Недавно поставил себе задачу реализовать видеонаблюдение со следующими характеристиками:

1. Минимальное энергопотребление
2. Минимальный размер устройства, которое будет принимать видео с камеры (или нескольких камер). С таким небольшим размером, чтобы можно было его, к примеру, запихать в монтажную коробочку 10-10 см или вовсе спрятать в широком кабель-канале (!)
3. IP-камеры будут подключены по wi-fi, то есть невозможно определить, кто с них смотрит/пишет видео. Запитать их можно от общей сети, будь то подъездное освещение или розетки в офисе
4. Обязательно должна быть запись видео (в моем случае — на microsd карту), обязательно должна быть возможность просматривать видео через интернет с любой точки мира а также через мобильное приложение
5. Само собой, должна быть возможность удаленно настраивать и всю систему — добавлять новые камеры, копировать-удалять записи, иметь доступ ко всем настройкам
6. Минимальная стоимость! А как же? Без этого никуда

Для реализации данной идеи выбор пал на следующие компоненты:

Не раз слышал мнение, что задача аналитиков — показать откровенно «грустные» цифры таким образом, будто всё идет по плану. Возможно, где-то так и происходит, но в геймдеве всё наоборот. Нам надо представить максимально объективные данные, чтобы в проекте принимались правильные решения. И сделать так, чтобы эти данные были поняты.

Часто это сложнее, чем привирать с помощью красивых графиков.

Поэтому я собрал несколько базовых принципов визуализации, которые применяю в работе (список источников в конце). Пригодится, если вы пишете отчеты, готовитесь к презентации или просто хотите донести смысл каких-то цифр. Главное: чтобы сделать хороший график, не нужно быть талантливым художником или виртуозно владеть matplotlib/ggplot2. Поехали.

Для всех хабравчан, у которых возникло ощущение дежавю: Написать этот пост меня побудили статья "Введение в Python" и комментарии к ней. К сожалению, качество этого "введения" кхм… не будем о грустном. Но ещё грустнее было наблюдать склоки в комментариях, из разряда "C++ быстрее Python", "Rust ещё быстрее C++", "Python не нужен" и т.д. Удивительно, что не вспомнили Ruby!

Как сказал Бьярн Страуструп,

«Есть всего два типа языков программирования: те, на которые люди всё время ругаются, и те, которые никто не использует».

Добро пожаловать под кат всем, кто хотел бы познакомиться с Python, не опускаясь при этом до грязных ругательств!

Примерно в каждой второй теме на Хабре, касающейся космонавтики или электроники, всплывает тема радиационной стойкости. Через новости об отечественной космонавтике красной нитью проходит тематика импортозамещения радстойкой элементной базы, но в то же самое время Элон Маск использует дешевые обычные чипы и гордится этим. А изральтяне в «Берешите» использовали радстойкий процессор и тоже гордятся этим. Да и в принципе микроэлектронная отрасль в России живет по большей части за счет госзаказа с соответствующими требованиями. Наблюдение за регулярными спорами насчет того, как надо правильно строить спутники, показывает, что подготовка участников обычно невысока, а их аргументация отягощена стереотипами, случайно услышанными вырванными из контекста фактами и знаниями, устаревшими много лет назад. Я подумал, что читать это больше нет сил, поэтому, дорогие аналитики, устраивайтесь поудобнее на своих диванах, и я начну небольшой (на самом деле большой) рассказ о самых популярных заблуждениях на тему того, что такое радиационная стойкость интегральных микросхем.


Рисунок 1. Непременная красивая картинка про космическое излучение и хрупкую Землю.

В первой статье «Хакаем CAN шину авто для голосового управления» я подключался непосредственно к CAN шине Comfort в двери своего авто и исследовал пролетающий траффик, это позволило определить команды управления стеклоподъемниками, центральным замком и др.

В этой статье я расскажу как собрать свою уникальную виртуальную или цифровую панель приборов и получить данные с любых датчиков в автомобилях группы VAG (Volkswagen, Audi, Seat, Skoda).

Мною был собран новый CAN сниффер и CAN шилд для Raspberry Pi на базе модуля MCP2515 TJA1050 Niren, полученные с их помощью данные я применил в разработке цифровой панели приборов с использованием 7″ дисплея для Raspberry Pi. Помимо простого отображения информации цифровая панель реагирует на кнопки подрулевого переключателя и другие события в машине.

В качестве фреймворка для рисования приборов отлично подошел Kivy для Python. Работает без Иксов и для вывода графики использует GL.

1. CAN сниффер из Arduino Uno
2. Подслушиваем запросы с помощью диагностической системы VAG-COM (VCDS)
3. Разработка панели приборов на основе Raspberry Pi и 7″ дисплея
4. Софт панели приборов на Python и Kivy (UI framework)
5. Видео работы цифровой панели приборов на базе Raspberry Pi

Под катом полная реализация проекта, будет интересно!

Что, если у вас идея для классного, полезного белка, и вы хотите получить его в реальности? Например, хотите создать вакцину против H. pylori (как словенская команда на iGEM 2008), создав гибридный белок, который сочетает фрагменты флагеллина E. coli, стимулирующие иммунный ответ с обычным флагеллином H. pylori?

Дизайн гибридного флагеллина вакцины против H. pylori, представленный командой Словении на iGEM 2008

Удивительно, но мы очень близки к тому, чтобы создать любой белок, какой хотим, не выходя из блокнота Jupyter, благодаря последним разработкам в геномике, синтетической биологии и совсем недавно — в облачных лабораториях.

В этой статье я покажу код Python от идеи белка до его экспрессии в бактериальной клетке, не прикасаясь к пипетке и не разговаривая ни с одним человеком. Общая стоимость составит всего несколько сотен долларов! Используя терминологию Виджая Панде из A16Z, это Биология 2.0.

• В этот раз выбрана игра «Змейка».
• Создана библиотека для нейросети на языке Go.
• Найден принцип обучения, зависимый от «глубины» памяти.
• Написан сервер для игры между разработчиками.

Когда речь заходит о психотерапии, многие представляют себе легендарную кушетку, полумрак уютного кабинета, мудрого пожилого терапевта с сигарой и бесконечные ассоциации: «знаете, вчера на улице я увидела мужчину с зонтом, он так быстро шёл, что его зонт равномерно раскачивался и это вызвало во мне какие-то смутные неопределённые чувства, он напомнил мне моего старшего брата Ивана, с которым в детстве мы играли в доктора, он, кстати сейчас стал так похож на отца!»

Другие же сразу начинают вспоминать о нефальсифицируемости (ненаучности по-Попперу), отсутствию вменяемой доказательной базы в отношении клинической эффективности таких разговоров, случаи многолетнего анализа (а психоаналитической литературе описаны опыты взаимодействия между клиентом и аналитиком, составляющие десятки лет регулярных оплачиваемых встреч), нежелание использовать бритву Оккама и прочие малоприятные вещи.

Сегодня я хочу поговорить с вами о КПТ и показать, что психотерапия вполне может быть другой.

Tl;dr: В статье рассказано про основы КПТ. Если у вас есть психологические проблемы, но вы не верите в то, что их можно решить разговорами о том, как вас в детстве недолюбила мама, возможно, это направление психотерапии вам понравится. Оно логично, рационально и почти без лишних сущностей. А главное — фокусируется на мыслях, а не на чувствах.

Подборка пригодится разработчикам, дизайнерам, видеорежиссерам и контент-мейкерам, которые ищут музыку для своих проектов — приложений, игр или видеороликов.

Представленные ниже площадки предлагают скачать полноценные композиции. О ресурсах, на которых можно найти отдельные звуки и семплы, мы расскажем в следующий раз.

В R полным-полно самых разных функций. Ниже я приведу десять самых интересных из них, о которых многие могли не знать. Статья появилась после того, как я обнаружил, что мои рассказы о некоторых возможностях R, которые я использую в работе, восторженно воспринимаются знакомыми программистами. Если вы и так знаете об этом всё, то прошу прощения за потраченное время. В то же время, если есть чем поделиться — посоветуйте что-то полезное в комментариях.

Всем привет! Меня зовут Марго, я профессиональный маркетолог и редактор, в последние пару лет фокусируюсь на продвижении за рубежом и много пишу на английском. Я решила поделиться ссылками на приложения и сайты, которые помогают мне в ежедневной работе при создании контента. Надеюсь, список поможет изучающим английский и тем, кто публикует англоязычные материалы на Хабре.

Я обнаружил пост, написанный несколько лет назад, где перечислено, какой процент пользователей Reddit оставляет записи на этом сайте:

• В Askreddit около 15 млн уникальных посетителей и 500 тыс. комментаторов.
• В /r/pics и /r/funny 10 млн посетителей и 200 тыс. комментаторов.
• В /r/TIL и /r/videos нет публичной статистики, но порядка 150 тыс. комментаторов. Также статистики нет у /r/pcmasterrace, /r/wtf, /r/gaming, у каждого из которых по 120 тыс. комментаторов.
• У каждого из следующих подреддитов порядка 100 тыс. комментаторов :/r/leagueoflegends (8 млн посетителей), /r/worldnews (6 млн), /r/news (6 млн), /r/movies (5 млн), /r/adviceanimals (3 млн), /r/gifs – неизвестно.

Вывод:

В крупнейших подреддитах количество уникальных комментаторов составляет от 1% до 3% от читателей.

Получается, что на Reddit сидит порядка 97-99% пользователей, редко участвующих в обсуждении, и просто пассивно потребляющих контент, который генерят оставшиеся 1-3%. И эта тенденция устойчиво сохраняется в интернет-сообществах, и известна как правило одного процента.

Наверняка большинство из вас нет-нет да и встречало в научно-популярной литературе упоминания о "многомировой интерпретации" квантовой механики (ММИ). Ее любят помянуть и в комментариях на Хабре, однако зачастую в неверном ключе или с серьезными неточностями.

Попробуем разобраться, что же к чему в ММИ.

Сеточные системы координат, в которых плоскость делится на одинаковые симметричные элементы — на квадраты, треугольники, шестиугольники, достаточно известны. Им соответствуют квадратная, треугольная, шестиугольная симметрия. Но еще существует симметрия десятиугольная.

В ней плоскость не делится на десятиугольники, вместо этого все линии расположены под углами кратными 36°. Координаты в этой системе можно записывать целыми числами, по два целых числа на горизонтальное и вертикальное направление.



Расскажу как это нарисовать.

Регулярные выражения в Python от простого к сложному

Решил я давеча моим школьникам дать задачек на регулярные выражения для изучения. А к задачкам нужна какая-нибудь теория. И стал я искать хорошие тексты на русском. Пяток сносных нашёл, но всё не то. Что-то смято, что-то упущено. У этих текстов был не только фатальный недостаток. Мало картинок, мало примеров. И почти нет разумных задач. Ну неужели поиск IP-адреса — это самая частая задача для регулярных выражений? Вот и я думаю, что нет.
Про разницу (?:...) / (...) фиг найдёшь, а без этого знания в некоторых случаях можно только страдать.

Плюс в питоне есть немало регулярных плюшек. Например, re.split может добавлять тот кусок текста, по которому был разрез, в список частей. А в re.sub можно вместо шаблона для замены передать функцию. Это — реальные вещи, которые прямо очень нужны, но никто про это не пишет.
Так и родился этот достаточно многобуквенный материал с подробностями, тонкостями, картинками и задачами.

Надеюсь, вам удастся из него извлечь что-нибудь новое и полезное, даже если вы уже в ладах с регулярками.

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями. В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.

Публикую очередную главу из моего курса лекций по компьютерной графике (вот тут можно читать оригинал на русском, хотя английская версия новее). На сей раз тема разговора — отрисовка сцен при помощи трассировки лучей. Как обычно, я стараюсь избегать сторонних библиотек, так как это заставляет студентов заглянуть под капот.

Подобных проектов в интернете уже море, но практически все они показывают законченные программы, в которых разобраться крайне непросто. Вот, например, очень известная программа рендеринга, влезающая на визитку. Очень впечатляющий результат, однако разобраться в этом коде очень непросто. Моей целью является не показать как я могу, а детально рассказать, как подобное воспроизвести. Более того, мне кажется, что конкретно эта лекция полезна даже не столь как учебный материал по комьпютерной графике, но скорее как пособие по программированию. Я последовательно покажу, как прийти к конечному результату, начиная с самого нуля: как разложить сложную задачу на элементарно решаемые этапы.

Внимание: просто рассматривать мой код, равно как и просто читать эту статью с чашкой чая в руке, смысла не имеет. Эта статья рассчитана на то, что вы возьмётесь за клавиатуру и напишете ваш собственный движок. Он наверняка будет лучше моего. Ну или просто смените язык программирования!

Итак, сегодня я покажу, как отрисовывать подобные картинки:

Однажды в далекие школьные годы у меня появилась идея заняться авто-реставрацией, благо у отца был в наличии уже практически сгнивший (но с отличным мотором) АЗЛК Москвич-408. Первым делом конечно же было решено поменять пороги и укрепить раму металлическим швеллером. Самый быстрый способ — естественно сварка, благо у отца и самодельный аппарат на Ш-образных пластинах был. Электроды и я нашел и, в принципе, довольно сносно приварил куски металла. Довольный своей работой заснул, думая о том, что я буду приваривать с утра. А с утра проснулся и понял что "ослеп", а отец поздравил "с первым пойманным зайцем". Чтобы понять о чем разговор — проследуйте под cut.

Мы занимаемся поиском, а не итерациями

В основном геймдизайн — это процесс поиска. Занимаясь дизайном, мы исследуем множество возможных конфигураций дизайна для решения конкретной дизайнерской задачи. Например, это может быть способ соединения комнат в подземелье, набор функций и навыков, которыми владеют различные игровые агенты, «магические числа», определяющие эффективность юнитов в боевой системе, или само сочетание возможностей, которые будут присутствовать в нашей игре.

Так же, как управляемый ИИ персонаж использует систему поиска пути для перемещения по игровому миру, дизайнеру необходимо перемещаться по очень высокоуровневому пространству возможных конфигураций, беря некую исходную конфигурацию и итеративно изменяя её. Мы внимательно рассматриваем отдельный аспект дизайна — боевую систему, одну из частей игрового мира, дерево технологий в стратегии — и пытаемся найти способ улучшить его, изменив эту конфигурацию.

Дизайнеры любят использовать для описания этого процесса термин «итерация», но больше здесь подошло бы слово «поиск». Правда в том, что когда мы создаём «итерации» дизайна, мы экспериментируем с разрабатываемой игрой. Мы делаем обоснованные предположения о небольших наборах модификаций, превращающих текущую конфигурацию дизайна в новую, которая, как нам кажется, будет лучше соответствовать критериям дизайна.

Такие «итерации» совсем непохожи на линейные изменения, которые обычно происходят в «итерациях» компьютерного кода; гораздо больше они напоминают поиск в лабиринте со множеством резких поворотов и вынужденных возвратов назад. Часто они приближают нас к цели, но часто оказывается непонятно, улучшилась ли от них игра. Иногда обнаруживается, что изменения дизайна, которые, по нашему мнению, должны были улучшить игру, имеют непредвиденные изъяны и нам нужно откатить них или попробовать заново.

Здесь часто возникает тема защиты оборудования в домашней электросети, но очень часть при описании базовых параметров устройств защиты информация не соответствует действительности или же, в лучшем случае, основана на отдельных примерах. Потому далее будет своеобразный ликбез о том, как правильно сделать вводный электрощиток.

Это не столько инструкция, сколько объяснение, что должно быть сделано, так как каждое подключение по сути индивидуально. В любом случае необходима консультация с учетом реальной ситуации.