Доброго дня почтенной публике.

Немалая часть моей работы — инвентарный учет оборудования. Я занимаюсь этим уже много лет и во многих компаниях, занимаюсь достаточно успешно, поэтому могу поделиться тем, как нужно делать первые шаги к тому, чтобы этот мутный процесс не превращался в головную боль для человека, которому его поручили.

Имеем в наличии гермозону на 4 ряда с 16-тью открытыми стойками в каждом ряду.
Схема кондиционирования: горячие-холодные коридоры, внутренние кондиционеры с внешними испарителями, 3 кондиционера на ряд, то есть 6 кондиционеров на холодный коридор.

Задача: построить систему мониторинга температуры гермозоны с возможностью предупреждения выхода кондиционеров из строя.

Для решения данной задачи решено было использовать сеть 1-wire температурных датчиков и систему мониторинга Zabbix 2.

Инфраструктура .Net содержит встроенные средства генерирования кода (On-the-Fly Code Generation). Это позволяет .Net-программе в момент своего исполнения самостоятельно (без участия программиста) скомпилировать текст, написанный на каком-либо языке программирования и исполнить получившийся код. Логично было бы ожидать, что для осуществления этих действий в стандартной .Net-библиотеке предусмотрен простейший метод соответствующего класса. Но к сожалению это не так. Microsoft, проделав огромный путь по встраиванию в среду .Net средств генерирования кода, не сделала самый последний шаг навстречу простейшим потребностям программистов. Значит, придётся сделать этот шаг самостоятельно.

Самое простое средство предлагаемое Microsoft для решения описанной задачи — это класс CSharpCodeProvider, который входит в стандартную библиотеку .Net. Использование этого класса — не очень сложная задача, но тем не менее было бы полезно иметь инструмент, превращающий использование сгенерированного на лету кода в задачу тривиальную.

Некоторое время назад уже был опубликован аналогичный пост, с тех пор количество дополнений для Visual Studio 2010,2012 и 2013 перешагнуло планку в 4к, появилось немало новых дополнений. Ниже перечислено 20 наиболее популярных или интересных расширений для Visual Studio 2012 и 2013 в дополнение к предыдущему посту.

На Хабре очень мало статей, посвящённых неигровым применениям Unity3D. Мы решили исправить эту досадную ситуацию и рассказать о том, как мы делали (и продолжаем делать) онлайн-планировщик квартир (да-да, очередной!) с рендерингом качественных изображений на серверной стороне и интеграцией с Oculus Rift.

По нашим прикидкам, материала набирается на добрый десяток статей, поэтому мы немного расскажем о самом проекте, а вы выбирайте, какую тему раскрыть подробнее.

Disclaimer: все изображения в статье — либо скриншоты из браузера, либо автоматически сгенерированы на сервере, и не имеют никакой пре- или пост-обработки.

Не стоит преследовать цели, которые легко достичь. Стоит нацеливаться на то, что удается сделать с трудом, приложив немалые усилия — Альберт Эйнштейн

Несмотря на то, что Эйнштейн не был нейробиологом, он точно знал все, когда говорил о способности человека добиваться чего-либо. Он интуитивно догадывался о том, что лишь сегодня нам удалось подтвердить с помощью данных, а именно: что заставляет когнитивные способности работать на максимально высоком уровне. По существу: То, что тебя не убивает, делает тебя умнее.

Привет всем!

Не так давно я задался целью обеспечить интернетом жену, отдыхающую все лето с ребенком в деревне. Даже ответственно озаботился покупкой сим-карты для ее любимого айпадика (раньше как-то обходились wi-fi). Каково же было мое разочарование, когда по приезду в деревню я обнаружил почти полное отсутствие сигнала сотовой сети что на планшете, что на мобильных телефонах… Понятно — зря выкинул деньги на симку. Неделя моего пребывания в деревне ознаменовалась лазаньем по чердакам, крышам, просто по участку, уткнувшись в смартфон в надежде увидеть хотя бы GPRS. Все тщетно… Отбыл в Москву, мои остались в этой глухомани отдыхать от радиоволн.

По дороге домой обдумывал план решения проблемы. Необходимость в интернете у жены диктовалась даже не сколько развлекательными целями, сколько возможностью бесплатно переписываться по Viber и регулярно снабжать меня фотками дочурки (надо сказать, писать sms и mms из Тверской области в Москву недешево). Так же давало надежду знание того, что в другой деревне, в паре километров, интернет работал, причем довольно устойчиво и с почти полным индикатором сигнала. Значит где-то рядом с этой деревней есть базовая станция, снабжающая деревню устойчивым 3G сигналом. Судя по всему, складки местности или иные преграды мешают сигналу достигать нашего участка.

Решение придумалось конечно не новое и не оригинальное — и ежу понятно, что нужно вооружаться направленной 3G антенной. Тем более, у меня уже имелся некоторый опыт эксплуатации направленных антенн для ловли 4G в Москве. В голове, где-то на пыльных задворках, лежали воспоминания о курсе антенно-фидерных устройств, который нам целый семестр читали в институте. И благодаря этим знаниям я прекрасно понимал, что собирать такую антенну самостоятельно будет довольно трудозатратно и долго, решил покупать готовую.

Поводом для данной статьи стал следующий пост: «Конвертация bmp изображения в матрицу и обратно для дальнейшей обработки». В свое время, мне немало пришлось написать исследовательского кода на C#, который реализовывал различные алгоритмы сжатия, обработки. То, что код исследовательский, я упомянул не случайно. У этого кода своеобразные требования. С одной стороны, оптимизация не очень важна – ведь важно проверить идею. Хотя и хочется, чтобы эта проверка не растягивалась на часы и дни (когда идет запуск с различными параметрами, либо обрабатывается большой корпус тестовых изображений). Примененный в вышеупомянутом посте способ обращения к яркостям пикселов bmp.GetPixel(x, y) – это то, с чего начинался мой первый проект. Это самый медленный, хотя и простой способ. Стоит ли тут заморачиваться? Давайте, замерим.

Использовать будем классический Bitmap (System.Drawing.Bitmap). Данный класс удобен тем, что скрывает от нас детали кодирования растровых форматов – как правило, они нас и не интересуют. При этом поддерживаются все распространенные форматы, типа BMP, GIF, JPEG, PNG.

Не очень строгий перевод материала mrbook.org/tutorials/make Мне в свое время очень не хватило подобной методички для понимания базовых вещей о make. Думаю, будет хоть кому-нибудь интересно. Хотя эта технология и отмирает, но все равно используется в очень многих проектах. Кармы на хаб «Переводы» не хватило, как только появится возможность — добавлю и туда. Добавил в Переводы. Если есть ошибки в оформлении, то прошу указать на них. Буду исправлять.

Статья будет интересная прежде всего изучающим программирование на C/C++ в UNIX-подобных системах от самых корней, без использования IDE.

Компилировать проект ручками — занятие весьма утомительное, особенно когда исходных файлов становится больше одного, и для каждого из них надо каждый раз набивать команды компиляции и линковки. Но не все так плохо. Сейчас мы будем учиться создавать и использовать Мейкфайлы. Makefile — это набор инструкций для программы make, которая помогает собирать программный проект буквально в одно касание.

Стабильное питание – залог крепкого здоровья. Если применить это правило к работе электроники и оборудования, то за их «здоровье» отвечают источники бесперебойного питания (ИБП). К сожалению, необходимость ИБП до сих пор не всем очевидна. Вот один из распространенных мифов: от скачков напряжения защитит и обычный сетевой фильтр. Возможно, но тогда параметры такого скачка тогда должны находиться в весьма узком диапазоне. В жизни это далеко не так, а контролировать диапазон с помощью фильтра и вовсе не представляется возможным.

А если мы говорим про перебои в электроснабжении? В таких случаях фильтр вообще беспомощен. ИБП защищает технику от скачков напряжения и вызванных ими отказов оборудования, обеспечивая надежность и стабильность работы электроники. И главное: бережёт карманы – вышедшее вследствие скачков в электросети оборудование, как правило, теряет гарантию. Поэтому хороший источник бесперебойного питания должен предоставлять достойный уровень защиты от сюрпризов российской электрической сети. Важность этого осознаёт всё больше частных пользователей и почти поголовно – бизнес. Но вот вопрос: какой ИБП выбрать?

Зачастую необходимо выбрать среди множества альтернатив, при этом каждая обладает различными преимуществами. И как же выбрать лучшую, имея мнение десятков, а то и сотен экспертов?

На хабре уже присутствует некоторое количество статей, посвященных процессу прототипирования в разработке программного обеспечения. Есть достаточно фундаментальные статьи с обзорами стандартов и расчетами, есть статьи про прототипирование устройств, есть цикл из двух статей про процесс выбора инструмента для прототипирования. К сожалению, процесс создания прототипов мобильных приложений освещен очень скудно – в виде единственной статьи в 2010 году, и пара слов в статье Разработка мобильных приложений: с чего начать.

Хотелось бы исправить эту ситуацию, и предложить вашему вниманию большой обзор доступных инструментов для прототипирования мобильных приложений.

В статье кратко рассказывается о машине Тьюринга и приводится ее реализация на Exсel. Полезна статья будет и тем, кто хочет познакомиться с машиной Тьюринга, и тем, кто хочет повысить свой кругозор в функционале Excel.

Скрытые модели/цепи Маркова одни из подходов к представлению данных. Мне очень понравилось как обобщается множество таких подходов в этой статье.

В продолжение же моей предыдущей статьи описания скрытых моделей Маркова, задамся вопросом: откуда взять хорошую модель? Ответ достаточно стандартен, взять неплохую модель и сделать из нее хорошую.

Напомню пример: нам нужно реализовать детектор лжи, который по подрагиванию рук человека, определяет, говорит он правду или нет. Допустим, когда человек лжет, руки трясутся чуть больше, но нам не известно на сколько именно. Возьмем модель наобум, прогоним алгоритм Витерби из предыдущей статьи и получим довольно странные результаты:

Один из лучших технологических вузов мира опубликовал большинство своих обучающих курсов, лекций и семинаров в интернете на отдельном ресурсе.

Есть аудио и видео-курсы, поиск по каталогу, по номеру курса, по наименованию дисциплины, все предметы и степень сложности разделены в отдельные рубрики.

Приглашаем Android-разработчиков к участию в конкурсе городских мобильных приложений на базе Единой мобильной платформы (ЕМП) г. Москвы.

Конкурс на лучшее приложение, решающее городские задачи и делающее будни жителей мегаполиса проще и приятнее, проводится с 17 июля по 20 сентября 2013 года совместно с Департаментом информационных технологий города Москвы.

Привет. Закончился курс по нейронным сетям. Хороший курс, но мало практики. Так что в этом посте мы рассмотрим, напишем и протестим ограниченную машину Больцмана — стохастическую, генеративную модель нейронной сети. Обучим ее, используя алгоритм Contrastive Divergence (CD-k), разработанный профессором Джеффри Хинтоном, который кстати и ведет тот курс. Тестировать мы будем на наборе печатных английских букв. В следующем посте будет рассмотрен один из недостатков алгоритма обратного распространения ошибки и способ первоначальной инициализации весов с помощью машины Больцмана. Кто не боится формулок и простыней текста, прошу под кат.

В рамках данного сообщества неоднократно обсуждались генетические алгоритмы и их применение на практике. В этой статье я хотел бы поделиться относительно новым методом оптимизации функций, основанным на поведении косяка рыб в условиях поиска пищи.

Привет. В этом посте мы рассмотрим простую модель фильтрации спама с помощью наивного байесовского классификатора с размытием по Лапласу, напишем несколько строк кода на R, и, наконец, протестируем на англоязычной базе данных смс спама. Вообще, на хабре я нашел две статьи посвященные данной теме, но ни в одной не было наглядного примера, чтобы можно было скачать код и посмотреть результат. Также не было упоминания про размытие, что существенно увеличивает качество модели, без особых затрат усилий, в отличие, скажем, от сложной предобработки текста. Но вообще, запилить очередной пост про наивного байеса меня побудило то, что я пишу методичку для студентов с примерами кода на R, вот и решил поделиться инфой.

Когда приходится просматривать элементы списка (массива) в отладчике Visual Studio, например, в окне QuickWatch часто сталкивашься с не удобством просмотра сложного (или длинного) списка данных. Тяжело увидеть, например, значения поля всех элементов списка.
Данный пост показывает несколько «встроенных» способов решения этой проблемы и возможности расширения BugAid.
мало букв, но достаточно картинок.