Это мой первый пост на Хабре, прошу не судить строго.

Почему я вообще взялся за написание этого поста? Потому что в интернете навалом предложений по продаже, установке, настройке видеостен по каким-то космическим, запредельным ценам, а вот нужной технической информации мало и её надо поискать. Итак, к сути.

Я работаю в чебоксарском филиале компании Мегапьютер, которая занимается Big Data. Назрел вопрос - как можно быстро-качественно-недорого соорудить видеостену либо для рабочего места аналитика, либо (для внутреннего потребления) для демонстрации проектов внутри офиса.

Что должно демонстрироваться на стене?

• FT, DTF, DTFT — в чем отличия и как совершенно разные казалось бы формулы дают столь концептуально похожие результаты?
• Как правильно интерпретировать результаты быстрого преобразования Фурье (FFT)
• Что делать если дан сигнал из 179 сэмплов а БПФ требует на вход последовательность по длине равную степени двойки
• Почему при попытке получить с помощью Фурье спектр синусоиды вместо ожидаемой одиночной “палки” на графике вылезает странная загогулина и что с этим можно сделать
• Зачем перед АЦП и после ЦАП ставят аналоговые фильтры
• Можно ли оцифровать АЦП сигнал с частотой выше половины частоты дискретизации (школьный ответ неверен, правильный ответ — можно)
• Как по цифровой последовательности восстанавливают исходный сигнал

Однажды мне стало интересно, отличается ли британская и американская литература с точки зрения выбора слов, и если отличается, удастся ли мне обучить классификатор, который бы различал литературные тексты с точки зрения частоты использованных слов. Различать тексты, написанные на разных языках, довольно легко, мощность пересечения множества слов небольшая относительно множества слов в выборке. Классификация текста по категориям «наука», «христианство», «компьютерная графика», «атеизм», — всем известный hello world среди задач по работе с частотностью текста. Передо мной стояла более сложная задача, так как я сравнивала два диалекта одного языка, а тексты не имели общей смысловой направленности.

Часть 1: Постановка задачи

• Как представить модель машинного обучения в виде сервиса (Model as a Service)?
• Как физически выполняются задачи распределенной обработки больших объемов данных при помощи Apache Spark?
• Какие проблемы возникают при взаимодействии Apache Spark с внешними сервисами?
• Как при помощи библиотек akka-streams и akka-http, а также подхода Reactive Streams можно организовать эффективное взаимодействие Apache Spark с внешними сервисами?

Немного истории, истоков и революции

В течение последних десяти лет процессоры практически во всех наших устройствах стали многоядерными. Вслед за ними появляются и многоядерные микроконтроллеры. В каталогах крупных производителей уже сейчас можно найти микроконтроллеры общего назначения с несколькими ядрами по разумным ценам. Поэтому, похоже, пришло время начинать использовать многоядерные микроконтроллеры в собственных устройствах. Естественно, в тех случаях, когда это оправданно.

При написании программ для ПК значительная часть работы по организации вычислений с использованием нескольких ядер берёт на себя операционная система и различные библиотеки. Поэтому программист может использовать высокоуровневые механизмы, сильно не вникая в аппаратную часть. Однако в случае с микроконтроллерами перед написанием кода полезно разобраться с тем, как этот код будет исполняться на низком уровне. В данной статье будут рассмотрены общие принципы построения и программирования многоядерных микроконтроллеров. В качестве примера будет разобран процесс создания небольшого демонстрационного проекта для микроконтроллера с двумя ядрами.