Это ответ на неожиданную статью на Хабре психиатра с тридцатипятилетним стажем Александра Геннадьевича Данилина, также довольно известного youtube влогера. До его статьи на Хабре я не обращал на его творчество внимания, как выяснилось, зря.

Но сначала короткое предисловие.

Для меня психиатрия болезненная и личная история. К сожалению, это очень специфичная область медицины, в которой эзотерика и мракобесие очень успешно сопротивляются научному знанию. Дело в том, что доказательной медицине вообще чуть более тридцати лет. И медицинское сообщество только сейчас с кровавой рвотой исторгает из себя всякую гомеопатию. В психиатрии же ввиду объективных факторов процесс идет тяжелее всего. Эта область все еще является заповедником для шарлатанов, невежд, идиотов и фриков от науки со своими особыми трактовками и истинами, почерпнутыми из “философских размышлений”. Революция в нейронауках, в частности, в психологии и психиатрии происходит прямо сейчас. Увы, не для всех.
К не слишком компетентным, но придерживающимся стандартных программ и методик лечения психиатрам, я отношусь довольно холодно. Тем не менее, они делают то, чему их научили. Как правило, это позволяет им вывести пациента из острого психотического состояния. Ну, а дальше у него по крайней мере будет шанс. Возможно, в будущем разработают лучшие методики, будут лучше лечить. Но вот фрики, выковыривающие свои антинаучные гипотезы из известного места и применяющие их при лечении тяжелых пациентов, вызывают во мне острое нестерпимое желание жечь, жечь, жечь в драконьем пламени. Я слишком хорошо знаю, к чему приводит их невежество.

Я был в этом аду, я в нем горел.

Всем добрый день. Одним далёким днём (летним или зимним уже и не упомнить) набрёл я на статью от atarity, где в красках (во всех смыслах) было рассказано о том, как легко и просто можно научиться паять (ссылку на комикс прилагаю).

Это вторая статья из цикла, в ней рассматривается процесс выбора структуры печатной платы (англ. PCB stackup), даются базовые рекомендации по формированию структуры, а также приводятся типовые решения сборок для многослойных печатных плат с указанием их преимуществ и недостатков.

Это одиннадцатая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc.

← Предыдущие подборки

Если вы когда-нибудь работали с такими низкоуровневыми языками, как С или С++, то наверняка слышали про указатели. Они позволяют сильно повышать эффективность разных кусков кода. Но также они могут запутывать новичков — и даже опытных разработчиков — и приводить к багам управления памятью. А есть ли указатели в Python, можно их как-то эмулировать?

Указатели широко применяются в С и С++. По сути, это переменные, которые содержат адреса памяти, по которым находятся другие переменные. Чтобы освежить знания об указателях, почитайте этот обзор.

Благодаря этой статье вы лучше поймёте модель объектов в Python и узнаете, почему в этом языке на самом деле не существуют указатели. На случай, если вам понадобится сымитировать поведение указателей, вы научитесь эмулировать их без сопутствующего кошмара управления памятью.

СДСМ закончился, а бесконтрольное желание писать — осталось.



Долгие годы наш брат страдал от выполнения рутинной работы, скрещивал пальцы перед коммитом и недосыпал из-за ночных ролбэков.
Но тёмным временам приходит конец.

Этой статьёй я начну серию о том, как мне видится автоматизация.
По ходу дела разберёмся с этапами автоматизации, хранением переменных, формализацией дизайна, с RestAPI, NETCONF, YANG, YDK и будем очень много программировать.
Мне означает, что а) это не объективная истина, б) не безоговорочно лучший подход в) мой взгляд даже в ходе движения от первой к последней статье может поменяться — честно говоря, от стадии черновика до публикации я переписывал всё полностью дважды.

Завтрак с Чарльзом Уэзереллом, автором культовой книги «Этюды для программистов», затянулся на четыре часа. В конце-концов официантка попросила нас из ресторана в Пало-Альто, сказав что в ресторан большая очередь, а мы тут с восьми утра заседаем. За это время мы обсудили массу интересных вещий: работу Чарльза в Ливерморской лаборатории и Оракле, объектно-ориентированное и функциональное программирование, компиляторы и языки описания аппаратуры, закладки в процессоры, неэффективность нейронных сетей и незаслуженно забытый Пролог, посещение Чарльзом России, обработку текста конечным автоматом в аппаратном сопроцессоре и создание школьниками видеоигр на ПЛИС.



Содержания четырех часов с Чарльзом Уэзереллом хватит для пятидесяти статей на Хабре, поэтому перечислю в основном темы, после чего приведу некоторые детали про три из них:

Несколько месяцев назад меня вдруг поразила мысль, что я понятия не имею о принципах работы компьютерного железа. Я до сих пор не знаю, как работают современные компьютеры.

Я прочитал книгу «Но откуда он знает?» Кларка Скотта с детальным описанием простого 8-битного компьютера: начиная с логических вентилей, ОЗУ, транзисторов процессора, заканчивая арифметико-логическим устройством и операциями ввода-вывода. И мне захотелось реализовать всё это в коде.

Хотя я не настолько интересуюсь физикой микросхем, но книга просто скользит по волнам и красиво объясняет электросхемы и как биты перемещаются по системе — от читателя не требуется знание электротехники. Но мне недостаточно текстового описания. Я должен видеть вещи в действии и учиться на своих неизбежных ошибках. Так я начал реализацию схем в коде. Путь оказался тернист, но поучителен.

Асинхронное программирование за последнее время стало не менее развитым направлением, чем классическое параллельное программирование, а в мире JavaScript, как в браузерах, так и в Node.js, понимание его приемов заняло одно из центральных мест в формировании мировоззрения разработчиков. Предлагаю вашему вниманию целостный и наиболее полный курс с объяснением всех широко распространенных методов асинхронного программирования, адаптеров между ними и вспомогательных проемов. Сейчас он состоит из 23 лекций, 3 докладов и 28 репозиториев с множеством примеров кода на github. Всего около 17 часов видео: ссылка на плейлист.

«Мы начинаем разработку новой игры, и нам нужна классная вода. Такую сможешь?»


, — cпросили меня. «Да не вопрос! Конечно, смогу», — ответил я, но голос предательски задрожал. «А, еще и на Unity?», — и мне стало понятно, что впереди очень много работы.

Доброго времени суток! Среди моих знакомых бытует мнение, что самостоятельно изготавливать печатные платы (ПП) бесполезно. Учитывая, что современные компоненты далеко ушли от DIP корпусов, то кустарно травить платы под них даже и не стоит пытаться. Тем не менее необходимость в быстрой оценке того или иного компонента всегда есть, и ждать несколько суток заказанной платы времени нет. И это учитывая, что заказ за «несколько суток» дорог, для одноразовой задачи.

В данной статье я хочу изложить порядок действий, которые позволят быстро изготавливать ПП под компоненты в корпусах подобных TQFP-100, то есть с ногами 0,2мм и таким же зазором, и при этом сводить брак к минимуму.

Конечно это способ изготовления плат только для прототипов, но он снижает риски ошибиться при создании конечного устройства.

В сети много статей и роликов с подобными советами, но как правило там не охвачены все нюансы тех или иных действий. Здесь же хочу показать весь процесс, который в домашних условиях позволит за час-полтора изготовить приемлемый экземпляр ПП.

Под катом подробности и трафик.

В этой статье я расскажу о минах, заложенных под производительность, а также об их обнаружении (желательно ещё до взрыва) и обезвреживании.

В этом посте я расскажу об истории текстурирования в трёхмерных видеоиграх. С момента первого появления 3D реального времени на домашних консолях мы прошли долгий путь, но и сегодня при создании игровых текстур применяются некоторые практики, уходящие корнями в те ранние годы.


Для начала давайте немного поговорим об основах — о различиях рендеринга в реальном времени (real time rendering) от пререндеренных (pre-rendered) сцен. Рендеринг в реальном времени используется в большинстве 3D-игр. Машина в этом случае отрисовывает изображение в реальном времени. Для создания одного кадра пререндеренной сцены требуется большие вычислительные мощности.

Питер Нортон известен большинству пользователей персональных компьютеров. Правда, не все об этом задумываются, не все представляют, насколько велики его заслуги. За плечами Питера годы работы над такими продуктами, как Norton Commander, Norton Utilities, Norton Disk Doctor. Он также является автором таких популярных книг, как «Внутри IBM PC», «Внутри OS/2» и «Справочник программиста».

Нортон создал новое направление разработки ПО. Он был новатором и с точки зрения рынка, и в техническом плане. Однако Питер Нортон работал не ради денег и славы. По крайней мере, сам он в это верит.

С появлением множества различных архитектур нейронных сетей, многие классические Computer Vision методы ушли в прошлое. Все реже люди используют SIFT и HOG для object detection, а MBH для action recognition, а если и используют, то скорее как handcrafted-признаки для соответствующих сеток. Сегодня мы рассмотрим одну из классических CV-задач, в которой первенство по-прежнему остается за классическими методами, а DL-архитектуры томно дышат им в затылок.

Привет! Хочу рассказать простым языком о механике возникновения steal внутри виртуальных машин и о некоторых неочевидных артефактах, которые нам удалось выяснить при его исследовании, в которое мне пришлось погрузиться как техдиру облачной платформы Mail.ru Cloud Solutions. Платформа работает на KVM.

CPU steal time — это время, в течение которого виртуальная машина не получает ресурсы процессора для своего выполнения. Это время считается только в гостевых операционных системах в средах виртуализации. Причины, куда деваются эти самые выделенные ресурсы, как и в жизни, весьма туманны. Но мы решили разобраться, даже поставили целый ряд экспериментов. Не то чтобы мы теперь всё знаем о steal, но кое-что интересное сейчас расскажем.

Посвящается всем отчаявшимся и потерявшим надежду… открутить заржавевшую гайку!

На улицы наших городов определенно пришла весна. Потеплело и люди с радостью начали отдавать предпочтение своим настоящим железным друзьям, хоть на время забывая про планшеты и смартфоны. Велосипедисты, мотоциклисты и еще множество любителей сезонных средств передвижения достали свое добро и вдруг обнаружили, что что-то заржавело, что-то невозможно открутить и т.д. и т.п. Признаюсь, я один из этих, обнаруживших :) И чтобы не пропал даром труд по борьбе с коррозией, решил накопленный материал оформить в хабра-статью.

Информация точно будет полезна абсолютно всем, кому хотя бы раз приходилось бороться с ржавыми деталями, не только автолюбителям и самодельщикам, но и реставраторам техники, тем кто собирается красить ржавые столбы на даче/страдает от ржавых разводов на раковине и просто желающим докопаться до сути процесса ржавления и найти методы эффективной борьбы с этой напастью. Сегодня говорим о том, как разбудить «заснувшую сталь».

Ну и, традиционно — не забудь закинуть в закладки, %USERNAME%, пригодится! :)

Привет, Хабр!

Меня зовут Кристина, я клинический психолог. Около двух лет назад я опубликовала на Geektimes пост о патопсихологической диагностике, в котором рассказала о том, как производится исследование психики пациентов в психиатрическом стационаре на предмет наличия или отсутствия нарушений мышления, памяти и других функций психики.


Всё, что нужно знать о нашей патопсихологической диагностике. Источник: [43, стр. 133-134].

В комментариях мне задали довольно много вопросов о том, насколько надёжны используемые методы, где границы их применимости и т.д. В своих ответах я последовательно защищала используемый инструментарий и психиатрию / психологию в целом.

Прошло два года, и я уже не тот наивный специалист, который только вышел из государственной системы психиатрической помощи, я успела поработать в частной практике, тесно сотрудничая с психиатром и имея возможность увидеть те аспекты психиатрии, которые ранее были скрыты от меня. Мои взгляды на индустрию душевного здоровья несколько изменились.

Сегодняшний пост будет не таким восторженным и, возможно, несколько более эмоциональным. В нём будет некоторое количество инсайдерской информации, на которую, к сожалению, я не могу привести пруфы, но я постараюсь в ключевых моментах обосновать свои доводы соответствующими ссылками. Скажем так, в индустрии всё не так радужно, как мне бы хотелось, и я считаю, что о её проблемах нужно говорить открыто.

Пост написан в соавторстве с Лобановым Виталием (hdablin). Текст получился довольно длинным, в нём мало картинок и много пространных рассуждений. Но если вам интересны проблемы диагностики в психиатрии и смежных дисциплинах, добро пожаловать под кат.

29 марта инженер по имени Жерард Вильямс Третий ушел из компании Apple. Это известие сразу опубликовал CNET и еще три десятка изданий во всем мире, не только технических, но и финансовых. Что же такого делал этот инженер, что его уход вызвал волнение среди биржевых спекулянтов? Он 9 лет проектировал процессоры в Apple iPhone, до этого 12 лет работал в ARM, до этого проектировал DSP в Texas Instruments, а до этого разрабатывал в Интеле схемы на ПЛИС. Во всех местах он использовал технологию проектирования на уровне регистровых передач, с использованием языков описания аппаратуры Verilog и VHDL.

Примеры поближе к России? На фото справа: 25-летний москвич Илья Неганов взял в 2011 году книжку Харрис & Харрис (последнюю версию которой можно скачать здесь или здесь), спроектировал простой процессор, сейчас работает в Apple, проектирует на верилоге GPU, по выходным летает на самолетике. Ниже пара молодоженов из Санкт-Петербурга, которые проектировали на верилоге и ПЛИС обработку изображений из камеры и получили приз на конкурсе Innovate FPGA. Они провели медовый месяц в штаб-квартире Интела в Санта-Кларе. Далее товарищи из Киева, двое из которые выиграли бронзу на европейском финале Innovate FPGA. И наконец два школьника, из 5 и 9 классов, которые делают свои первые упражнения с микросхемами малой степени интеграции на макетной плате, после чего приступают к упражнениям на верилоге и ПЛИС.

Это пять точек на траектории от школьника к Жерарду Вильямсу Третьему. Траектория довольно тяжелая, так как начальный барьер для входа в проектирование цифровых микросхем выше, чем для входа в программирование. В этом посте мы поговорим о том, как облегчить начальный участок траектории для российских и других школьников.

Это продолжение первой статьи о LPCNet. В первом демо мы представили архитектуру, которая сочетает обработку сигналов и глубокое обучение для повышения эффективности нейронного синтеза речи. На этот раз превратим LPCNet в нейронный речевой кодек с очень низким битрейтом (см. научную статью). Его можно использовать на текущем оборудовании и даже на телефонах.

Впервые нейронный вокодер работает в реальном времени на одном процессорном ядре телефона, а не на высокоскоростном GPU. Итоговый битрейт 1600 бит/с примерно в десять раз меньше, чем выдают обычные широкополосные кодеки. Качество намного лучше, чем у существующих вокодеров с очень низким битрейтом и сопоставимо с более традиционными кодеками, использующими более высокий битрейт.