Вступление

Proxmox Virtual Environment (Proxmox VE) — система виртуализации с открытым исходным кодом, основанная на Debian GNU/Linux. Разрабатывается австрийской фирмой Proxmox Server Solutions GmbH, спонсируемой Internet Foundation Austria.
В качестве гипервизоров использует KVM и OpenVZ. Соответственно, способна выполнять любые поддерживаемые KVM ОС (Linux, *BSD, Windows и другие) с минимальными потерями производительности и Linux без потерь.
Управление виртуальными машинами и администрирование самого сервера производятся через веб-интерфейс либо через стандартный интерфейс командной строки Linux.
Для создаваемых виртуальных машин доступно множество опций: используемый гипервизор, тип хранилища (файл образа или LVM), тип эмулируемой дисковой подсистемы (IDE, SCSI или VirtIO), тип эмулируемой сетевой карты, количество доступных процессоров и другие.
ru.wikipedia.org/wiki/Proxmox_Virtual_Environment

Стал доступен долгожданный релиз WordPress! WordPress 3.1 с кодовым именем «Reinhardt» назван в честь джазового гитариста Джанго Рейнхардта (Django Reinhardt). Версия 3.1 доступна для загрузки, либо вы можете обновить её из админки.

В предыдущих статьях (первая, вторая) мы бегло и в шутливой форме прошлись по примерам противодействия, которое оказывают нам сотрудники заказчика на различных этапах проекта. Сегодня предметом рассмотрения будет сдача работ, и мы подойдем к этому этапу во всеоружии, чтобы ни один тролль не прорвался. Получилось много букв, но, надеюсь оно того стоит.

Сдача результатов работы является одним из самых драматических этапов проекта. Человеко-месяцы, потраченные на разработку, отладку, тестирование и внедрение вашего решения, не должны быть потрачены зря. Если сдача работ поручена вам, то ваша роль в команде весьма значительна, а доверие руководства велико, даже если начальники вам этого никогда не говорили. Облажаться на сдаче работ иногда означает конец вашей блистательной карьеры. Так что лучше этого не делать.

Процесс приемо-сдаточных испытаний должен быть строго формализован. Всем понятно, что в конце этого процесса должен появиться протокол и акт, на основании которого выпускается приказ о переводе системы в опытную или промышленную эксплуатацию. Акт также является формальным поводом для выставления счета на оплату очередного этапа проекта.

В этой статье я без лишних шуток (какие уж тут шутки!) и максимально последовательно (ну, для блога, конечно) опишу процесс сдачи проектных работ. Разумеется, многие вещи опытным коллегам покажутся очевидными. Пусть. Зато менее опытные коллеги или желающие примерить ответственную роль сдающего на себя найдут эту публикацию полезной и познавательной.

Находчивый студент из Университета Уотерлу (Канада) не зная, чем занять своё свободное время, неожиданно решил, что ему край как нужны электронные визитные карточки.
Составить схему оказалось несложно; на ней разместились 3 резистора, 1 конденсатор, cтабилитрон и микроконтроллер ATtiny85:


Получилось очень даже ничего:


Микроконтроллер фиксирует несколько нажатий caps lock и вот, как это всё это в итоге работает:

Поглядите на этот гиктастический¹ трёхмерный куб светодиодов 8×8×8, созданный пользователем chr на сайте «Instructables»:



Хотите сделать себе такой? Тогда просто последуйте этому *гм* простому DIY-пособию,² и вскорости вы ошеломите своих друзей собственным 3D-LED-кубом!

___________________
¹ _{В первоисточнике — «geektastic» (от слов «geek» — гик и «fantastic» — фантастический).}
² _{В комментариях опубликован перевод этого пособия, который изготовил sir06Will.}

В данной статье я опишу процесс разработки сенсорной клавиатуры, которую можно использовать в своих девайсах. Такую клавиатуру нетрудно собрать, т.к. в ней отсутствуют механические части, а отсутствие механической обратной связи компенсируется изяществом использования.

Итак, пришло время рассказать кое-что поинтереснее простых поделок на АВРках. В этой статье я расскажу, как собрать на АВР устройство, выполняющее достаточно серьезную обработку аудио-сигнала с целью распознания голосовых команд.

Вступление

Как оказалось тема алгоритмов интересна Хабра-сообществу. Поэтому я как и обещал, начну серию обзоров «классических» алгоритмов на графах.
Так как публика на Хабре разная, а тема интересна многим, я должен начать с нулевой части. В этой части я расскажу что такое граф, как он представлен в компьютере и зачем он используется. Заранее прошу прощения у тех кто это все уже прекрасно знает, но для того чтобы объяснять алгоритмы на графах, нужно сначала объяснить что такое граф. Без этого никак.

Интро

Этой статьей я начинаю цикл статей об известных и не очень структурах данных а так же их применении на практике.

В своих статьях я буду приводить примеры кода сразу на двух языках: на Java и на Haskell. Благодаря этому можно будет сравнить императивный и функциональный стили программирования и увидить плюсы и минусы того и другого.

Начать я решил с бинарных деревьев поиска, так как это достаточно базовая, но в то же время интересная штука, у которой к тому же существует большое количество модификаций и вариаций, а так же применений на практике.

Краткая предыстория

Вообще, все началось давно. Настолько давно, что вряд ли остались свидетели holy wars тех дней, когда решалось — сколько же бит должно быть в байте.

Это сейчас нам кажется само собой разумеющимся, что 1 байт = 8 бит, что в байте можно закодировать 256 различных значений. Но когда-то было совсем не так. История помнит и семибитные кодировки, и шестибитные, и даже более экзотические системы (например — ЭВМ «Сетунь», которая использовала троичную логику, то есть один троичный бит — трит мог иметь три, а не два значения, для нее было справедливо соотношение 1 трайт = 6 тритам). Но если оставить в стороне всякую экзотику, то мэйнстримом все-таки были кодировки, в которых 6, 7 или 8 бит в байте.

Шестибитная кодировка (например — BCD) позволяла закодировать в одном байте 64 различных значения, что, как казалось, было вполне достаточно для кодирования алфавитно-цифровых символов, а «лишний» седьмой бит расширял кодировку уже до 128 символов.

Однако скоро восьмибитный байт стал общепринятым.

Дональд Кнут (известный тем, что его книги никто не читает) пишет, что хотя первый двоичный поиск был опубликован в 1946 году, первый двоичный поиск без багов был опубликован только в 1962.

Алгоритм двоичного поиска похож на то, как мы ищем слово в словаре. Открываем словарь посередине, смотрим в какой из половин будет нужное нам слово. Допустим, в первой. Открываем первую часть посередине, продолжаем половинить, пока не найдем нужное слово.

С массивами так: есть упорядоченный массив, берем число из середины массива, сравниваем с искомым. Если оно оказалось больше, значит искомое число в первой половине массива, если меньше — во второй. Продолжаем делить оставшуюся половину, когда находим нужное число возвращаем его индекс, если не находим возвращаем null.

В наше время все большую популярность набирают генетические алгоритмы. Их используют для решения самых разнообразных задач. Где-то они работают эффективнее других, где-то программист просто решил выпендриться…

Так что же такое генетический алгоритм? Если верить википедии, то генетический алгоритм — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию. Является разновидностью эволюционных вычислений. Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.

Т.е. генетический алгоритм работает наподобие нашей с вами эволюции. Сначала создаются начальные популяции, затем они скрещиваются между собой (при этом возможно возникновение мутаций). Популяции выжившие в процессе естественного отбора проверяются на удовлетворение заданным критериям. Если удовлетворяют — все счастливы, если нет — вновь скрещиваются и так до финальной победы.

Как это все выглядит вы можете увидеть на следующем рисунке:

Дело было на третьем курсе, появился у нас предмет ИИС (интеллектуальные информационные системы). Так как я давно интересовался распознаванием образов, удалось выпросить тему «распознавание рукописных цифр». Я решил не возиться с нейронными сетями и придумать что-то свое, простое, но достаточно эффективное.

Здравствуйте, уважаемое хабрасообщество.
В последнее время на хабре стали появляться статьи, так или иначе связанные с анализом и обработкой сигналов и изображений (например Обнаружение устойчивых признаков изображения: метод SURF, Интегральное представление изображений от BigObfuscator), в связи с чем я хотел бы вкратце осветить такой инструмент для анализа сигналов, как wavelet-преобразование.

Для того, чтобы понять смысл вейвлет анализа начнем довольно издалека. В данной статье описывается математический смысл (простыми словами) вейвлет-преобразований, о применимости и его дискретной версии я расскажу позднее.

Спектральный анализ — это один из методов обработки сигналов, который позволяет характеризовать частотную составляющую измеряемого сигнала.

[FF D8]

Вам когда-нибудь хотелось узнать как устроен jpg-файл? Сейчас разберемся! Прогревайте ваш любимый компилятор и hex-редактор, будем декодировать это:

Специально взял рисунок поменьше. Это знакомый, но сильно пережатый favicon Гугла:

Последующее описание упрощено, и приведенная информация не полная, но зато потом будет легко понять спецификацию.

Даже не зная, как происходит кодирование, мы уже можем кое-что извлечь из файла.

[FF D8] — маркер начала. Он всегда находится в начале всех jpg-файлов.

Следом идут байты [FF FE]. Это маркер, означающий начало секции с комментарием. Следующие 2 байта [00 04] — длина секции (включая эти 2 байта). Значит в следующих двух [3A 29] — сам комментарий. Это коды символов ":" и ")", т.е. обычного смайлика. Вы можете увидеть его в первой строке правой части hex-редактора.

Однажды мне понадобилось решить простенькую (как мне тогда казалось) задачу – в PHP-скрипте узнать длительность mp3-файла. Я слышал о ID3 тегах и сразу подумал, что информация о длительности хранится либо в тегах, либо в заголовках mp3-файла. Поверхностные поиски в интернете показали что за пару-тройку минут решить эту задачу не получится. Поскольку от природы я довольно любопытен а время не поджимало — решил не использовать сторонние инструменты а разобраться в одном из самых популярных форматов самостоятельно.

Если Вам интересно, что там внутри – добро пожаловать под кат (трафик).

Предисловие

Совсем недавно в этом блоге была опубликована статья, посвященная алгоритму поведения роя пчел. Данная статья рассказывает о другом алгоритме роевого интеллекта, называемом муравьиным алгоритмом. Она состоит из введения, вкратце рассказывающего о заимствованном природном механизме, описания оригинального алгоритма Марко Дориго, обзора других муравьиных алгоритмов и заключения, в котором указываются области применения муравьиных алгоритмов и перспективные направления в их исследованиях.

Введение

Муравья нельзя назвать сообразительным. Отдельный муравей не в состоянии принять ни малейшего решения. Дело в том, что он устроен крайне примитивно: все его действия сводятся к элементарным реакциям на окружающую обстановку и своих собратьев. Муравей не способен анализировать, делать выводы и искать решения.

Эти факты, однако, никак не согласуются с успешностью муравьев как вида. Они существуют на планете более 100 миллионов лет, строят огромные жилища, обеспечивают их всем необходимым и даже ведут настоящие войны. В сравнении с полной беспомощностью отдельных особей, достижения муравьев кажутся немыслимыми.

Здравствуйте, уважаемые читатели. Хочу представить вашему вниманию описание алгоритма компрессии данных SwingingDoor и рассказать о том, как мы его применяем.



По роду деятельности я занимаюсь разработкой решений в области промышленной автоматизации, а более конкретно — разработкой информационных систем производства. Их назначение — предоставлять информацию для людей и других систем. Они предоставляют оперативные, самые последние данные, а также данные за прошлое. Данные поступают из многочисленных систем контроля (СК), количество параметров измеряется десятками тысяч.

Зачем использовать компрессию, почему бы не хранить все данные?

Введение

Стая птиц представляет собой прекрасный пример коллективного поведения животных. Летая большими группами, они почти никогда не сталкиваются в воздухе. Стая двигается плавно и скоординировано, словно ей кто-то управляет. А любой, кто вешал в своем дворе кормушку, знает, что спустя несколько часов его найдут все птицы в округе.

Введение

Так уж повелось, что любую статью о нечеткой логике принято начинать с упоминания имени Лотфи Заде. И я не стану исключением. Дело в том, что этот человек стал не только отцом-основателем целой научной теории, написав в 1965 году фундаментальный труд «Fuzzy Sets», но и проработал различные возможности ее практического применения. Он описал свой подход в 1973 году в тексте «Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes» (опубликованном в журнале IEEE Transactions on Systems). Примечательно, что сразу после его выхода одна предприимчивая датская фирма весьма успешно применила изложенные в нем принципы для усовершенствования своей системы управления сложным производственным процессом.

Но при всех заслугах Л. Заде, не менее важный вклад внесли последователи этой теории. Например, английский математик Э. Мамдани (Ebrahim Mamdani). В 1975 году он разработал алгоритм, который был предложен в качестве метода для управления паровым двигателем. Предложенный им алгоритм, основанный на нечетком логическом выводе, позволил избежать чрезмерно большого объема вычислений и был по достоинству оценен специалистами. Этот алгоритм в настоящее время получил наибольшее практическое применение в задачах нечеткого моделирования.