Привет Geektimes. Данная статья является продолжением предыдущей части, про туристическое зарядное устройство "Anker Solar 21Вт". Идея использования солнечной батареи для зарядки разных гаджетов мне показалась весьма перспективной, но конечно, 21Вт в качестве универсальной зарядки мало — хочется иметь возможность заряда не только в солнечную погоду, а для этого нужен запас по мощности. Поэтому были куплены полноценные солнечные панели и начаты эксперименты с ними.


Что из этого получилось, подробности под катом.

Артем Каличкин (ЦФТ)

Меня зовут Артем Каличкин, я работаю в компании «Центр Финансовых Технологий», которая занимает лидирующие позиции по производству и разработке программного обеспечения для банковского и финансового сектора. Я занимаю должность директора по сопровождению эксплуатации.

Возможно ли использование практик и подходов DevOps, CD в корпоративной среде? Какие особенности? SPARC + Unix (Solaris)? Вертикальное масштабирование и как следствие — разная конфигурация в бою и на стейдже. Об этом и поговорим.

Прошел почти год с момента моей первой публикации об электросчетчике с RS485/ModBus интерфейсом SDM-220, затем была вторая статья о том, как собирать с него данные и обрабатывать статистику. Это третья, надеюсь, последняя. Она о том, как интегрировать счетчик с OpenHab. Результат наконец-то меня полностью устраивает.

Пролог

Сейчас в интернете можно найти несколько полезных туториалов (все ссылки в конце статьи) на тему того, как самому собрать дрон на 250 раме. Но, собирая свой первый квадрик по этим статьям, я столкнулся с проблемами, которые не были никак освещены. А именно: я не нашел полный лист деталей и дополнительного оборудования, который мне нужен, цену полной сборки, а также некоторые практические и теоретические вопросы. Именно поэтому было решено сделать данную статью в виде обобщения моего личного опыта и опыта других людей, дабы помочь новичкам (таким как я) как можно продуктивнее построить свой первый дрон.

1 часть будет посвящена подбору деталей, оборудования, сборке и подключению всех узлов коптера. Программная сторона будет рассмотрена во 2 части.

Сразу отчет о том, что у меня получилось:


На видео заметно, что во время полета у дрона пропали ножки, но об этом позже

Список часто задаваемых вопросов:

В: Не проще ли купить готовый квадрик и летать?
О: Проще, только если вы не собираетесь продолжать улучшать свой дрон и строить другие. То есть хотите просто полетать, а не ломать себе голову и тратить дорогое время. Магазинный дрон в любом случае легче в освоении и проще в эксплуатации. В качестве альтернативы могу предложить MJX Bugs 3. Обзор на него здесь. Цена от ~120$.

В: Нужно ли паять?
О: Да, нужно!

В: Собрать квадрик самому дешевле, чем купить в магазине?
О: Нет! Считаю это заблуждением. Если вы новичок, а раз вы читаете эту статью, скорее всего так оно и есть, то кроме деталей для квадрокоптера вам понадобится еще уйма всего. Прилагаю список ниже.

Всем привет! Меня зовут Олег и я программист-любитель под Android. Любитель потому что в данный момент я зарабатываю деньги программированием в совсем другом направлении. А это хобби, которому я посвящаю свое свободное время. К сожалению у меня нет знакомых программистов под Android и все свои базовые знания я черпаю либо из книг, либо из интернета. Во всех тех книжках и статьях в интернете, которые я читал, созданию базы данных для приложения отводится крайне мало места и по сути все описание сводится к созданию класса являющегося наследником SQLiteOpenHelper и последующему внедрению SQL кода в Java код. Если не считать, что мы получаем плохо читаемый код (а если в нашем приложении появляется больше 10 таблиц, то вспоминать все эти взаимосвязи между таблицами тот еще ад), то в принципе жить можно конечно, но как-то совершенно не хочется.
Забыл сказать самое главное, можно сказать что это моя проба пера тут. И так поехали.

Многие из нас в школе или университете посещали уроки черчения, но не многим из нас это нравилось. Часами возиться с линейкой, циркулем и плохо заточенным карандашом, пытаясь ровно и без помарок выводить размерные линии, бесконечные штриховки и странные формы, мало кому могло показаться интересным. Тем более, что к тому времени уже существовали компьютерные программы, способные автоматизировать это скучное, бессмысленное и беспощадное занятие. А настоящий прорыв в области проектирования деталей и подготовки конструкторской документации произошел в 1989 вместе с дебютом параметрического моделирования в Системе Автоматизированного Проектирования (САПР) Pro/Engineer.

Это — вводная статья к циклу статей "Параметрическое моделирование". Из этого цикла вы узнаете о внутреннем устройстве настоящего решателя геометрических ограничений, проблемах и их решениях на примере open-source САПР "SolveSpace". Кому не чужд мир трехмерного моделирования, добро пожаловать под кат!

Модель ударно-спускового механизма РПГ-7, созданная в САПР SolveSpace

О почти личном опыте выбора и настройки проектора в условиях однушки на отшибе и ограниченности бюджета или что делать, если на $$ захотелось экран 3+ метра.

Осторожно, трафик.

На конференции HighLoad++ 2016 руководитель разработки «М-Тех» Вадим Мадисон рассказал о росте от системы, для которой сотня микросервисов казалась огромным числом, до нагруженного проекта, где пара тысяч микросервисов — обыденность.

Тема моего доклада — то, как мы запускали в продакшн микросервисы на достаточно нагруженном проекте. Это некий агрегированный опыт, но поскольку я работаю в компании «M-Tех», то давайте я пару слов расскажу о том, кто мы.

Если коротко, то мы занимаемся видеоотдачей — отдаём видео в реальном времени. Мы являемся видеоплатформой для «НТВ-Плюс» и «Матч ТВ». Это 300 тысяч одновременных пользователей, которые прибегают за 5 минут. Это 300 терабайт контента, который мы отдаем в час. Это такая интересная задача. Как это всё обслужить?

Про что сама эта история? Это про то, как мы росли, как проект развивался, как происходило какое-то переосмысление каких-то его частей, какого-то взаимодействия. Так или иначе, это про масштабирование проекта, потому что это всё — ради того, чтобы выдержать ещё больше нагрузки, предоставить клиентам ещё больше функционала и при этом не упасть, не потерять ключевых характеристик. В общем, чтобы клиент остался доволен. Ну и немного про то, какой путь мы прошли. С чего мы начинали.

Здравствуйте! Меня зовут Любовь Волкова, я системный архитектор департамента разработки бизнес-решений. Основная моя специализация — внедрение, разработка решений, техническая поддержка корпоративных порталов SharePoint. Многолетний опыт работы позволяет выделить основные закономерности, влияющие на производительность серверов, входящих в состав типовой фермы.

Цель этого поста — помочь администраторам корпоративных порталов SharePoint в составлении эффективных планов обслуживания серверов. В тексте ниже собраны счетчики производительности, рекомендуемые нами для включения в планы ежедневного обслуживания серверов фермы SharePoint 2013/2016, а также даны примеры из практики. Данные о счетчиках вы можете использовать для ручной настройки и анализа показателей панели экспресс-мониторинга, а также в ходе автоматизации получения уведомлений в случае превышения счетчиками пороговых значений в течение периода времени, продолжительность которого зависит от требований и стандартов, принятых в организации.

Вы полны решимости выпустить свою разработку на массовый рынок.

Первый камень преткновения, с которым сталкиваются многие — как делать качественный корпус устройства мелкими сериями?

Как сделать из 3D-печатной модели «конфетку», которую и продавать будет не стыдно?

Один из вариантов — обработка и покраска. О тонкостях окраски полиамида — под катом. Много фото!

Что, опять? Сколько ж можно?

Да, сегодня мы снова поговорим о всеми нами любимом датчике углекислого газа Winsen MH-Z19. Нет, повторов не будет*.



* почти

Как вы могли заметить, на страницах настоящего ресурса регулярно появляются страшилки статьи об опасностях высокой концентрации СО2 в помещении. И хотя утверждения, что концентрации выше 1000 ppm несут ад и погибель, слегка преувеличены (википедия говорит, что хоть какие-то эффекты начинаются с 1%, то бишь 10 000 ppm, тогда как у датчика весь диапазон — 5000 ppm) — СО2 может служить индикатором присутствия других нехороших вещей в силу недостаточности вентиляции. Потому я тоже решил приобщиться к увлекательному миру СО2-метрии и разжился упомянутым датчиком.

Первым делом, конечно, я его подключил к ардуине. Скопипастил (с необходимыми изменениями) код из статьи, на экранчике проступили заветные цифры.

Но пока я копипастил, в душу закрался червь сомнения — а отчего это датчик выдаёт девять байт, а на СО2 из них приходится всего два байта? Может быть, он хочет сказать мне что-то ещё?

Недавно компания LEGO Education выпустила пост с рассказом о своём новом наборе LEGO Education WeDo 2.0. Маркетологи (которые писали упомянутую статью) очень скромно умолчали о ценах на данный набор, ну и также о некоторых неожиданностях ожидающих купивших данный набор. Сразу скажу, я не претендую на глубокое изучение данного вопроса, я просто пробежался по сайтам магазинов где продают эту игрушку, и внимательно почитал странички. Сказать честно, увиденное меня слегка шокировало. Но начнём по порядку.

Как это ни удивительно, но часто от своих и чужих детей, а то и себя в детстве в ответ на вопрос «Кем хочешь быть?» мы слышали одни и те же слова. Среди них распространены профессии врача, космонавта, учителя, таксиста. И как-то никто не задумывается, почему именно этот набор. Где геологи, политики, связисты, банкиры, прорабы, наконец, инженеры? Ведь мало кто действительно становится космонавтом или таксистом. Ответ лежит на поверхности: дети стремятся к тому, что они понимают. Всё линейно: врач — лечит от болезней, таксист — везёт, космонавт — летит в космос, учитель — вот он, рядом, учит и дружит с ними. А что делают программист, инженер, геолог, экономист? Между тем, именно в простом вопросе «Кем быть?» зарождается первичная профориентация. И важно, чтобы у ребёнка было понимание того, в чём заключается выбранная им в данный момент жизни профессия.

Приветствую. Есть такая штука — гидролок\нептун\авквасторож — системы перекрытия подачи воды, если происходит не контролируемая утечка. Принцип простой — датчик воды + автоматика + пара кранов с электроприводами. Но дьявол как обычно в деталях: как устроены краны, как устроены датчики протечки и почему один стоит 50 рублей, а другой 500р. На все это дело навернут килограм макетингового булшита, упаковка вырви глаз и т.д.

В рассказе пройдусь по кирпичикам системы, чем руководствовался в выборе. Вся система строится на заводских датчиках и самодельном контроллере на базе Particle (ex.Spark) Photon (такая esp8266 у которой облачная IDE на wiring из коробки), база девайса stm контроллер + wifi модуль от броадкома. Все это завязано на openhab сервер на Orange Pi One.

Внедрение развивающих различные навыки программ для школьников происходит во всех странах мира. В недрах отдельных Министерств образования все больше задумываются о том, как воспитать учеников, способных жить в современном технологичном мире, развить у них универсальные знания и навыки, которые будут востребованы в стремительно меняющемся XXI веке. Немалый вклад в популяризацию этой темы вносят крупные компании — Microsoft, Intel, Google, IBM, LEGO Group и прочие разрабатывают образовательные программы для школ и «кружков» юных техников. Продвинутые учителя и преподаватели вузов перенимают знания на их курсах и включают актуальные наработки в свои занятия. Впрочем, до подключения государственных структур все эти мероприятия проводятся неравномерно и спонтанно.

Более структурированным процесс становится после согласования с государственной системой образования, появления специализированных курсов для учителей, введения занятий в школах, начиная с младших классов. Таким путем, например, идет Lego Education — ее концепция интегрированного обучения робототехнике и программированию внедряется в учебных заведениях по всему миру, включая Россию.

Всем привет!

Пожалуй, стоит представиться немного — я обычный инженер-схемотехник, который интересуется также программированием и некоторыми другими областями электроники: ЦОС, ПЛИС, радиосвязь и некоторые другие. В последнее время с головой погрузился в SDR-приемники. Первую свою статью (надеюсь, не последнюю) я сначала хотел посвятить какой-то более серьезной теме, но для многих она станет лишь чтивом и не принесет пользы. Поэтому тема выбрана узкоспециализированная и исключительно прикладная. Также хочу отметить, что, наверное, все статьи и вопросы в них будут рассматриваться больше со стороны схемотехника, а не программиста или кого-либо еще. Ну что же — поехали!

Не так давно у меня заказывали проектирование «Система мониторинга энергоснабжения жилого дома», заказчик занимается строительством загородных домов, так что кто-то из вас, возможно, даже уже видел мое устройство. Данный девайс измерял токи потребления на каждой вводной фазе и напряжение, попутно пересылая данные по радиоканалу уже установленной системе «Умный дом» + умел вырубать пускатель на вводе в дом. Но разговор сегодня пойдет не о нем, а о его небольшой, но очень важной составляющей — датчике тока. И как вы уже поняли из названия статьи, это будут «бесконтактные» датчики тока от компании Allegro — ACS758-100.
________________________________________________________________________________________________________________________

Даташит, на датчик о котором я буду рассказывать, можно посмотреть тут. Как несложно догадаться, цифра «100» в конце маркировки — это предельный ток, который датчик может измерить. Скажу честно — есть у меня сомнения по этому поводу, мне кажется, выводы просто не выдержат 200А долговременно, хотя для измерения пускового тока вполне подойдет. В моем устройстве датчик на 100А без проблем пропускает через себя постоянно не менее 35А + бывают пики потребления до 60А.


Рисунок 1 — Внешний вид датчика ACS758-100(50/200)

Мы переходим к завершающей части обзорного цикла датчиков, в которой рассмотрим датчики постоянного и переменного тока и напряжения. По всем остальным датчикам, которые не попали в основную серию мы сделаем дополнительные обзоры когда они вдруг понадобятся в будущих статьях.
Данная статья открывает новый цикл материалов про измерение параметров качества электроэнергии, куда войдут вопросы подключения датчиков тока и напряжения к микроконтроллеру, рассмотрение алгоритмов работы анализаторов качества электроэнергии, смысл тех или иных показателей качества электроэнергии и что они обозначают. Кроме того, мы затронем волнующую многих тему точности оцифровки и обработки данных, упомянутую в комментариях к первой статье.

Содержание

Часть 1. Мат. часть. В ней рассматривается датчик, не привязанный к какому-то конкретному измеряемому параметру. Рассматриваются статические и динамические характеристики датчика.
Часть 2. Датчики климат-контроля. В ней рассматриваются особенности работы с датчиками температуры, влажности, давления и газового состава
Часть 3. Датчики электрических величин. В этой части я рассмотрю датчики тока и напряжения

В русскоязычном интернете пока мало статей о такой среде программирования как Node-RED. Данная статья приоткроет тайну завесы об этом продукте и покажет на примере создания алгоритма управления освещением по датчикам движения как просто с помощью Node-RED можно реализовать различные сценарии и правила автоматизации умного дома в полностью в графическом виде без написания какого-либо кода.

Сегодня мы расскажем о том, как была создана современная система мониторинга для умного дома, которая контролирует входные двери и гаражные ворота. Эта система – пример того, как идея из мира интернета вещей превращается в рабочий прототип, который, в свою очередь, становится полноценным продуктом, пригодным для массового производства и использования в реальной жизни. Причём, за счёт применения удобных и доступных средств создания работающих IoT-макетов, всё это происходит очень быстро. Так же здесь мы поделимся пошаговой методикой, которая применима к работе над любыми IoT-решениями.



В нашем случае, для создания концептуальной модели применяются Intel IoT Development Kit и Grove IoT Commercial Developer Kit. После того, как модель показала, что проект оправдывает ожидания, готовый продукт строится с использованием таких технологий, как Intel IoT Gateway, Intel IoT Gateway Software Suite, Intel XDK IoT Edition, IBM Bluemix и серийно производимых компонентов. Если в двух словах описать наш проект, то получится, что система датчиков собирает сведения о входной и гаражной дверях, данные передаются на шлюз, оттуда – в облако для хранения и анализа. Кроме того, в рамках проекта реализовано несколько приложений, возможности которых опираются на облачные данные. В частности – это система администрирования и мобильное приложение для конечных пользователей.

Наш сегодняшний рассказ посвящён использованию компактного компьютера Intel Next Unit Computing (NUC) для подключения к IoT-платформе IBM Watson датчиков, присоединённых к плате Genuino 101. Из этого материала вы узнаете о том, как, в реальном времени, считывать сведения с датчиков, подключённых к Genuino 101, тут же просматривать их на NUC и отправлять в облако IBM Watson. Там данные можно хранить, обрабатывать, визуализировать. Для того, чтобы всё это сделать, используется Node-RED, установленный на NUC. Графический интерфейс Node-RED позволяет создавать блок-схемы, реализующие функции ввода, обработки и вывода данных, то есть, всё то, что лежит в основе IoT-приложений.