Search
Write a publication
Pull to refresh
10
0
Фёдор @krox

Специалист в области IT

Send message

Краткий курс компьютерной графики: пишем упрощённый OpenGL своими руками, статья 1 из 6

Reading time7 min
Views411K

Содержание курса



Улучшение кода






Official translation (with a bit of polishing) is available here.




Постановка задачи


Цель этого цикла статей — показать, как работает OpenGL, написав его (сильно упрощённый!) клон самостоятельно. На удивление часто сталкиваюсь с людьми, которые не могут преодолеть первоначальный барьер обучения OpenGL/DirectX. Таким образом, я подготовил краткий цикл из шести лекций, после которого мои студенты выдают неплохие рендеры.

Итак, задача ставится следующим образом: не используя никаких сторонних библиотек (особенно графических) получить примерно такие картинки:



Внимание, это обучающий материал, который в целом повторит структуру библиотеки OpenGL. Это будет софтверный рендер, я не ставлю целью показать, как писать приложения под OpenGL. Я ставлю целью показать, как сам OpenGL устроен. По моему глубокому убеждению, без понимания этого написание эффективных приложений с использованием 3D библиотек невозможно.
Читать дальше →

Ceph через iSCSI — или на лыжах стоя в гамаке

Reading time5 min
Views9.4K
Есть ли среди нас (цефоводов) те, кто не любит «профессиональный экстрим»?

Вряд ли — иначе бы мы не кувыркались с этим чрезвычайно интересным и забавным продуктом.

Многие из тех, кто занимались эксплуатацией Ceph, встречали один не слишком частый (а скорее даже очень нечастый) но иногда востребованный кейс — подключить Ceph по iSCSI или FC. Зачем? Ну, например, подать образ с Ceph на почему-то еще не виртуализированный сервер Windows или Solaris. Или на виртуализированный, но посредством гипервизора, который не умеет Ceph — а их, как мы знаем, хватает. Например? Ну, например, HyperV или ESXi, которые активно используются. И если возникает задача подать образ с Ceph в гостевую машину, это превращается в весьма увлекательную задачу.
Читать дальше →

Создание отказоустойчивой ИТ инфраструктуры. Часть 1. Подготовка к развёртыванию кластера oVirt 4.3

Reading time19 min
Views27K

Вниманию читателей предлагается ознакомиться с принципами построения отказоустойчивой инфраструктуры небольшого предприятия в рамках одного ЦОДа, которые будут детально рассмотрены в небольшом цикле статей.

Читать дальше →

Письмо начинающему изучать Data Science

Reading time2 min
Views64K

Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.


Нейронные сети – это...

Читать дальше →

52 датасета для тренировочных проектов

Reading time5 min
Views152K
  1. Mall Customers Dataset — данные посетителей магазина: id, пол, возраст, доход, рейтинг трат. (Вариант применения: Customer Segmentation Project with Machine Learning)
  2. Iris Dataset — датасет для новичков, содержащий размеры чашелистиков и лепестков для различных цветков.
  3. MNIST Dataset — датасет рукописных цифр. 60 000 тренировочных изображений и 10 000 тестовых изображений.
  4. The Boston Housing Dataset — популярный датасет для распознавания паттернов. Содержит информацию о домах в Бостоне: количество квартир, стоимость аренды, индекс преступлений.
  5. Fake News Detection Dataset — содержит 7796 записей с разметкой новостей: правда или ложь. (Вариант применения с исходником на Python: Fake News Detection Python Project )
  6. Wine quality dataset — содержит информацию о вине: 4898 записей с 14 параметрами.

Читать дальше →

Глупая причина, по которой не работает ваше хитрое приложение машинного зрения: ориентация в EXIF

Reading time5 min
Views21K
Я много писал о проектах компьютерного зрения и машинного обучения, таких как системы распознавания объектов и проекты распознавания лиц. У меня также есть опенсорсная библиотека распознавания лиц на Python, которая как-то вошла в топ-10 самых популярных библиотек машинного обучения на Github. Всё это привело к тому, что новички в Python и машинном зрении задают мне много вопросов.



По опыту, есть одна конкретная техническая проблема, которая чаще всего ставит людей в тупик. Нет, это не сложный теоретический вопрос или проблема с дорогими GPU. Дело в том, что почти все загружают в память изображения повёрнутыми, даже не подозревая об этом. А компьютеры не очень хорошо обнаруживают объекты или распознают лица в повёрнутых изображениях.
Читать дальше →

Андрей Терехов (продолжение): «Когда говорят, что мы отстали от американцев навсегда, я отвечаю: „Не дождетесь!“»

Reading time17 min
Views59K


Вторая часть интервью с завкафедрой системного программирования Матмеха СПбГУ, доктором физмат наук, профессором, президентом компании «Ланит-Терком». Андрей Николаевич Терехов рассказал о создании кафедры матобеспечения ЭВМ и своих многочисленных учениках, языке PADLA, работе ассенизатора и технике бега в мешках.
Читать дальше →

50 оттенков matplotlib — The Master Plots (с полным кодом на Python)

Reading time39 min
Views429K
Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.



Встретимся «внутри»!
Читать дальше →

Нечувствительные к весам нейронные сети (WANN)

Reading time6 min
Views41K


Новая работа Google предлагает архитектуру нейронных сетей, способных имитировать врожденные инстинкты и рефлексы живых существ, с последующим дообучением в течение жизни.


А также значительно уменьшающую количество связей внутри сети, повышая тем самым их быстродействие.

Читать дальше →

Новый подход может помочь нам избавиться от вычислений с плавающей запятой

Reading time6 min
Views52K


В 1985 году Институт инженеров электротехники и электроники (IEEE) установил стандарт IEEE 754, отвечающий за форматы чисел с плавающей запятой и арифметики, которому суждено будет стать образцом для всего железа и ПО на следующие 30 лет.

И хотя большинство программистов использует плавающую точку в любой момент без разбора, когда им нужно проводить математические операции с вещественными числами, из-за определённых ограничений представления этих чисел, быстродействие и точность таких операций часто оставляют желать лучшего.
Читать дальше →

Как мы обучили нейронную сеть классифицировать шурупы

Reading time10 min
Views28K
Нейронная сеть может опознать котика на фотографии, найти диван, улучшить видеозапись, нарисовать картинку из щенят или простого наброска. К этому мы уже привыкли. Новости о нейросетях появляются почти каждый день и стали обыденными. Компании Grid Dynamics поставили задачу не обыденную, а сложную — научить нейросеть находить специфический шуруп или болт в огромном каталоге интернет-магазина по одной фотографии. Задачка сложнее, чем найти котика.



Проблема интернет-магазина шурупов — в ассортименте. Тысячи или десятки тысяч моделей. У каждого шурупа свое описание и характеристики, поэтому на фильтры нет надежды. Что делать? Искать вручную или искать в гипермаркете на полках? В обоих случаях это потеря времени. В итоге клиент устанет и пойдет забивать гвоздь. Чтобы помочь ему, воспользуемся нейросетью. Если она может находить котиков или диваны, то пусть занимается чем-то полезным — подбирает шурупы и болты. Как научить нейросеть подбирать для пользователя шурупы быстро и точно, расскажем в расшифровке доклада Марии Мацкевичус, которая в компании Grid Dynamics занимается анализом данных и машинным обучением.

Камеры глубины — тихая революция (когда роботы будут видеть) Часть 2

Reading time15 min
Views35K


В первой части этого текста мы рассмотрели камеры глубины на основе структурного света и измерения round-trip задержки света, в которых в основном применяется инфракрасная подсветка. Они отлично работают в помещениях на расстояниях от 10 сантиметров до 10 метров, а главное — весьма дешевы. Отсюда массовая волна их текущего применения в смартфонах. Но… Как только мы выходим на улицу, солнце даже сквозь облака засвечивает инфракрасную подсветку и их работа резко ухудшается. 

Как говорит Стив Бланк (по другому поводу, впрочем): «Хотите успеха — выходите из здания». Ниже речь пойдет про камеры глубины, работающие вне помещений. Сегодня эту тему сильно двигают автономные автомобили, но, как мы увидим, не только.


Источник: Innoviz Envisions Mass Produced Self-Driving Cars With Solid State LiDAR

Итак, камеры глубины, т.е. устройства снимающие видео, в каждом пикселе которого расстояние до объекта сцены, работающие при солнечном свете!

Кому интересно — добро пожаловать под кат!
Читать дальше →

Камеры глубины — тихая революция (когда роботы будут видеть) Часть 1

Reading time15 min
Views55K



Недавно я описывал, благодаря чему роботы завтра начнут НАМНОГО лучше соображать (пост про аппаратное ускорение нейросетей). Сегодня разберем, почему роботы скоро будут НАМНОГО лучше видеть. В ряде ситуаций намного лучше человека.

Речь пойдет про камеры глубины, которые снимают видео, в каждом пикселе которого хранится не цвет, а расстояние до объекта в этой точке. Такие камеры существуют уже больше 20 лет, однако в последние годы скорость их развития выросла многократно и уже можно говорить про революцию. Причем многовекторную. Бурное развитие идет по следующим направлениям:
  • Structured Light камеры, или камеры структурного света, когда есть проектор (часто инфракрасный) и камера, снимающая структурный свет проектора;
  • Time of Flight камеры, или камеры, основанные на измерении задержки отраженного света;
  • Depth from Stereo камеры — классическое и, пожалуй, наиболее известное направление построения глубины из стерео;
  • Light Field Camera — они же камеры светового поля или пленоптические камеры, про которые был отдельный подробный пост;
  • И, наконец, камеры, основанные на Lidar-технологиях, особенно свежие Solid State Lidars, которые работают без отказа примерно в 100 раз дольше обычных лидаров и выдают привычную прямоугольную картинку.

Кому интересно, как это будет выглядеть, а также сравнение разных подходов и их текущее и завтрашнее применение — добро пожаловать под кат!
Читать дальше →

Где покупать радиодетали и компоненты? Часть I: Россия

Reading time4 min
Views176K
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

Кадр из к/ф «Иван Васильевич меняет профессию»
Продолжение

Печать 3d-моделей костей пациентов, полученных из результатов Компьютерной томографии(такое медицинское исследование)

Reading time1 min
Views9.2K

Задача: 3d-печать части кости, полученной в результате рентгеновской компьютерной томографии (КТ)
Материалы:
1. Результаты рентгеновской КТ человека (на диске, который выдают после исследования результаты находятся в папке DICOM)
Методы:
1. 3D Slicer — для преобразования DICOM в 3d-модель, редактирования полученной модели и экспорта в *.STL
2. Slic3r — слайсинг
3. Печать на RepRap Prusa i3

Подробнее
Читать дальше →

Дизайн виртуализованного ЦОД

Reading time9 min
Views24K
image

Введение

Информационная система с точки зрения пользователя хорошо определяется в ГОСТ РВ 51987 — «автоматизированная система, результатом функционирования которой является представление выходной информации для последующего использования». Если рассматривать внутреннюю структуру, то по сути любая ИС является системой реализованных в коде взаимосвязанных алгоритмов. В широком понимании тезиса Тьюринга-Черча алгоритм (а сл-но ИС) осуществляет трансформацию множества входных данных в множество выходных данных.
Можно даже сказать, что в трансформации входных данных и есть смысл существования информационной системы. Соответственно ценность ИС и всего комплекса ИС определяется через ценность входных и выходных данных.
Исходя из этого проектирование должно начинаться и брать за основу данные, подстраивая архитектуру и методы под структуру и значимость данных.

Хранимые данные
Ключевым этапом подготовки к проектированию является получение характеристик всех наборов данных, планируемых к обработке и хранению. Эти характеристики включают в себя:
— Объем данных;
— Информация о жизненном цикле данных (прирост новых данных, срок жизни, обработка устаревших данных);
— Классификация данных с т.з. влияния на основной бизнес компании (то триаде конфиденциальность, целостность, доступность) вместе с финансовыми показателями (напр. стоимость утери данных за последний час);
— География обработки данных (физическое расположение систем обработки);
— Требования регуляторов по каждому классу данных (напр. ФЗ-152, PCI DSS).

Читать дальше →

Автоматическая визуализации python-кода с использованием блок-схем

Reading time17 min
Views103K
Речь пойдет о технологии, которая дает возможность реализации инструментов разработчика, подобных показанному на картинке ниже.

image

Общий вид среды с альтернативными представлениями кода

Здесь окно среды разработки разбито на две части. Слева — привычный текстовый редактор, а справа — автоматически генерируемая диаграмма, по возможности приближенная к традиционным блок-схемам алгоритмов. Генерация и перерисовка диаграммы производится по ходу набивки текста. Среда разработки определяет паузу в действиях разработчика и обновляет диаграмму, если код остается корректным. В результате появляется возможность работы не только с текстом программы, но и с его графическим представлением.
осторожно, далее много картинок

Головная гарнитура Helios использует технологию Intel RealSense для помощи людям с нарушениями зрения

Reading time5 min
Views3.1K
Цель проекта HELIOS — расширение и дополнение возможностей человеческого восприятия за счет современных технологий зрения. В исследовании, опубликованном Всемирной организацией здравоохранения, говорится о том, что около 285 миллионов человек в мире страдают нарушениями зрения: насчитывается 39 миллионов слепых и 246 миллионов человек с ослабленным зрением. Мы считаем, что очень важно повысить мобильность, безопасность и возможности доступа к знаниям для людей с нарушениями зрения.

Мы используем компьютерное зрение, искусственный интеллект и технологию Intel RealSense, чтобы создать современные решения, способные помочь людям с нарушениями зрения в решении целого ряда повседневных проблем. Наш подход состоит в разработке интеллектуальной головной гарнитуры, помогающей людям с частичной или полной потерей зрения.


Джентельменский набор пакетов R для автоматизации бизнес-задач

Reading time3 min
Views14K

Продолжение предыдущих публикаций «Инструменты DataScience как альтернатива классической интеграции ИТ систем» и
«Экосистема R как инструмент для автоматизации бизнес-задач».
Настоящая статья является ответом на возникшие вопросы по пакетам R, которые полезны для реализации описанных подходов. Я ее рассматриваю исключительно как справочную информацию, и отправную точку для последующего детального изучения заинтересовавшимися, поскольку за каждым пакетом скрывается огромное пространство со своей философией и идеологией, математикой и путями развития.


Как правило, все пакеты (9109 штук на 07.09.2016) находятся в репозитории CRAN. Те, что по тем или иным причинам, пока не опубликованы в репозиторий, могут быть найдены на GitHub. Итак, кратким списком:

Читать дальше →

Интервью с основателем стартапа Petiole Андреем Селезнёвым

Reading time9 min
Views8.5K


Привет всем читателям Geektimes. Сегодня у нас появилась возможность поговорить о “живом” развитии своих собственных идей с основателем стартапа Petiole Андреем Селезнёвым. Мы постараемся обойти стороной победные реляции и внушения о том, как это всё легко (или тяжело) и как приятно чувствовать на себе внимание прессы.

Вместо этого мы хотим рассказать о достаточно длинном процессе: о том как зарождается идея, о теоретическом багаже знаний автора или авторов, о том, как идея приобретает осязаемые черты, и, самое главное, как она выходит в живой мир и завоёвывает аудиторию. Мы имеем ввиду честный рассказ о поиске инвесторов и дальнейшем развитии.

Мы бы хотели избежать рекламных заявлений, но сказать пару слов придётся. Речь идёт о технически специализированном приложении Petiole, которое при помощи камеры мобильного телефона позволяет определить площадь листьев растений и содержание хлорофилла.

Читать дальше →

Information

Rating
Does not participate
Location
Иркутск, Иркутская обл., Россия
Registered
Activity