Предлагаю вашему вниманию полный перевод статьи об алгоритме нейронной сети на основе теоремы Колмогорова Арнольда, опубликованной исследователями из Massachusetts Institute of Technology, California Institute of Technology, Northeastern University и The NSF Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions.
В настоящее время в на просторах интернета есть лишь посты на основе данной статьи с интригующими названиями типа «Новый убийца нейросетей? Сеть Колмогорова Арнольда (KANs)» или «Исследователи разработали принципиально новую архитектуру нейросетей, которая работает лучше персептрона» и т. п. Для лучшего понимания это темы обратимся к первоисточнику, опубликованному не так давно — в апреле 2024 года.

Добрый день, уважаемые хабровчане.

Примерно год назад я начал проект симулятора динамики частиц на Python, используя библиотеку Numba для проведения параллельных расчетов на видеокарте. Сейчас, добравшись до определенной вехи в его развитии, я решил открыть исходный код и выложить его на GitHub для всех, кому интересны подобного рода эксперименты.

Самостоятельно потыркать проект можно вот тут: https://github.com/r-aristov/simba-ps

В этой статье я кратко опишу суть проекта, пройдусь по прилагающимся к нему примерам и расскажу почему вообще начал работу над ним.

Продолжаем образовательные истории быдлокодера, который никак не может стать миллионером. Сейчас будет трогательная и крайне поучительная история, как мы начали импортозамещать MATLAB в авиации, когда нас об этом никто не просил, и еще до того, как это стало модно, и молодежно!

Прочитав этот текст, вы поймете как нужно правильно оценивать себя, свое ПО и потенциальных партнеров по опасному бизнесу. В тексте описыватеся только реальный личный опыт автора, поэтому все события выдуманы и совпадения случайны.

Как я уже рассказывал, американская коррупция превратила физика-ядерщика в былдокодера, но далеко от ядерных реакторов у меня оторваться сразу не получилось, несмотря на всю мою оторванность. Поэтому первые коммерчески успешные проекты у нашей копании были связанны технологиями «говна и пара», как на флоте называют ядерный реактор атомных подводных лодок. Не спрашивайте почему реактор ядерный, а подлодка атомная, это науке не известно. Но в итоге наше ПО начало применяться для проектирования систем управления АПЛ: сначала в качестве системы моделирования, потом для автоматической генерации управляющего ПО, дальше – больше, и уже наш код стоит непосредственно в системе управления.

При сборке квадрокоптеров и других БПЛА обычно используют готовую плату полетного контроллера, содержащую все необходимые датчики и периферию, и готовую полетную прошивку, например, Betaflight, ArduPilot или PX4. Полетный контроллер управляет моторами квадрокоптера и обеспечивает стабильный полет.

Занимаясь БПЛА с 2016 года, я решил разобраться в устройстве полетных контроллеров максимально глубоко и создать квадрокоптер с нуля, не используя готовый полетный контроллер и готовый софт. Спустя долгое время разработки мне удалось это сделать. Я написал прошивку с максимально простым исходным кодом и выложил ее на GitHub. В этой статье я расскажу о теории и практике разработки полетного софта для квадрокоптера и проиллюстрирую это на примере своего дрона на базе микроконтроллера ESP32, который можно увидеть на картинке выше.

Подбор оптимальной геометрии на основе расчета воздушных потоков API компас 3d и fluid x3d на основе тороидальных винтов.

Esp32 весьма мощный контроллер, подходящий для эмуляции различных ретро систем, таких как Spectrum, Commodore, NES, IBM PC-XT и т.д. Есть возможность сгенегировать VGA или AV - TV композитный сигнал, подключить различные компактные LCD дисплеи. Он умеет разговаривать с SD картами по SPI & SD протоколу. Вот только с USB клавиатурами, мышами и джойстиками - не умеет. Попробуем научить его говорить с ними. Есть конечно новый вариант ESP32-S3 с одним USB host контроллером, а мне нужно подключить хотя бы 3 девайса и без хаба...

Жене мешают смотреть последние новости из телефона и телевизора, приходящие поесть (первично ?) и поиграть на компьютере (вторично?) внуки. Она их конечно любит , но звуки их взаимодействия с компьютером ее сильно раздражают. Пришлось надеть на внуков наушники. А звуковой выход у компа в неудобном месте и каждый хочет со своей громкостью. Ну пришлось разработать внешнюю USB звуковую карточку. Хочется и красиво и качественно. Впрочем, внуки скорее , только повод для поностальгировать по своей старой специальности радиоконструктора и вообще, так как последние двадцать с лишним лет я далеко от нее и пишу заклинания программы реконструкции изображений для медицинских томографов в больших и не очень фирмах , то есть энжинер-погромист по специальности. Хотел написать статью на эту очень интересную и важную тему (компьютерная томография), но выяснилось что мне нельзя по условиям контракта ...

Итак вернемся к нашим баранам внукам и звуковым карточкам, у нас есть в нескольких экземплярах(овер дофига,купил пока были дешевые) модули из Китая:

1. Stm32f401ccu6 black pill – сейчас $3 за штучку

2. I2S DAC Decoder GY-PCM5102 ->$3.5 за штучку

3 .SPI display ips 1.3 inch 240x240 (controller st7789) ->$7 за два

Сначала построим максимальную конфигурацию из двух экранов и I2S GY-PCM5102.

Конфигурируем куб, разбавляем его говно код своим г. кодом, добавляем ФАПЧ ( фазовой автоматической подстройки частоты или PLL на ихнем ) , для согласования скоростей приходящих от компьютера данных и выдачи на i2s внешний ЦАП (DAC). Хмм , звучит очень неплохо, явно лучше большинства встроенных звуковушек. PCM5102 – весьма и весьма качественный ЦАП за свою цену в пару- тройку долларов за модуль с чипом. Добавляем отображение индикаторов уровня на паре неплохих дисплеев st7789 ...

• Инкапсуляция
• Наследование
• Полиморфизм

В статье «Ускоряем анализ данных в 180 000 раз с помощью Rust» показано, как неоптимизированный код на Python, после переписывания и оптимизации на Rust, ускоряется в 180 000 раз. Автор отмечает: «есть множество способов сделать код на Python быстрее, но смысл этого поста не в том, чтобы сравнить высокооптимизированный Python с высокооптимизированным Rust. Смысл в том, чтобы сравнить "стандартный-Jupyter-notebook" Python с высокооптимизированным Rust».

Возникает вопрос: какого ускорения мы могли бы достичь, если бы остановились на Python?

Под катом разработчик Сидни Рэдклифф* проходит путь профилирования и итеративного ускорения кода на Python, чтобы выяснить это.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

В программировании микроконтроллеров иногда прямо в коде приходится решать уравнения. Порой решение не получается выразить аналитически.

В математике бывают такие случаи, когда есть функция, которая просто выражается элементарными функциями. А вот обратную функцию выразить аналитически либо очень трудно, либо вообще невозможно.

В тексте показано как применять бинарный поиск для вычисления значений сложной тригонометрической обратной функций.

Наверное сложно поверить, что такой косный электротехнический компонент как фоторезистор может в какой-то мере заменить дорогущий цифровой санкционный навигационный приемник. Но это в самом деле так.

Если взять микроконтроллер, к ADC пину подключить фоторезистор, целый день непрерывно записывать на SD карту показания солнечной освещенности с вкраплениями временных отметок из часов реального времени RTC, то спустя 24 часа можно оценить широту (длительность светового дня) и долготу (фаза светового дня).

Попробуем понять, работает ли эта идея.

Исходные данные – есть контроллер STM32 с очень ограниченной памятью, а мы хотим записывать на нем звук. Допустим, что примеров с подключением выбранного нами микрофона гора и маленькая тележка. В итоге имеем контроллер, который умеет выдавать нам WAV-подобный сигнал. Хотелось бы этот WAV-сигнал куда-то записать или передать. Таких данных будет очень много, есть ненулевая вероятность, что мы не влезем по полосе пропускания используемого канала или заполним память до того, как получим нужную информацию. На помощь нам спешит компрессия!

Привет, Хабр!

В этой статье я расскажу о своем опыте изучения английского языка и поделюсь вещами которые работали и не работали для меня. Процесс изучения языка очень индивидуален, и никогда нельзя утверждать что верный какой-то один метод / схема (хотя некоторые статьи на Хабре прямо говорят: вот этот метод правильный, а вот этот нет).

Начнем с бекграунда и причин.

Я – инженер машиностроитель (мой профиль – торцевые уплотнения вращающихся валов). Я начал работать в своей отрасли сразу после бакалавра, параллельно заканчивая магистратуру, и как только я начал работать, я стал стараться впитать как можно больше теоретических знаний по моей специальности из академических источников. Достаточно бысто я понял, что последняя серьезная книга по моей специальности на русском языке была написана в 1978 году. И спустя больше чем 40 лет технологии сильно поменялись, а вот их описание на русском языке отсутствовает. Зато я нашел на reddit людей работающих в штатах в моей же отрасли. Они мне насоветовали кучу классной литературы. Разумееется, она вся на английском, и русского перевода не имеет.

Начал свой путь изучения языка я в январе 2022 года с около нулевого уровня. В всех моих школах преподование английского языка было не на самомом высоком уровне, а в университете было достаточно выучить 30 предложений наизусть чтобы получить достойную оценку на экзамене.

Конечно, перед началом обучения я прочитал много статей на хабре о том как люди учат языки. Некоторые из них поражали скоростью овладения материалом (что-то вроде с нуля до fluent за 4 месяца). Но одна вещь была неизменна – у всех был какой-то план изучения языка.