После двух твитов, оставленных на прошлой неделе, про мои игры с UEFI и Rust, несколько человек попросили опубликовать заметку, объясняющую как создать UEFI-приложение, полностью написанное на Расте и продемонстрировать тестовое окружение.

Так что сегодняшняя цель — это создание UEFI-приложения на Расте, которое распечатывает карту памяти, отфильтрованную по доступности для использования (такая память называется традиционной памятью в описании UEFI-спецификаций):

Примечание: этот пост — ироничное наблюдение на тему цикличности истории. Это самое наблюдение не несет какой-либо практической пользы, но в сути своей — весьма меткое, так что я решил, что им стоит поделиться с аудиторией. Ну и конечно же, встретимся в комментариях.

---

На прошлой неделе ноут, который я использую для разработки под MacOS, сообщил, что доступно обновление XCode. Я попытался его установить, но система сообщила, что ей недостаточно свободного места на диске для запуска программы установки. Окей, я удалил кучу файлов и попробовал снова. Все та же ошибка. Я пошел дальше и удалил еще кучу файлов и в довесок несколько неиспользуемых образов виртуальных машин. Эти манипуляции освободили на диске несколько десятков гигабайт, так что все должно было заработать. Я даже вычистил корзину, чтобы там ничего не «зависло», как это обычно бывает.

Но даже это не помогло: я получил все ту же ошибку.

Привет, Хабр!

Сегодня я коснусь весьма распространенной и, вообще говоря, довольно общеизвестной темы выгорания OLED-экранов. Несмотря на то, что эта тема актуальна уже достаточно давно, некоторые производители смартфонов продолжают делать неудачные дизайнерские решения, а пользователи продолжают предпринимать неверные, довольно разрушительные меры. Я бы хотел рассказать кратко о том, что такое OLED-экраны, почему они выгорают и как, собственно, быстрее и безболезненнее всего сгладить эту проблему (конечно же, без root-прав). Поехали!

Рендеринг текста: насколько сложным он может быть? Оказывается, невероятно сложным! Насколько мне известно, буквально ни одна система не выводит текст «идеально». Где-то лучше, где-то хуже.

Предположим, вы хотите произвольный текст с произвольными шрифтами, цветами и стилями, с переносом строк и поддержкой выделения текста. По сути, это минимальные требования для правильного отображения сложного текста, окна терминала, веб-страницы и т. д.

В общем, сразу скажем: здесь нет последовательных правильных ответов, всё намного важнее, чем вы думаете, и всё влияет на всё остальное.

Мы обсудим темы, которые не объединяются в рамках какой-то единой концепции, это просто вопросы, с которыми мне пришлось столкнуться за несколько лет работы над рендерингом текста в Firefox. Например, не будем слишком подробно обсуждать проблемы сегментации текста или управления различными текстовыми библиотеками для конкретной платформы, поскольку этим я не слишком интересуюсь.

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.

У большинства наверняка возникнет резонный вопрос: зачем?

С прагматической точки зрения незачем) Всегда можно воспользоваться условным Вольфрамом, а если нужно это сделать в питоне, то использовать специальные модули, которыми не так уж и сложно овладеть.

Но если вдруг вам дали такое задание или вы просто очень любите программирование, как я, то вам предстоят увлекательные — а временами и не очень — часы написания программы и ее отладки)

При написании сия шедевра нам очень как понадобится пошаговая отладка, поэтому, пожалуйста, скачайте себе PyCharm, VS или что-то еще с такой возможностью. Для построения таблиц отсутствие этой функции еще не так критично, а вот для построения графика…

Итак, в чем будет заключаться моя программа. На вход она будет принимать три значения: начало и конец отрезка, на котором мы хотим увидеть нашу функцию и шаг, с которым мы будем двигаться. Дальше мы нарисуем таблицу значений функции в каждой точке из заданного входными данными диапазона значений. Ну а затем будем рисовать сам график функции с подвижной осью y.