Из любого описания на популярные FPGA известно, что для хранения их конфигураций используются специальные микросхемы – конфигураторы. В комментариях меня поправили, что потихоньку набирают популярность и FPGA, где это не требуется, но пока многие делают разработки именно на классике, где нужен конфигуратор, и с этим надо считаться. Например, для Altera Cyclone используются микросхемы EPCS. Ниже схема от типичной макетной платы с кристаллом семейства Cyclone IV. На ней мы видим конфигуратор EPCS16. Всё бы ничего, но традиционно эти конфигураторы достаточно дороги, поэтому хотелось бы использовать что-нибудь подешевле.

Подробности в длиннющем тексте ниже. Если же очень интересно, но лень читать так много букв, то можно упростить задачу, посмотрев подробное 20-минутное видео.

Исследователи из Лундского университета в Швеции разработали и протестировали новое решение для обработки и хранения больших объёмов данных, которые ожидаются от будущих имплантируемых нейрокомпьютерных интерфейсов. Система будет одновременно получать данные от более чем 1 млн нейронов в реальном времени. После конвертации данных они отправятся для обработки и хранения на обычных компьютерах. Система обеспечит обратную связь со скоростью до 25 миллисекунд, стимулируя до 100 тысяч нейронов.

Новую технологию можно применить для мониторинга мозга парализованных пациентов, в том числе для отслеживания признаков эпилепсии, и для обратной связи в реальном времени для контроля роботизированных рук парализованными пациентами.

Привет всем, я когда-то увидел, что не продаются модели подводных лодок с дальним радиусом действия, более менее сносным функционалом и ценой меньше чем у новенького iphone и решил сделать ее сам.

Нужно ли iOS-разработчику, не занимающемуся играми, уметь работать с GPU? Нужно ли ему вообще знать о том, что в айфоне есть GPU? Многие успешно работают в iOS-разработке, никогда не задумываясь об этой теме. Но GPU может быть полезен как для 3D-графики, так и для других задач, в ряде случаев оставляя CPU позади.

Когда на конференции Mobius 2017 Moscow Андрей Володин (Prisma AI) рассказал об использовании GPU в iOS, его доклад стал одним из фаворитов конференции, получив высокие оценки зрителей. А теперь на основе этого доклада мы подготовили хабрапост, позволяющий получить всю ту же информацию текстом. Интересно будет даже тем, кто не работает с iOS: доклад начинается с вещей, не привязанных конкретно к этой платформе.

Осторожно, трафик: под катом очень много изображений со слайдов.

В 2013 году для симуляции 1 секунды работы 1% человеческого мозга потребовалось 40 минут на кластере из 82 944 процессоров 10-петафлопсного K computer. Учёные попытались повторить работу 1,73 млрд нервных клеток и 10,4 трлн соединяющих их синапсов, на каждый из которых ушло 24 байта.

Мощность суперкомпьютеров нового поколения будет исчисляться в экзафлопсах, но при существующих программных решениях её хватит на симуляцию лишь 10% активности мозга. Международная команда учёных создала алгоритм, способный это изменить и представить до 100% активности. Впервые исследователям хватит мощности существующих компьютеров для симуляции нейронной сети в масштабах целого мозга человека.

Красота, как известно, требует жертв, но и мир обещает спасти. Достаточно свежий (2015г) визуализатор от Google призван помочь разобраться с процессами, происходящими в сетях глубокого обучения. Звучит заманчиво.

Красочный интерфейс и громкие обещания затянули на разбор этого дизайнерского шайтана, с неинтуитивно отлаживающимися глюками. API непривычно скудный и часто обновляющийся, примеры в сети однотипны (глаза уже не могут смотреть на заезженный MNIST).

Чтобы опыт не прошел зря, решила поделиться максимально простым описанием инсайтов с хабравчанами, ибо рускоязычных гайдов мало, а англоязычные все как на одно лицо. Может, такое введение поможет вам сократить время на знакомство с Tensorboard и количество ругательных слов на старте. Также буду рада узнать, какие результаты он дал в вашем проекте и помог ли в реальной задаче.

Я давно интересовался нейросетями, но только с позиции зрителя – следил за новыми возможностями, которые они дают по сравнению с обычным программированием. Но никогда не лез ни в теорию, ни в практику. И вдруг (после сенсационной новости о AlphaZero) мне захотелось сделать свою нейросеть. Посмотрев несколько уроков по этой теме на YouTube, я немного врубился в теорию и перешёл к практике. В итоге я сделал даже лучше, чем свою нейросеть. Получился конструктор нейросетей и наглядное пособие по ним (то есть можно смотреть, что творится внутри нейросети). Вот как это выглядит:

Слева: обычная 275-канальная криогенная система МЭГ. Она весит около 450 кг, зафиксирована в одном положении и громоздкая, а человек должен длительное время находиться в неподвижном состоянии относительно блока датчика. Справа: прототип шлема OPM-MEG. Он весит 905 г и настроен так, что датчики непосредственно примыкают к поверхности головы (в этом прототипе они охватывают только правую сенсомоторную кору). Человек может свободно двигать головой

Магнитоэнцефалография (МЭГ) — технология, позволяющая измерять и визуализировать магнитные поля, возникающие вследствие электрической активности мозга. Для полей используются высокоточные сверхпроводниковые квантовые интерферометры (СКВИД-датчики).

Использование сверхпроводников само по себе предполагает, что установки МЭГ должны быть громоздкими и дорогими. Так и есть. Точнее, так и было до настоящего времени, пока группа исследователей из Ноттингемского университета (Великобритания), Университетского колледжа Лондона и компании QuSpin не представила первый в мире портативный сканер МЭГ.

Недавно понадобилось внедрить push уведомления в свои веб сервисы, поискав инструкции в интернете нашел много чего для GCM, Firebase и т.д. но ни одной подробной или пошаговой инструкции для браузера Safari (на macOS, не знаю или будет работать в Windows). В принципе, и Firebase в Safari спрашивал разрешение на уведомление, и даже попадал в настройки, но это всего лишь пыль в глаза, т.к. ясное дело что никаких уведомлений от Firebase браузер получать не хотел.
Делал я все это по вот этой вот инструкции, тут много полезного, но и много чего не хватает, надо постоянно что-то искать и собирать, поэтому решил написать статью от и до: «Как сделать Push уведомления в браузере Safari на macOS» вдруг кому пригодится!

Инструкция подразумевает что у вас есть аккаунт разработчика Apple. Не знаю нужен ли платный, на бесплатном не пробовал (пользуюсь корпоративным).

WebRTC — не самая простая штука. Только недавно API стали поддерживать все основные браузеры, но с оговорками и «нюансами». Добавим к этому темное наследие VoIP телефонии в виде торчащего наружу SIP, борьбу между Ёжиком и SIP с применением oRTC, падающие при неудачном сочетании звезд браузеры — и получаем штуку, которую не в любом коворкинге за вечер запилишь. Цахи, бессменный автор bloggeek.me и старый телеком-разработчик, продолжает писать как все это правильно готовить. А мы в Voximplant адаптируем перевод для Хабра, основываясь на собственном многолетнем опыте голосовых и видеозвонков с участием браузеров.

Ни для кого не секрет, что в уже привычных для большинства из нас смартфонах кроме основного процессора существует отдельный модуль связи, благодаря которому смартфон все еще остается телефоном. Вне зависимости от основной операционной системы, будь то Android или iOS, данный модуль чаще всего работает под управлением проприетарной операционной системы с закрытым исходным кодом, и берет на себя всю работу, связанную с голосовыми вызовами, SMS-сообщениями и мобильным Интернетом.

В отличие от проприетарного программного обеспечения проекты с открытым исходным кодом всегда получают больше внимания со стороны исследователей безопасности. Возможность заглянуть «под капот» и узнать, как работает тот или иной компонент программы, позволяет не только находить и исправлять всевозможные ошибки, но и убедиться в отсутствии так называемых «закладок» в коде. Кроме того, открытый исходный код позволяет начинающим разработчикам учиться на примере более опытных, используя результаты их работы в качестве опоры.

Как создать веб-сервис, который будет взаимодействовать с пользователями в реальном времени, поддерживая при этом несколько сотен тысяч коннектов одновременно?

Всем привет, меня зовут Андрей Клюев, я разработчик. Недавно я столкнулся с такой задачей – создать интерактивный сервис, где пользователь может получать быстрые бонусы за свои действия. Дело осложнялось тем, что в проекте были довольно высокие требования по нагрузке, а сроки были крайне невелики.

В этой статье я расскажу, как выбирал решение для реализации websocket-сервера под непростые требования проекта, с какими проблемами столкнулся в процессе разработки, а также скажу несколько слов о том, как в достижении вышеуказанных целей может помочь конфигурирование ядра Linux.

В конце статьи приведены полезные ссылки на инструменты разработки, тестирования и мониторинга.

Люди сталкиваются с большим объёмом информации, часть из которой достоверна, а часть освещает интересующую область односторонне, а иногда и сознательно искажённо.

Эта статья о том, как отличать достоверную информацию от искажённой, и о том, как правильно подавать информацию, чтобы убедить других людей.



Начнём с того, что люди не всегда мыслят рационально. Это данность, которая обусловлена принципами работы нашего интеллекта, выработанными в процессе эволюции. Условно, представим разум, разделённый на две Системы. Устройство разума не так однозначно, но описанное упрощение позволит понять причины искажений. Первая система генерирует решения и гипотезы быстро «если коснёмся горячего предмета, то отдёрнем руку». Вторая, принимает решения путём логических рассуждений. Первая Система генерирует гипотезы, а вторая принимает их или отвергает. Такой способ мышления медленный и энергозатратный. Логическое рассуждение используется людьми реже и требует больших усилий. Это причина большинства когнитивных искажений.

Так, галочка «по умолчанию согласен» позволила увеличить количество согласных на донорство до 86% в Швеции, тогда как в Дании, где при получении прав нужно самостоятельно ставить согласие, т. е. принимать осознанный выбор, количество согласных на донорство 4%.

Добрый день/вечер/ночь/утро! Есть один экспериментальный курс по операционным системам. Есть он в Стэнфордском университете. Но часть материалов доступно всем желающим. Помимо слайдов доступны полные описания практических занятий.

Чем этот курс отличается от прочих других? Большая часть кода пишется самостоятельно и выполняется на вполне реальном современном железе. В качестве целевой платформы выбран Raspberry Pi 3 model B. Т.е. достаточно актуальная архитектура AArch64. ARMv8 Cortex-A53, четыре ядра, 64-бита и вот это всё. В качестве основного языка программирования выбран Rust. Который безопасный, быстрый, без GC и так далее. Его, Rust, предполагается изучать во время курса.

Тут есть про диски, файловые системы, операции ввода-вывода, потоки /процессы, планирование, виртуальную память, защиту и безопасность, прерывания, параллелизм и синхронизацию. Как и в любом другом, уважающем себя курсе. Разница в актуальности материала и в количестве практики. Коддить придётся много.

Ученые из лаборатории «Компьютерные технологии» Университета ИТМО в составе международной группы исследователей разработали систему Aging.AI — алгоритм определения возраста по результатам базового анализа крови.

В отличие от других разработок эта — более универсальная и точная.

В ходе исследования ученые анализировали наборы данных людей разных национальностей и показали, что такой подход обладает большей предсказательной точностью, нежели разработки, основывающиеся на данных людей, принадлежащих к одной популяции.

Подробнее об этом исследовании читайте в нашем материале.

Задача:

Собирать информацию о действиях пользователя (аудита) в консоли Linux, а именно вводимых им командах и выводимой на экран информации.

Предлагаемое решение:

screen по умолчанию для всех пользователей в Linux с логированием

Необходимые условия:

1. Полное логирование всех пользователей в консоли, включая вывод информации процессами, чтобы можно было оценить почему пользователь принял то или иное решение
2. Без возможности отключения логирования
3. Раз уж выбрали screen — максимально используем его возможности (открытие новых окон, отключение по ^a + d, оставляя рабочие процессы запущенными и другие удобства)
4. Максимальное удобство — не должно быть каких-либо несовместимостей с приложениями
5. В случае использования пользователями, не знакомыми с screen — сделать работу максимально знакомой и близкой к обычной командной оболочке (shell)

Нейронные сети учатся совсем не так как люди. Оптимизация нейронной сети — на самом деле градиентный спуск по некоторой функции потерь $$, где переменными являются веса слоёв $$. Это очень мощный подход к подстройке системы, который применяется также в физике, экономике и многих других областях. На данный момент предложено немало конкретных методов градиентного спуска, но все они предполагают, что градиент $$ хорошо себя ведёт: нет обрывов, где он скачкообразно возрастает, или плато, где он обращается в ноль. С первой проблемой можно разобраться при помощи gradient clipping, но вторая заставляет тщательно подумать. Кусочно-линейную или дискретную функцию нетривиально ограничить более приятной функцией

• во многих областях reinforcement learning (далее RL)
• в VAE с дискретными латентными переменными
• в GAN с дискретными генераторами

Как поступать в таких ситуациях?

Под катом много формул и гифок.

Привет, харб! Примерно год назад я выкладывал статью о том, как я в прямом эфире создал выживалку за 150 часов. На этот раз хочу представить вам сетевой шутер, который я создал за 25 заходов по 3 — 4 часа. Всего вышло около 90 часов и в итоге мы создали онлайн шутер, в который сыграли вместе со зрителями.



Как и в прошлой серии, цель проекта — показать новичкам, как работать с сетью в UE4 на примере шутера. В стримах мы рассмотрели как организовывать связь между сервером и клиентами, где какая логика должна быть и выполняться, а так же рассмотрели разные побочные аспекты разработки, вроде создания карт, настройки анимаций и прочее.

Несмотря на чистое время, данный проект занял примерно 10 месяцев. Я делал большие перерывы в стримах, но тем не менее, закончил разработку и теперь он доступен всем бесплатно и без смс.
Если вас интересуют подробности, записи стримов, исходники или билд игры с сервером в комплекте, предлагаю прочитать дальше под катом!

Необходимость патентования изобретений для бизнеса освещена чуть ли не в каждой второй статье об интеллектуальной собственности. Но что же делать, когда необходимо защитить продукт компании, а при разговоре с разработчиками ответы один содержательнее другого: «я просто улучшил код», «ничего нового тут нет», «я просто фиксил баги», «мне это не интересно» и «отстань от нас, мы уже все предложили» т.д.? Рецепты под катом.