Сегодня мы хотим поделиться серией примеров на Питоне для изучающих OpenCV на Raspberry Pi, а именно для двухкамерной платы StereoPi. Готовый код (плюс образ Raspbian) поможет пройти все шаги, начиная c захвата картинки и заканчивая получением карты глубин из захватываемого видео.

Введение

Как узнать, что человек понял, что такое монады? Он сам вам об этом расскажет в первые 5 минут общения и обязательно попробует объяснить. А ещё напишет об этом текст и по возможности где-нибудь его опубликует, чтобы все остальные тоже поняли, что такое монады.

Среди функциональных программистов, особенно на Haskell, монады стали чем-то вроде локального мема. Их часто пытаются объяснить, отталкиваясь от частных случаев и сразу приводя примеры использования. Из-за этого слушатель может не уловить основную суть понятия, а монады так и останутся чёрной магией, ну или просто средством костылизации побочных эффектов в чисто функциональных языках.

Я сначала расскажу про базовые понятия теории категорий, а затем мы с практической точки зрения подойдём к определению монады и увидим, что на самом деле очень многие программисты пользуются этой мощной абстракцией в одном из её проявлений.

Моё изложение во многом основывается на книге Бартоша Милевски "Теория категорий для программистов", которая создавалась как серия блогпостов, доступна в PDF, а недавно вышла в бумаге.

Примеры приводятся на Haskell, предполагается, что читатель знаком с синтаксисом и основными понятиями языка. В упомянутой книге есть примеры и на С++, можете сравнить чистоту и понятность кода.

Первая часть

Первая статья еще не успела остыть, а я решил не держать вас в интриге и написать продолжение.

Итак, в предыдущей статье мы поговорили о линковке, загрузке файла ядра и первичной инициализации. Я дал несколько полезных ссылок, рассказал, как размещается загруженное ядро в памяти, как соотносятся виртуальные и физические адреса при загрузке, а так же как включить поддержку механизма страниц. В последнюю очередь управление перешло в функцию kmain моего ядра, написанного на Rust. Пришло время двигаться дальше и узнать, насколько глубока кроличья нора!

В этой части заметок я кратко опишу свою конфигурацию Rust, в общих чертах расскажу про вывод информации в VGA, и детально о настройке сегментов и прерываний. Всех заинтересованных прошу под кат, и мы начинаем.

Многабукафф о том, что квантовая химия думает о принципе работы мюонного катализа: как именно мюон понижает температуру требуемой плазмы. В двух частях.

Суть первой части выражается одним предложением: мюон тяжелее, чем электрон, поэтому его сложнее отодрать от протона.

Но те, кто хочет посмотреть на формулки, графики, и узреть концептуальную суть квантовой химии в применении к наипростейшим (квази)атомам, welcome под кат.

Вторая часть доступна по этой ссылке.

Приветствую вас, товарищи. Не слышал о пока-ещё-не-опенсорсной GHIDRA, наверное, только глухой/слепой/немой/без_интернета реверс-инженер. Её возможности из коробки поражают: декомпиляторы для всех поддерживаемых процессоров, простое добавление новых архитектур (с сразу же активной декомпиляцией благодаря грамотному преобразованию в IR), куча скриптов упрощающих жизнь, возможность Undo/Redo… И это только очень малая часть всех предоставляемых возможностей. Сказать что я был впечатлён — это практически ничего не сказать.

Картинка для привлечения внимания:


Кадр из сериала Person Of Interest

Сегодня мы поговорим о лёгком распознавании лиц с помощью доступных инструментов.
Используются: Python 3.6, searchface.ru, внешний сервис для преобразования ссылок на фото в id (бот в телеграме, на текущий момент)


Итак, у нас есть сайт, который ищет по лицам.
Заглянем внутрь.

Курсы по анализу данных в CS центре читает Вадим Леонардович Аббакумов — кандидат физ.-мат. наук, он работает главным экспертом-аналитиком в компании Газпромнефть-Альтернативное топливо.

Лекции предназначены для двух категорий слушателей. Первая — начинающие аналитики, которым сложно начинать с изучения, например, книги The Elements of Statistical Learning. Курс подготовит их к дальнейшей работе. Вторая — опытные аналитики, не получившие систематического образования в области анализа данных. Они могут заполнить пробелы в знаниях. С прошлого года на занятиях используется язык программирования Python.

Чтобы понимать материал, достаточно когда-то прослушанных курсов математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей и базовых знаний языка Python.

Приятного просмотра!

Продолжение поста про интернет-магазины электронных компонентов, инструментов и прочих ардуин.

Давайте поговорим о покупке электронных компонентов в интернете. Я собрал список интересных отечественных и зарубежных магазинов:

а) которые заточены под любителей DIY и делают свои собственные крутые продукты: конструкторы, модули, обучающие курсы и т.д.;

б) для профи, с широкой номенклатурой электронных компонентов.

Продолжение: Часть II: зарубежные магазины

Это немного похоже, как это делается строительным блоком: один груз опускаем, а другой, равный по массе, поднимаем. Только для этого вовсе не потребуется троса длиной 380 тысяч км!

Доброго времени суток, дорогой читатель! Хром обновляется, но новых статей про то, как программно установить расширение в хром нет, помимо --load-extension — но это не наш вариант, ведь мы не ищем легких путей. Сегодня расскажу как действительно можно одним exe-шником получить всё: пароли, подменять контент, как можно совершить кражи и т.п. — но это не призыв к действию, а лишь статья для ознакомления. Весь сок под катом.

На Хабре уже пару раз появлялись статьи, поднимающие тему American Fuzzy Lop (AFL) (1,2). Но в данной статье речь пойдет не о классическом AFL, а о вспомогательных утилитах для него и его модификациях, которые, на наш взгляд, могут значительно улучшить качество фаззинга. Если вам интересно узнать, как можно прокачать AFL и искать быстрее и больше уязвимостей, то добро пожаловать под кат!

Если освоить небольшой список типичных ошибок, возникающих при написании юнит-тестов, то можно даже полюбить писать их. Сегодня руководитель группы разработки Яндекс.Браузера для Android Константин kzaikin Заикин поделится с читателями Хабра своим опытом.


— У меня доклад практический. Надеюсь, он вам всем принесет пользу — и тем, кто юнит-тесты уже пишет, и тем, кто только думает писать, и тем, кто пробует, и у кого не получилось.

Публикую очередную главу из моего курса лекций по компьютерной графике (вот тут можно читать оригинал на русском, хотя английская версия новее). На сей раз тема разговора — отрисовка сцен при помощи трассировки лучей. Как обычно, я стараюсь избегать сторонних библиотек, так как это заставляет студентов заглянуть под капот.

Подобных проектов в интернете уже море, но практически все они показывают законченные программы, в которых разобраться крайне непросто. Вот, например, очень известная программа рендеринга, влезающая на визитку. Очень впечатляющий результат, однако разобраться в этом коде очень непросто. Моей целью является не показать как я могу, а детально рассказать, как подобное воспроизвести. Более того, мне кажется, что конкретно эта лекция полезна даже не столь как учебный материал по комьпютерной графике, но скорее как пособие по программированию. Я последовательно покажу, как прийти к конечному результату, начиная с самого нуля: как разложить сложную задачу на элементарно решаемые этапы.

Внимание: просто рассматривать мой код, равно как и просто читать эту статью с чашкой чая в руке, смысла не имеет. Эта статья рассчитана на то, что вы возьмётесь за клавиатуру и напишете ваш собственный движок. Он наверняка будет лучше моего. Ну или просто смените язык программирования!

Итак, сегодня я покажу, как отрисовывать подобные картинки:

На Хабре уже есть много статей про использование вычислительных шейдеров с Unity, однако статью о использовании вычислительного шейдера на "чистом" Win32 API + DirectX 11 найти затруднительно. Однако эта задача ненамного сложнее, подробнее — под катом.

Для этого будем использовать:

• Windows 10
• Visual Studio 2017 Community Edition с модулем "Разработка классических приложений на C++"

Проект Невидимый Интернет (далее просто I2P) представляет разработчикам платформу для разработки приложений с усиленными требованиями по приватности пользователей. Это виртуальная сеть поверх обычного Интернета, в которой узлы могут обмениваться данными и при этом не раскрывать свой настоящий IP адрес. Вместо IP адресов внутри Невидимого Интернета соединения происходят между виртуальными адресами, которые называются I2P Destination. Можно иметь сколько угодно таких адресов и менять их хоть для каждого соединения, они не предоставляют другой стороне никакой информации о настоящем IP адресе клиента.

В этой статье описаны базовые вещи, которые нужно знать для написания I2P приложений. Примеры кода приведены на Python с использованием встроенного асинхронного фреймворка asyncio.

Фьютекс (futex — сокращение от «Fast userspace mutex») — это механизм, предложенный разработчиками Linux из IBM в 2002 году и вошедший в ядро в конце 2003 года. Основной идеей было предоставить более эффективный способ синхронизации пользовательских потоков с минимальным количеством обращений к ядру ОС.

В этой статье мы сделаем обзор фьютексов, попытаемся понять принципы их работы, а также используем их в качестве кирпичиков для построения более высокоуровневых (и знакомых нам) объектов синхронизации.

Важный момент: фьютексы — это достаточно низкоуровневый инструмент, напрямую его использовать стоит лишь при разработке фундаментальных библиотек, вроде стандартной библиотеки C/C++. Очень маловероятно, что вам понадобится использовать фьютексы в обычном прикладном приложении.

Не так давно мы рассказали о новой услуге Selectel — облачных высокопроизводительных вычислениях на FPGA-ускорителях. В новой статье на эту тему рассмотрим пример программирования FPGA для построения множества Мандельброта, — известного математического алгоритма для визуализации фрактальных изображений. В статье использован материал с сайта Эйлер Проджект.

• Вместо предисловия
• Забегая вперед: попробуйте FPGA в работе
• О стандарте OpenCL для программирования FPGA
• Среда OpenCL для создания исполняемого кода
• Ближе к делу: строим фрактал
• Заключение

IPv6 — новая версия интернет протокола. Члены IETF приняли её всего 22 года назад, в 1996 году. За это время успели появиться специфичные для IPv6 атаки. Цель данной статьи, написанной по мотивам нашего выступления на PHDays 8 — показать возможности атаки в корпоративных сетях внутренним нарушителем, используя IPv4 и IPv6.

Сегодня существует большое количество программных инструментов для создания моделей Machine Learning. Первые такие инструменты формировались в среде ученых и статистиков, где популярны языки R и Python, исторически сложились экосистемы для обработки, анализа и визуализации данных именно на этих языках, хотя определенные библиотеки машинного обучения есть и для Java, Lua, С++. При этом интерпретируемые языки программирования существенно медленнее компилируемых, поэтому на интерпретируемом языке описывают подготовку данных и структуру моделей, а основные вычисления проводят на компилируемом языке.

В данном посте мы расскажем преимущественно о библиотеках, имеющих реализацию на Python, поскольку этот язык обладает большим количеством пакетов для интеграции в разного рода сервисы и системы, а также для написания различных информационных систем. Материал содержит общее описание известных библиотек и будет полезен прежде всего тем, кто начинает изучать область ML и хочет примерно понимать, где искать реализации тех или иных методов.