Спасибо большое за замечательную книгу. Хоть она и весьма поверхностна — лично для себя отметил несколько интересных моментов. Руководству очень не хватает ссылок. Не нашёл в книге информации об алюминии плакированном медью. Провода, изготовленные по такой технологии, всё чаше и чаще появляются в продаже, и многие продавцы хитро умалчивают об их свойствах. Единственное преимущество перед медью — это цена.
Я конечно тоже считаю numpy неотъемлемой частью питона и не буду городить списки списков для двумерных массивов чисел, но всё-таки код на чистом питоне будет выглядеть как-то так:
def get_R_pure_python(p, q):
R = [[0 for x in range(len(q))] for y in range(len(p))]
for i in range(len(p)):
for j in range(len(q)):
rx = p[i][0] - q[j][0]
ry = p[i][1] - q[j][1]
rz = p[i][2] - q[j][2]
R[i][j] = 1 / (1 + math.sqrt(rx * rx + ry * ry + rz * rz))
return R
Кроме того, этот код быстрее чем numpy без broadcasting и его уже намного проще подсунуть pypy. В итоге на i5-2500 я получил следующие результаты:
Для python 2.7.12 функцию range я заменил на xrange там где это надо.
P.S. У кого-нибудь есть возможность поправить комментарий, чтобы заработал Markdown, потому что у меня, к сожалению, не работает.
Да, будет работать. С водой правда, я думаю, мало кто возился по-серьёзному. Но вот ещё в 70-х годах полученное Corning одномодовое волокно не давало многим покоя и, поэтому Bell Labs, Саутгемптонский университет и CSIRO в Австралии начали экспериментировать с волокном с жидкой сердцевиной для телекома. А вообще направление по волокнам с жидкой сердцевиной потихоньку развивается где-то с 90-х, только уже не в сторону телекома, конечно. Например, в 2007 году был получен волоконный лазер на красителях, который можно перестраивать в широком диапазоне длин волн. Совсем недавно получили суперконтинуум из волокна наполненного сероуглеродом. Кстати, вместо жидкости можно использовать газ или даже плазму, опять же для усиления нелинейных эффектов в фотонном волокне.
У ширпотребных приемников чувствительность порядка -60 dBm ...
Смотря в какой полосе. Правильнее указать, например, noise equivalent power (NEP). У обычных кремниевых приёмников площадью меньше 1 мм^2 NEP около 1e-15 Вт/Гц^-1/2. Фемтоватт конечно не вытянуть, но вот 5-10 пВт в соответствующей полосе можно.
Если так хочется унификации, то надо просто, чтобы эти самые SoC были заменяемые на платах. Пока этого не произойдёт — не стоит ждать такой же унификации какая сейчас есть у PC.
Стоимость базового комплекта разработчика составляет 106000 руб.+ НДС. Предоплата 100%. Поставка в течении 45 рабочих дней. Стоимость процессорных модулей SB-BT1 в количествах до 100шт. — 350USD + НДС. Цена на модули от 100 шт договорная и зависит от объема. Документация на базовый комплект разработчика и SB-BT1 под NDA.
VLP-16 стоил 8к$ с самого начала своего появления где-то в 2013-2014 году. А Google на свои первые автомобили ставил что-то типа HDL-64, который до сих пор стоит где-то около 70к$. Теперь можете сравнить характеристики VLP-16 и HDL-64. Velodyne не меняет цены на все свои лидары сколько я их помню. Цены на лидары скорее всего могут резко поменятся если на рынке появятся оптические ФАР.
330$ не так уж и дорого для тех кто собирает АСМ у себя дома. А вообще зонды есть и за 85$+доставка (скидка закончится через 17 часов), и даже вплоть до бесплатных образцов от Bruker.
Я конечно тоже считаю numpy неотъемлемой частью питона и не буду городить списки списков для двумерных массивов чисел, но всё-таки код на чистом питоне будет выглядеть как-то так:
Кроме того, этот код быстрее чем numpy без broadcasting и его уже намного проще подсунуть pypy. В итоге на i5-2500 я получил следующие результаты:
| numpy 1.13.1 (без broadcasting) | 42532 мс | 477.89x |
| python 3.5.2 | 22247 мс | 249.97x |
| python 2.7.12 | 17773 мс | 199.70x |
| pypy 5.1.2 | 621 мс | 6.98x |
| numpy 1.13.1 (с broadcasting) | 511 мс | 5.74x |
| scipy 0.19.1 | 280 мс | 3.15x |
| numba 0.35.0rc1 | 89 мс | 1x |
Для python 2.7.12 функцию range я заменил на xrange там где это надо.
P.S. У кого-нибудь есть возможность поправить комментарий, чтобы заработал Markdown, потому что у меня, к сожалению, не работает.
Смотря в какой полосе. Правильнее указать, например, noise equivalent power (NEP). У обычных кремниевых приёмников площадью меньше 1 мм^2 NEP около 1e-15 Вт/Гц^-1/2. Фемтоватт конечно не вытянуть, но вот 5-10 пВт в соответствующей полосе можно.
whl ставится через pip install opencv-python
R-FCN тоже очень популярен.
Танталовые конденсаторы — электролитические. Или что вы имели в виду?
Я понимаю, что это благодарности пост, но C12666MA, AvaSpec-Micro, Pembroke Instruments Qstick, STS-VIS итд — значительно меньше чем MK350D.