Я не знаю как правильно назвать обзор/гайд про эту плату. Самая китайская плата? Самая загадочная? Самая неоднозначная? В любом случае - одна из самых интересных!

Поговорим про OrangePi AIpro, плату от запрещённой в половине мира Huawei.

Часть 1. Линейные структуры

Массив

// Таблица рекордов
int score1 = 0;
int score2 = 0;
int score3 = 0;
int score4 = 0;
int score5 = 0;

// Таблица рекордов
const int NUM_HIGH_SCORES = 5;
int highScore[NUM_HIGH_SCORES] = {0};

“Хорошими манерами обладает тот,
кто наименьшее количество людей
ставит в неловкое положение.”
Дж. Свифт

Привет, коллеги! Сегодня я бы хотел поговорить о Unit-тестировании и некоторых “правилах” при их написании. Конечно, они неформальные и не обязательны к выполнению, но при их соблюдении всем будет приятно и легко читать и поддерживать тесты, которые вы написали. Мы в Wrike видели достаточно Unit-тестов, чтобы понять основные проблемы, которые возникают при их написании и поддержке, и сформулировать несколько правил для их предотвращения.

С появлением Java 8 Stream API позволило программистам писать существенно короче то, что раньше занимало много строк кода. Однако оказалось, что многие даже с использованием Stream API пишут длиннее, чем надо. Причём это не только делает код длиннее и усложняет его понимание, но иногда приводит к существенному провалу производительности. Не всегда понятно, почему люди так пишут. Возможно, они прочитали только небольшой кусок документации, а про другие возможности не слышали. Или вообще документацию не читали, просто видели где-то пример и решили сделать похоже. Иногда это напоминает анекдот про «задача сведена к предыдущей».

В этой статье я собрал те примеры, с которыми столкнулся в практике. Надеюсь, после такого ликбеза код программистов станет чуточку красивее и быстрее. Большинство этих штук хорошая IDE поможет вам исправить, но IDE всё-таки не всесильна и голову не заменяет.

Открытый курс машинного обучения mlcourse.ai сообщества OpenDataScience – это сбалансированный по теории и практике курс, дающий как знания, так и навыки (необходимые, но не достаточные) машинного обучения уровня Junior Data Scientist. Нечасто встретите и подробное описание математики, стоящей за используемыми алгоритмами, и соревнования Kaggle Inclass, и примеры бизнес-применения машинного обучения в одном курсе. С 2017 по 2019 годы Юрий Кашницкий yorko и большая команда ODS проводили живые запуски курса дважды в год – с домашними заданиями, соревнованиями и общим рейтингом учаcтников (имена героев запечатлены тут). Сейчас курс в режиме самостоятельного прохождения.

• Точность предсказаний не менее 70-90%;
• Raspberry pi в самом курятнике в идеале мог бы определять принадлежности фотографий к классам;
• Нужно как минимум научиться отличать всех кур друг от друга. Программа максимум — также научиться считать яйца;