности, наверное, дальность еще больше.

После интервью наибольшее количество вопросов было связано характеристикой сопротивления наушников. Рассмотрим, на что влияет характеристика и с чем ее едят. Для лучшего усвоения материала мы будем последовательно выпускать материалы, собирать вопросы и комментарии и двигаться дальше.

Камеры видеонаблюдения в российских городах будут использовать для поиска должников. Сейчас такая практика действует в Москве, но в будущем распространится на всю страну, сообщил руководитель федеральной службы судебных приставов России Дмитрий Аристов.


_{Источник: Ведомости}

Неплательщиков приставы будут искать с помощью «автоматизированных информационных систем».

Представляем исчерпывающую шпаргалку, где мы простыми словами рассказываем, из чего «делают» искусственный интеллект и как это все работает.

В чем разница между Artificial Intelligence, Machine Learning и Data Science?

Разграничение понятий в области искусственного интеллекта и анализа данных.

Пожалуй нет ни одной другой технологии сегодня, вокруг которой было бы столько мифов, лжи и некомпетентности. Врут журналисты, рассказывающие о технологии, врут политики которые говорят о успешном внедрении, врут большинство продавцов технологий. Каждый месяц я вижу последствия того как люди пробуют внедрить распознавание лиц в системы которые не смогут с ним работать.



Тема этой статьи давным-давно наболела, но было всё как-то лень её писать. Много текста, который я уже раз двадцать повторял разным людям. Но, прочитав очередную пачку треша всё же решил что пора. Буду давать ссылку на эту статью.

Итак. В статье я отвечу на несколько простых вопросов:

• Можно ли распознать вас на улице? И насколько автоматически/достоверно?
• Позавчера писали, что в Московском метро задерживают преступников, а вчера писали что в Лондоне не могут. А ещё в Китае распознают всех-всех на улице. А тут говорят, что 28 конгрессменов США преступники. Или вот, поймали вора.
• Кто сейчас выпускает решения распознавания по лицам в чём разница решений, особенности технологий?

Большая часть ответов будет доказательной, с сылкой на исследования где показаны ключевые параметры алгоритмов + с математикой расчёта. Малая часть будет базироваться на опыте внедрения и эксплуатации различных биометрических систем.

Я не буду вдаваться в подробности того как сейчас реализовано распознавание лиц. На Хабре есть много хороших статей на эту тему: а, б, с (их сильно больше, конечно, это всплывающие в памяти). Но всё же некоторые моменты, которые влияют на разные решения — я буду описывать. Так что прочтение хотя бы одной из статей выше — упростит понимание этой статьи. Начнём!

В первой части этого текста мы рассмотрели камеры глубины на основе структурного света и измерения round-trip задержки света, в которых в основном применяется инфракрасная подсветка. Они отлично работают в помещениях на расстояниях от 10 сантиметров до 10 метров, а главное — весьма дешевы. Отсюда массовая волна их текущего применения в смартфонах. Но… Как только мы выходим на улицу, солнце даже сквозь облака засвечивает инфракрасную подсветку и их работа резко ухудшается. 

Как говорит Стив Бланк (по другому поводу, впрочем): «Хотите успеха — выходите из здания». Ниже речь пойдет про камеры глубины, работающие вне помещений. Сегодня эту тему сильно двигают автономные автомобили, но, как мы увидим, не только.


Источник: Innoviz Envisions Mass Produced Self-Driving Cars With Solid State LiDAR

Итак, камеры глубины, т.е. устройства снимающие видео, в каждом пикселе которого расстояние до объекта сцены, работающие при солнечном свете!

Кому интересно — добро пожаловать под кат!

Недавно я описывал, благодаря чему роботы завтра начнут НАМНОГО лучше соображать (пост про аппаратное ускорение нейросетей). Сегодня разберем, почему роботы скоро будут НАМНОГО лучше видеть. В ряде ситуаций намного лучше человека.

Речь пойдет про камеры глубины, которые снимают видео, в каждом пикселе которого хранится не цвет, а расстояние до объекта в этой точке. Такие камеры существуют уже больше 20 лет, однако в последние годы скорость их развития выросла многократно и уже можно говорить про революцию. Причем многовекторную. Бурное развитие идет по следующим направлениям:

• Structured Light камеры, или камеры структурного света, когда есть проектор (часто инфракрасный) и камера, снимающая структурный свет проектора;
  
• Time of Flight камеры, или камеры, основанные на измерении задержки отраженного света;
  
• Depth from Stereo камеры — классическое и, пожалуй, наиболее известное направление построения глубины из стерео;
  
• Light Field Camera — они же камеры светового поля или пленоптические камеры, про которые был отдельный подробный пост;
  
• И, наконец, камеры, основанные на Lidar-технологиях, особенно свежие Solid State Lidars, которые работают без отказа примерно в 100 раз дольше обычных лидаров и выдают привычную прямоугольную картинку.
  

Кому интересно, как это будет выглядеть, а также сравнение разных подходов и их текущее и завтрашнее применение — добро пожаловать под кат!

Про NTechLab все услышали в тот момент, когда демонстратор идентификационного алгоритма FindFace стал доступен в Сети — людей шокировало, что вот так просто, несколькими кликами, можно по фотографии определить сетевые координаты чуть ли не любого человека: прохожего, пассажира напротив и так далее.

Хотя путь Артёма Кухаренко по пути распознавания лиц начался задолго до этого, а наиболее значительно точкой, на самом деле, была победа в конкурсе Вашингтонского университета MegaFace — вчера компания анонсировала свой облачный SaaS-продукт FindFace.pro, которому уже сейчас сулят большое будущее.

Мы поговорили с Артёмом про алгоритмы и бизнес, а также перспективы технологий умного распознания объектов.

Степпер ASML: ключевое звено в производстве микросхем. На нём производится засветка фоторезиста через маску, как в фотоувеличителе. Стоимость прибора около $170 млн

У всех на слуху компании Intel, Samsung и TSMC — три крупнейших в мире производителя микросхем (последняя выполняет заказы для Apple и AMD).

Однако мало кто слышал об ASML — скромной компании в пригороде Эйндховена, пятого по величине города Нидерландов. Но если посмотреть, эта фирма играет ключевую роль в микроэлектронной промышленности. Это единственный в мире производитель степперов для фотолитографии в глубоком ультрафиолете (EUV), пишет издание The Economist.

Введение

Сейчас о концепции IoT («интернета вещей») говорят везде. Появляется «умная» бытовая техника, которая может подключиться к сети (Bluetooth/Wi-Fi) по беспроводному интерфейсу и начать рассылать уведомления о том, что задача по стирке/готовке еды/кипячению воды завершена и неплохо бы что-то с этим сделать. Большинство таких «умных» устройств получает питание непосредственно из электросети. Но как быть, если хочется получать информацию от беспроводного термометра и при этом не менять батарейку каждую неделю? Или иметь беспроводной выключатель с небольшим аккумулятором для которого не понадобится штробить стены? И хорошо бы объединить такие устройства в единую распределенную сеть, которой можно управлять удаленно и которая сама, основываясь на показаниях датчиков/извещателей/счетчиков, могла бы принимать какие-то решения.

Специально для решения таких задач была создана беспроводная технология ZigBee, о которой мы и начнем разговор.

Теория вычислительных систем — это то, что позволяет нам программировать. Однако, можно писать программы и без представления о концепциях, скрывающихся за вычислительными процессами. Не то, чтобы это было плохо — когда мы программируем, то работаем на намного более высоком уровне абстракции. В конце концов, когда мы ведём машину, то концентрируемся только на двух или трёх педалях, переключателе передач и руле. Для повседневной неспешной езды этого более чем достаточно. Однако, если мы хотим управлять автомобилем на пределе его возможностей, то тут нужно знать гораздо больше, чем просто три педали, КПП и руль.

Такой подход справедлив и в программировании. Большая часть повседневной мирской работы может быть выполнена при минимальном знании теории вычислительных систем или даже вообще без него. Не нужно понимать теорию категорий, чтобы накидать форму «Контакты» в PHP. Тем не менее, если вы планируете писать код, требующий серьёзных вычислений, то тут уж придётся разобраться с тем, что у этих самых вычислений под капотом.

Цель этой статьи — представить некоторые фундаментальные основы вычислений. Если это окажется интересным, то в дальнейшем я могу написать более продвинутый топик на эту тему, но прямо сейчас я хочу просто рассмотреть логику простейшего абстрактного вычислительного устройства — машины с конечным числом состояний (finite state machine).

Мои отношения с радио- и микроэлектроникой можно описать прекрасным анекдотом про Льва Толстого, который любил играть на балалайке, но не умел. Порой пишет очередную главу Войны и Мира, а сам думает «тренди-бренди тренди-бренди...». После курсов электротехники и микроэлектроники в любимом МАИ, плюс бесконечные объяснения брата, которые я забываю практически сразу, в принципе, удается собирать несложные схемы и даже придумывать свои, благо сейчас, если неохота возиться с аналоговыми сигналами, усилениями, наводками и т.д. можно подыскать готовую микро-сборку и остаться в более-менее понятном мире цифровой микроэлектроники.

К делу. Сегодня речь пойдет о пайке. Знаю, что многих новичков, желающих поиграться с микроконтроллерами, это отпугивает. Но, во-первых, можно воспользоваться макетными платами, где просто втыкаешь детали в панель, без даже намека на пайку, как в конструкторе.

Некоторые вещи, к которым мы совсем привыкли, а иногда считаем очень устаревшими и простыми — при ближайшем рассмотрении могут быть гораздо сложнее, чем кажется.

На мой взгляд самыми неожиданно сложными, пусть и кажущимися устаревшими вещами являются кварцевые часы и пленочные фотоаппараты. Доступными их сделали сотни лет развития мирового индустриального производства и многие миллиарды потраченные на R&D.

Кварцевыми часами в этот раз мы и займемся. В качестве пациента — наручные часы Луч Белорусского производства, которые мне подарили в незапамятные времена.

Наверняка многие подметили, что отдельные автомобильные зарядки заряжают смартфоны медленнее, чем сетевые ЗУ. Особенно это касается дешевых моделей. При этом в них можно ткнуть тестером с тарированной нагрузкой и убедиться, что свои положенные вольты и амперы они выдают исправно.



Причин тому две. Но сначала несколько слов о зарядке «литий-иона», логике работы контроллеров в смартфонах и вранье китайских производителей зарядок.

UPD от 2017-03-04: кто-то выполнил английский перевод. Обсуждение на Hacker News.

В первой части статьи перечислю кучу костылей UNIX, и вообще разных недостатков. Во второй — про «философию UNIX». Статья написана наскоро, «полировать» дальше не хочу, скажите спасибо, что написал. Поэтому многие факты привожу без ссылок.

Костыли в UNIX начали возникать ещё с момента появления UNIX, а это было ещё раньше появления не только Windows, но даже вроде бы Microsoft DOS (вроде бы, мне лень проверять, проверяйте сами). Если лень читать, хотя бы просмотрите все пункты, что-нибудь интересное найдёте. Это далеко не полный список, это просто те косяки, который я захотел упомянуть.

Так как Яндекс, по всей видимости, не собирается закрывать свой шпионский «баг», давайте тогда будем активно им пользоваться.

С периодичностью раз в несколько минут Яндекс.Метро для Android отправляет на сервера Яндекса вот такие запросы.

Доброго всем времени суток, уважаемые посетители сайта Хабрахабр. В данной статье я бы хотел рассказать вам о том, что такое диаграмма Вороного (изображена на картинке ниже), о различных алгоритмах её построения (за , — пересечение полуплоскостей, — алгоритм Форчуна) и некоторых тонкостях реализации (на языке C++).



Также будет рассмотрено много интересных применений диаграммы и несколько любопытных фактов о ней. Будет интересно!