Andriuha077

Почти все персональные компьютеры, выпущенные за последние несколько лет, обладают как минимум двухъядерным процессором. Если у тебя, читатель, не очень старый комп или не какой-нибудь бюджетный ноутбук, то, вероятнее всего, ты обладатель многопроцессорной системы. А если еще любишь играть в игры, то тебе доступно около сотни GPU-ядер. Однако львиную долю времени вся эта мощь пылится без дела. Попробуем это исправить.

Евгений Федин раскопал где-то на ГосЗакупках техническое задание и автодокументацию на КОИБы (архив «КОИБ 500 шт»...).

КОИБы или комплексы обработки избирательных бюллетеней используются на некоторых избирательных участках России для автоматизации процесса подсчёта голосов на выборах и референдумах.

В последнее время Arduino-подобными платами уже никого не удивить, как и китайскими клонами оных. В этой статье речь пойдет о Arduino-совместимой платой от Cypress Semiconductor — CY8CKIT-042 PSoC 4 Pioneer Kit, которая может быть хорошей альтернативой как благодаря своим возможностям, так и благодаря весьма функциональной IDE.

Многие из новейших суперкомпьютеров основаны на аппаратных ускорителях вычислений (accelerator). включая две самые быстрые системы согласно TOP500 от 11/2013. Ускорители распространяются так же и на обычных PC и даже появляются в портативных устройствах, что ещё больше способствовует росту интереса к программированию ускорителей.

Такое широкое применение ускорителей является результатом их высокой производительности, энергоэффективности и низкой стоимости. Например, если сравнить Xeon E5-2687W и GTX 680, выпущенные в марте 2012, мы увидим, что GTX 680 в четыре раза дешевле, имеет в 8 раз большую производительность операций одинарной точности и в 4 раза большую пропускную способность памяти, а так же обеспечивает более 30 раз большую производительность в пересчёте на доллар и в 6 раз большую производительность на ватт. Исходя из таких сравнительных результатов, ускорители должны бы использоваться везде и всегда. Почему же этого не происходит?

Отношение между «чистыми» и «прикладными математиками» основаны на доверии и понимании. «Чистые математики» не доверяют «прикладным математикам», а «прикладные математики» не понимают чистых математиков.

Некоторое время назад я столкнулся с тем, что не смог найти доступных материалов, в которых на великом и могучем описывался бы метод погруженной границы. Если в кратце, то это метод вычислительной гидродинамики, который позволяет расчитывать обтекание достаточно сложных по форме и динамике объектов. Так вот русскоязычных публикаций на эту тему было крайне недостаточно. «Не беда, будем читать работы зарубежных коллег» — подумалось мне. Но и тут ждал небольшой подвох — все имеющиеся материалы и публикации по этому методу были очень теоретичны, а мне (не уверен, возможно это не только моя особенность) обычно сложно сделать переход от теоретических выкладок к более-менее рабочему воплощению в коде. Поэтому для таких же несчастных, что и я (и с некоторой долей надежды на советы от умудренных опытом личностей) я решил сделать краткое описание этого метода и предложить самый простой способ его реализации.

Давно хотел написать общую статью, содержащую в себе самые основы Image Recognition, некий гайд по базовым методам, рассказывающий, когда их применять, какие задачи они решают, что возможно сделать вечером на коленке, а о чём лучше и не думать, не имея команды человек в 20.

Какие-то статьи по Optical Recognition я пишу давненько, так что пару раз в месяц мне пишут различные люди с вопросами по этой тематике. Иногда создаётся ощущение, что живёшь с ними в разных мирах. С одной стороны понимаешь, что человек скорее всего профессионал в смежной теме, но в методах оптического распознавания знает очень мало. И самое обидное, что он пытается применить метод из близрасположенной области знаний, который логичен, но в Image Recognition полностью не работает, но не понимает этого и сильно обижается, если ему начать рассказывать что-нибудь с самых основ. А учитывая, что рассказывать с основ — много времени, которого часто нет, становится всё ещё печальнее.

Здравствуйте. В короткой серии постов я постараюсь описать возможности, и подходы работы с одной из наиболее популярной и развивающейся РТОС для микроконтроллеров – FreeRTOS. Я предпологаю базовое знакомство читателя с теорией многозадачности, о которой можно почитать в одном из соседних постов на Хабре или ещё где-то.
Ссылки на остальные части:
FreeRTOS: межпроцессное взаимодействие.
FreeRTOS: мьютексы и критические секции.

Поисковый сервер Sphinx (sphinxsearch) позиционируется как система, весьма неплохо масштабируемая под высокие нагрузки и большие объёмы индексов. В целом это неплохо — но иногда под рукой нет машины с 16-ядерным процессором и 256Гб оперативки. А что делать, если ядро всего одно? А если и с объёмом памяти не очень? А если это не сервер и даже не средний PC, а вообще роутер на SoC, с далеко не самым быстрым «камнем», и где всего 32Мб оперативки, да и ту нужно делить с другими процессами и системой? Взлетит ли в таком случае поисковик? Будет ли работать? Оправдано ли?
Да, взлетит. Да, будет работать. Да, вполне оправдано.

Специалисты из криптографической компании Silent Circle совместно с Geeksphone разработали новую модель смартфона, в который изначально встроена криптографическая защита коммуникаций, в том числе голосовых разговоров, текстовых сообщений, файлов (передача и хранение в зашифрованном виде) и видеочатов. Blackphone — первый мобильник такого класса.

Blackphone работает под операционной системой PrivatOS, которая является форком Android, ориентированным на безопасность. Смартфон не будет привязан к какому-то определённому оператору связи или даже производителю.

До сих пор Raspberry Pi остается одним из самых популярных технологических гаджетов.На эту плату Вы можете установить практически любую операционную систему. Но сегодня мы поговорим о том, как писать программы для этой платы без операционной системе, пользуясь лишь аппаратными средствами.

В чем подвох?

На первый взгляд задача кажется тривиальной: скачиваем keil, создаем проект… Но все не так просто. Все среды программирования(keil, IAR, Atolic) поддерживают максимум ARM9.У нас же ARM11. Это связано с негласным правилом, что на голом железе пишут до ARM9, а после на Линуксе. Но все-таки есть одна лазейка: arm-none-eabi-gcc поддерживает любой ARM.
Вторая проблема заключается в том, что под данный процессор(BCM2835) нет никаких конфигурационных файлов, header'ов и т.д. Здесь нам на помощь придет загрузчик Raspberry Pi. И ничего, что он пропритетарный. Он выполняет две функции: инициализирует процессор и его периферию, а также передает управление ядру kernel.img. Мы просто замаскируем свою программу под ядро и загрузчик её запустит.

Доброго времени суток читатель. Сегодняшний пост будет посвящен вычислению приближенного значения фрактальной размерности плоского изображения, которая тесно связано с размерности Минковского. Это интересно как минимум по двум причинам. Во-первых оказывается, что размерность ограниченного множества в метрическом пространстве может быть не только целым числом, но и любым неотрицательным. Во-вторых значение размерности контура изображения (а это ограниченное множество в метрическом пространстве) является хорошим признаком. В рамках сегодняшнего поста не предусмотрено исследование робастности этого признака, но давайте рассмотрим показательный пример. Множество различных характеристик клеток опухолей молочной железы, полученное в результате анализа снимков тонкоигольной пункционной биопсии. Множество данных состоит из 30 признаков (поля таблицы) с пометкой злокачественная или доброкачественная опухоль, и одним из признаков является как раз фрактальная размерность ядер клеток опухоли. Под катом вас ждет объяснение смысла фрактальной размерности множества, по возможности доступным языком, алгоритм вычисления приближенного значения этой размерности, его реализация на c# и ряд примеров с картинками. Возможно вы открыли этот пост только из-за картинки справа, это изображение я позаимствовал из инстаграмма Jennifer Selter, и в конце мы вычислим фрактальную размерность, так сказать филейной части Дженифер. Хочется кстати вас попросить ответить на пару вопросов в конце поста.

— Ты пил пиво, — тихо заговорил Джо. — Плохо работал консервный нож.
Ты сказал, что сам смастеришь консервный нож, побольше и получше. Это я и есть.
Генри Каттнер, «Робот-зазнайка»

UPD> Начат сбор предзаказов habrahabr.ru/post/163865

Кто-бы мог подумать, что мы своими руками сможем разработать такую красавицу и умницу. Мало того — не просто разработать на бумаге, а ещё и получить десяток работающих образцов.

Картинка Для Привлечения Внимания

Пролог

Давным-давно мы с коллегой начали заниматься управлением через Интернет всякими штуковинами типа вебкамер и маленьких машинок. Чуть позже у нас появились ездящие девайсы посерьёзнее, способные нести на борту свой контроллер и ёмкую батарею. К тому же я увлёкся всякими летающими штуковинами — самолётами и коптерами, что внесло дополнительную лепту в список хотелок.

Не покидала мысль о том что хорошо бы сделать видео не «вид сбоку или сверху», а вид с борта девайса, от первого лица. То что самолётчики/коптеристы называют FPV. Было это примерно пару лет назад. Пробовали ставить на машинку аналоговую камеру и передатчик, принимали видео на ТВ-тюнер, далее отдавали на видеосервер для раздачи рулящим машинками. Но сразу всплыли нюансы — одновременно можно транслировать только 3-4 видеопотока, иначе появляются наводки с одного канала на другой. Плюс дороговизна такого решения, плюс проблемы с разрешёнными частотами, плюс паршивое качество картинки с постоянно появляющимися помехами… В общем, попробовали и забили на это дело. К тому же, возможностей управляющего контроллера (тогда всё было сделано на базе всем известной Ардуинки) начало нехватать. Стали искать другие варианты, чтоб было недорого, дёшево, удобно и практично. Но имеющиеся в продаже (за границей, само собой и с довольно высокой стомостью) на тот момент железки для нужд не подходили. Одни умели всё кроме видео, другие умели только видео, но не позволяли подключать периферию, и т.д. и т.п.

Несколько лет назад мы – авторы данного материала – изрядно покопавшись в патентах, дневниках и лекциях Н.Теслы (благо, образование позволяло) пришли к выводу, что пресловутая Башня Тесла по передаче энергии не «фейк», а вполне рабочая конструкция.

В результате нескольких лет исследований, размышлений, изучения первоисточников, сопоставления данных, формирования и отсеивания гипотез и т.п. – появилась красивая и, по сути, простая модель, которая строго вписалась в классическую физику и была подтверждена численным моделированием в пакете Ansoft HFSS. С момента начала проекта, мы провели некоторое количество дискуссий в различных сообществах, где от нас требовали «статью для технарей» — в результате появился данный материал.

Этот материал не является строгой теорией (т.е. теорией, учитывающей все возможные аспекты работы Башни Теслы). Тем не менее, мы постарались достаточно полно осветить предлагаемую концепцию и привести адекватные численные оценки основных характеристик процесса. Так что, если Вам интересно разобраться в модели и поучаствовать в конструктивной дискуссии – приглашаем ознакомиться с материалами.

В 2011 году IBM показала технологический прорыв, когда суперкомпьютер Watson выиграл у чемпионов игрового шоу «Jeopardy». И сейчас компания хочет сделать перезагрузку своих высокопроизводительных серверов Power, впервые задействовав графический процессор.

В своей предыдущей статье я вкратце коснулся темы создания High Availability решения на основе демона heartbeat. Однако, как выяснилось, что-то сложнее чем 2-х узловой кластер на нем делать не так уж удобно. Изучение проблемы вывело меня на след проекта Pacemaker. Его-то мы сейчас в кратце и рассмотрим.