User
И в России, и в мире в целом есть большие проблемы с образованием. Некоторые вещи понятно, как исправить, другие - нет. Что-то исправить просто, а что-то - сложно.
Я хочу предложить практический путь, как можно кардинально изменить образование в лучшую сторону. А так же теоретическое обоснование - как образование превратить в точную науку. Как можно "мерять" образование на количественном, а не качественном уровне.
Позвольте начать издалека. Более всего меня пугают следующие вещи:
14 КБ может грузиться гораздо быстрее, чем страница на 15 КБ, даже на 612 мс быстрее, хотя разница между страницами на 15 КБ и 16 КБ минимальна.
В материале подробно разбирается процесс создания умного IoT-Анемометра.
Дана характеристика стартапа-разработчика. Описан потребитель и его боли. Обоснована архитектура решения. Приведен список компонентов, рассчитана себестоимость. Проиллюстрированы варианты корпусов, приложено множество моделей и фото. Проведена оценка времени разработки. Представлены характеристики итогового решения.
Присутствуют шуточки за 300, отсылки к произведениям массовой культуры, картинки, таблички и прочие ухищрения, способные сделать статью интересной для самого искушенного читателя.
Пошаговое описание сборки дешевого, автономного и точного датчика скорости потока воздуха на базе wifi-контроллера WEMOS D1 и сенсора CG_Anem. Схемы, электронные компоненты и матчасть перемешаны с историями из жизни, примерами измерений и шутками за 300.
Целью статьи, как и всегда, является создание максимально подробной инструкции по сборке. Если повторить описанные шаги сможет самый юный мамкин анемометрист - мы достигли успеха.
Вот, наконец, в теме помех навигации мы и добрались до самого крутого и интересного. Причем, это интересное оказалось не таким уж сложным технически.
Эта история началась весной 2021 года.
Страдал от того, как медленно запускается Docker Desktop.
Страдал от того, сколько он ест оперативной памяти.
Страдал от того, что постоянно что-то ломалось при обновлениях.
Страдал от того, что на Windows Server надо устанавливать Docker через какой-то особенный механизм, не работающий через proxy и не работающий на Windows Server 2016. Причём в связи с тем, что Docker Inc. передала enterprise-сервис компании Mirantis, этот способ через какое-то время вообще перестанет работать. В результате вы получаете Docker, собранный из непонятно каких исходников. Всё, что про них известно — они точно не такие, как в Docker Desktop. Вообще, для инструмента, задача которого — просто скачать один единственный пакет и установить его, в трекере задач этого проекта на удивление много багов.
Страдал от того, что Docker Desktop прекратил поддержку Windows 10 LTSC 2019, которая продолжает поддерживаться Microsoft вплоть до 2024 года (а расширенная поддержка — аж до 2029).
И я спросил себя: а почему, за что, как так? Есть ли какая-то такая фундаментальная причина, по которой софт, решающий эту задачу, обязан доставлять столько неудобств? И не нашёл её.
А потому подошел к проблеме по принципу: если тебя что-то не устраивает, сделай это лучше.
После чего быстренько придумал название проекту и создал репозиторий.
Я много работал с Docker-контейнерами под Windows и страдал.
Дефицит компонентов отразился не только на рынке потребительской электроники, но и на промышленной. Стали дефицитом в том числе и частотные преобразователи (ЧП). Может стоит сделать свой ЧП? Мы пробовали.
Собственно идея написать эту статью как памятку себе любимому, ну может ещё кому пригодится пришла в голову год назад, после того как убил немало времени на это нехитрое занятие. Недавно оказалось, что проблема актуальна по сей день. Почему-то ни один из найденных вариантов сам по себе не помогает и данная статься является результатом обработки всей найденной информации. При решении вопроса, больше всего бесило - возьмите мой проект и будет вам счастье, а проекта там уже и нет... Такой подход я плохо переношу, поэтому и сам делать так не буду.
Всё ниже описанное является следствием моего личного опыта, и ни на какую истинность не претендует. Все советы рассчитаны не людей только решившихся на переход с AVR на STM32
Вопросы типа почему Linux, VSCode и прочее, думаю, освещения не требуют. Считаю, что все заинтересованные в вопросе, на эти мелочи давно нашли СВОЙ ответ. Однако отмечу, в Винде всё это тоже работает, проверено, и проекты спокойно переживают миграцию между машинами.
Пожалуй начнём!
Доброго дня! Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах.
Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.
UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.
Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).
Привет, Хабр!
Как в одной из прошлых статей, я изложу свой путь в разработке небольшого устройства со специфичной задачей. Надеюсь на то, что кому-то эта статья послужит источником интересной и полезной информации или вдохновит сдуть пыль с одного из своих проектов.
Компоненты, схема, плата, производство в Китае и результаты, обо всём этом –– под катом.
На волне ажиотажа вокруг новых карточек от Nvidia с поддержкой RTX, я, сканируя хабр в поисках интересных статей, с удивлением обнаружил, что такая тема, как трассировка путей, здесь практически не освящена. "Так дело не пойдет" - сказал я и решил, что неплохо бы запилить что-нибудь небольшое из этой темы, да и так, чтобы другим полезно было. Тут как кстати API собственного движка нужно было протестировать, поэтому решил - запилю-ка я свой простенький path-tracer прямо во фрагментном шейдере. Что из этого вышло, думаю вы уже догадались по превью к этой статье
Полтора килограмма термоядерного Тринидадского Скорпиона я в итоге собрал с одного куста на гидропонике.
У меня было много довольно странных хобби. Некоторые приводили к странным эффектам, вроде массового домашнего производства домашнего порошка для посудомойки. В список к этому странному ряду я решил добавить еще один пункт. Теперь я развлекаюсь еще и с гидропоникой. Причем эффект получился еще более адовый, чем я ожидал.
Тема чудовищно огромная, охватить ее за один пост вряд ли получится, поэтому я постараюсь ограничиться описанием принципа, почему это вообще работает и дать максимально исчерпывающий мануал, чтобы каждый смог из желудей и спичек повторить мой эксперимент. В самом начале будет много теории. Можете ее проскочить и сразу перейти к нужным покупкам, а вернуться к ней позже.
