Если вы подумываете о покупке своего первого 3D-принтера, но ничего о них не знаете и не понимаете, с чего начать выбор, эта статья для вас.

Привет, Хабр! Я Денис Воденеев, директор отделения автоматизированного тестирования в IBS. Увлекаюсь 3D-печатью уже 5 лет — первый принтер купил в 2019 году.

В этой статье расскажу о том, какие бывают 3D-принтеры, как их выбирать, сколько они стоят, какие нужны расходники, и о многом другом, что надо знать перед покупкой своего первого принтера.

Прошлая наша статья, где мы задали несколько вопросов блогеру IMAXAI (он же Максим Горшенин) почему-то была им оставлена без должного внимания. Мы предположили, что Максима опять все обманули, и его лучшие друзья, которые "все разработали сами", на самом деле не такие уж и "все сами", а всего лишь в шелкографии китайской платы нарисовали свой бренд. Так как Максим почему-то не захотел во имя "импортозамещения" задать наши неудобные вопросы своим друзьям, то у нас появились теперь вопросы к самому Максиму. Является ли целью его деятельности действительное импортозамещение, или же просто из меркантильных целей, на волне хайпа и эпатажа, он продвигает тех кто с ним сотрудничает и топит других, кто отказался от его предложений? И что будет если те кого он так истово возносит на пьедестал импортозамещения окажутся обычными продвинутыми "переклейщиками шильдиков"? Интересно? Ну что же, сегодня мы поближе рассмотрим очередного друга блогера - компанию GS Group, чьей продукцией наш подопечный, кстати, приторговывает на своем сайте.

Материал подготовлен на основе выступления с CppCon 2015 "Greg Law: Give me 15 minutes & I'll change your view of GDB" (доступно по ссылке ). Многие моменты я изменял и корректировал, поэтому учтите, что перевод достаточно вольный.

И да, вынесем за скобки вопрос о том, насколько GDB в целом удобная или неудобная программа, и что в принципе лучше использовать для дебаггинга: в данной статье будет рассматриваться именно работа с GDB.

В статье будет рассматриваться отладка кода на C в ОС Linux.

Доступ к файлам через отображение-в-память (mmap) — это способность некоторых операционных систем отобразить содержимое какого-либо файла в адресное пространство программы. Сама программа получает доступ к содержимому файла через указатели, как если бы сам файл был бы целиком загружен в оперативную память. Операционная система прозрачно загружает части файла в оперативную память, и автоматически выгружает их, когда памяти не хватает.

MMAP захватила умы программистов СУБД на многие десятилетия, как альтернатива буферу данных. И вот здесь следует отметить, что в mmap имеются серьёзные проблемы с корректностью и скоростью работы с данными в современных СУБД. В реальности, некоторые известные СУБД сперва использовали mmap для работы с "больше-чем-вмещается-в-память" базами данных, но вскоре обнаружили эти скрытые ограничения, которые принудили их к самостоятельному управлению файловым вводом/выводом, после заметных трат на инженерные исследования. В этом смысле mmap и СУБД подобны сочетанию кофе и острой пищи: неудачное сочетание, которое не очевидно, пока сам не попробуешь.

Покуда разработчики по прежнему пытаются использовать mmap в новых СУБД, мы написали эту статью, чтобы предупредить остальных, что mmap это не подходящая замена привычному буферу. Далее мы обсудим основные недостатки mmap, а также покажем явные ограничения производительности, которые мы обнаружили в наших экспериментах. На основании этих находок мы поделимся рецептами, когда разработчикам СУБД следует избегать mmap для реализации файлового ввода/вывода.

В предыдущих статьях цикла был приведен пример реализации ведомого модуля JTAG на Verilog. Я предположил, что количество инженеров, знающих Verilog, меньше, чем количество инженеров, которым требуется понимание принципов работы JTAG. Поэтому, помимо реализации на Verilog, модуль JTAG был также реализован на Си.

Так как реализация на Си преследовала исключительно образовательную цель, то скорость её работы была принесена в жертву некоторой унифицированности подходов с реализацией на Verilog. Поэтому я был несколько удивлён, когда в личном сообщении @Sergei2405 спросил, нет ли способа ускорить работу примера для микроконтроллера, чтобы применить этот код в промышленном изделии.

Субъективно, практическое применение программного JTAG мне по‑прежнему видится не вполне оправданным.
Но, во‑первых, это хороший повод рассмотреть предельные возможности микроконтроллеров.
А во‑вторых, есть формальная причина сказать, что в данной статье предлагается Решение Прикладной Задачи :)

Итак, сегодня мы поговорим про прерывания, поллинг и прочее. А протокол JTAG станет фоном для повествования.

Формальной причиной появления этой статьи стала недавняя замечательная публикация "Электрический путь в век скоростей" в которой автор изложил исторические факты о первых, весьма не робких, шагах в развитии высокоскоростного железнодорожного сообщения, предпринятых в Германии в конце XIX начале XX века. Мне, как человеку некоторым образом связанному с железнодорожным транспортом, упомянутая статья понравилась тем, что она осветила, пусть и в публицистической форме, историю первого применения асинхронного двигателя в качестве тягового двигателя железнодорожного экипажа. Впечатляет и масштаб рекорда скорости, достигнутого электровагоном AEG - ведь, на минуточку, дело было в 1903 году! Такой успех технически во многом обусловлен применением именно бесколлекторного двигателя переменного тока.

Возникает вопрос - почему, показав столь впечатляющий результат, асинхронный тяговый двигатель исчез со сцены почти на столетие, уступив место коллекторному двигателю постоянного тока? Причин этому много, и главная из них - отнюдь не тройной токоприемник, как могло бы показаться. На этот вопрос я и постараюсь ответить в этой статье.

С помощью обработки данных с уличных камер проанализируем характеристики движения пешеходов. Посмотрим как на их поведение влияет качество работы коммунальных служб. Узнаем насколько сильно замедляет передвижение гололед, и как много шагов нужно, чтобы это выяснить.

О том, как я пыталась поступать в самые лучшие ВУЗы планеты на прикмат и что я из этого вынесла.

В тоннелях Boring Company, построенных, чтобы не было пробок, теперь пробки. Cybertruck не поедет до 2023 года Но все это мелкие проблемы по сравнению с тем, чем обещает стать Starlink. Это главный проект Илона Маска, который должен спонсировать SpaceX, и собрать достаточно денег, чтобы обеспечить полет на Марс. Но он может стать и самой большой ошибкой.

1500 спутников уже запущены и работают, 145 000 пользователей в США и Канаде уже довольны своим интернетом. Тем не менее верить в успех этого проекта, скорее всего, преждевременно. И даже более того: возможно, нам будет лучше, чтобы это будущее никогда не наступило.

Осторожно, в тексте много цифр. И, если вы продолжаете верить в Starlink, он может вас сильно разочаровать.

В C++ есть несколько "умных указателей" - std::unique_ptr, std::shared_ptr, std::weak_ptr. Также есть более нестандартные умные указатели, например в boost: intrusive_ptr, local_shared_ptr.

В этой статье мы рассмотрим новый вид умного указателя, который можно назвать static_ptr. Больше всего он похож на std::unique_ptr без динамической аллокации памяти.

Прим. перев.: автор данного исследования — Marc Richards, Solutions Architect и DevOps-инженер — продемонстрировал потрясающую настойчивость и тщательность в тотальной оптимизации производительности веб-приложения. Получившийся материал — кладезь полезных знаний для расширения своего кругозора в области оптимизации, особенностей сетевого стека в Linux и не только, даже вне зависимости от практической заинтересованности в конечном результате автора. Приготовьтесь к по-настоящему длинному техническому путешествию с обилием терминологии, увлекательных графиков и полезных ссылок.

Это история одного моего хобби-проекта - создания встроенной в интерьер майнинг-фермы с видеокартами в масле, которая своим теплом отапливает лоджию.

В статье покажем, как алгоритмы компьютерного зрения помогают решить задачу автоматического определения объема круглого леса в лесовозе по фотографии. Пройдем путь от идеи до прототипа. Расскажем, какие были выбраны решения и почему.

Необходимая подготовка читателя — должно быть общее представление о компьютерном зрении (computer vision) и нейронных сетях. Здесь не будет описаний, что такое сверточная нейронная сеть и т.п., статей по таким основам найдете много на хабре (вот хорошая Глубокое обучение для новичков: распознаем изображения с помощью сверточных сетей). В то же время, совсем новички могут получить представление, какие знания и компетенции нужны для решения подобных задач.

Попытаемся сделать зарядник 300 Вт с КПД 99% из тех деталей которые еще остались в стоках интернет-продавцов. Продумаем архитектуру. Cоздадим схему. Проведем симуляцию в LTSpice и Microcap. Научимся технологии оптимизации в симуляторе. Найдем применение методу Monte Carlo. Посмотрим на трассировку. Попробуем сравнительно новую фишку Altium Designer - PDN Analyzer.