Введение

Прикладная математика это набор инструментов, позволяющих решать те или иные проблемы, возникающие на практике. В данной статье рассмотрим один из таких инструментов — преобразование девиации применительно к матрицы евклидовых расстояний. Спектр полученной в результате матрицы Грина позволяет судить о размерности исходных данных и рассчитать координаты исходных точек относительно собственного центра координат.

Допустим, у нас имеется (n > 2) точек и известны все расстояния между ними. Потенциальная мерность пространства равна (n-1). Надо определить, пространству какой мерности принадлежат заданные точки, а также координаты точек в данном пространстве.

Вы когда-нибудь давали пять своему другу в виртуальной реальности? Ощущения очень необычные. А когда берешь двумя пальцами какой-нибудь предмет — возникает что-то вроде фантомного осязания. Когда ты машешь рукой товарищу, а он машет тебе в ответ — это особенное чувство.



Возможность разделить опыт виртуальной реальности с другим человеком — это то, что двигало нашим поколением, когда мы подключались к телефонной линии с помощью dial-up модемов. Теперь виртуальность расширяется, и мы снова можем стать первыми.

Мы в Lostroom делаем первую в мире социальную игру в виртуальной реальности.

В этой статье речь пойдет о самом простом в реализации алгоритме генерации «идеального» лабиринта и его применении для поиска пути.

Мы рассмотрим алгоритм, основанный на бэктрекинге, позволяющий создавать лабиринты без циклов, имеющие единственный путь между двумя точками. Алгоритм не самый быстрый, довольно требователен к ресурсам, по сравнению с алгоритмом Эйлера или Крускала, но очень прост в реализации и позволяет создавать ветвистые лабиринты с очень длинными тупиковыми ответвлениями.

Заинтересовавшихся — прошу под кат.

В эпоху готовых отладочных плат и тысяч готовых модулей к ним, где достаточно взять пару блоков, соединить их вместе, и получить нужный результат, далеко не каждый понимает основы схемотехники, почему и как это работает, а главное — что надо делать, если это работает не так.

В этом цикле я расскажу о датчиках — как о немаловажном элементе системы управления неким объектом или тех. процессом.

Все свое повествование я буду вести касаемо практических вопросов реализации цифровых систем управления на базе микроконтроллеров.

Руководство не претендует на всеобщий обхват вопроса.
Хотя после того, как мой конспект перелез за 20 страниц текста, я решил разбить статью на следующие части:

• Часть 1. Мат. часть. В ней мы рассмотрим датчик, не привязанный к какому-то конкретному измеряемому параметру. Рассмотрим передаточные функции и динамические характеристики датчика, разберемся с его возможными подключениями.
• Часть 2. Датчики климат-контроля. В ней я рассмотрю особенности работы с датчиками температуры, влажности, давления и газового состава
• Часть 3. Датчики электрических величин. В ней я коснусь измерения тока и напряжения

Предыстория

Так сложилось, что уже пять лет мой раздел ntfs с операционной системой Windows располагается на рамдиске. Решено это не аппаратным, а чисто программным способом, доступным на любом ПК с достаточным количеством оперативной памяти: рамдиск создается средствами загрузчика grub4dos, а Windows распознаёт его при помощи драйвера firadisk.

Однако до недавнего времени мне не был известен способ, как реализовать подобное для Linux. Нет, безусловно, существует огромное количество линуксовых LiveCD, загружающихся в память при помощи опций ядра toram, copy2ram и т. д., однако это не совсем то. Во-первых, это сжатые файловые системы, обычно squashfs, поэтому любое чтение с них сопровождается накладными расходами на распаковку, что вредит производительности. Во-вторых, это достаточно сложная каскадная система монтирования (так как squashfs — рид-онли система, а для функционирования ОС нужна запись), а мне хотелось по возможности простого способа, которым можно «вот так взять и превратить» любой установленный на жесткий диск Linux в загружаемый целиком в RAM.

Ниже я опишу такой способ, который был с успехом опробован. Для опытов был взят самый заслуженный дистрибутив Linux — Debian.

Написав предыдущий пост, исторический и отчасти рекламный (хотя потенциальные абитуриенты такое вряд ли читают), можно перейти и к разговору «по существу». К сожалению, высокой степени популярности описания добиться вряд ли получится, но всё же постараюсь не устраивать курс сухих лекций. Хотя, от сухости избавиться не удалось, да и пост писался в результате ровно месяц.

В нынешней публикации описаны основные уравнения движения идеальной и вязкой жидкости. По возможности кратко рассмотрен их вывод и физический смысл, а также описаны несколько простейших примеров их точных решений. Увы, этими несколькими примерами доступные аналитически решения уравнений Навье-Стокса в значительной мере исчерпываются. Напомню, что Институт Клэя отнёс доказательство существования и гладкости решений к проблемам тысячелетия. Гении уровня Перельмана и выше — задача вас ждёт.

Сразу дискламер: я редко пишу посты на широкую аудиторию, и более правильного ресурса для этого текста в рамках моего кругозора не нашлось. Тем не менее, если кто-то найдет это интересным, значит не зря… Поехали.

С чего все началось

Как-то я услышал от одного человека мысль о том, чтобы заниматься бизнесом, ему приходится «выращивать в себе Мистера Хайда», типа некая альтернатива его личности способна придумать что-то такое, что не способен придумать он сам. Конечно же, он шутил, по большей части, и тогда я этому значение не придал. Вспомнил эту точную метафору лишь, когда сам решил, что мне нужно развивать креативность, умение продуктивно фантазировать, придумывать нестандартные решения.

Многим из нас хотелось бы иметь больше часов в сутках. Но их всего 24. И то, как мы их проводим, целиком зависит от нас. Как ни банально звучит, но наши 24 часа – это те же самые 24 часа, что были у Томаса Эдисона и матери Терезы, и что есть сейчас у Опры Уинфри и Билла Гейтса.

Но как насчёт больше 24 часов в сутках?

Невозможно? Я не согласен. Мы не сможем получить больше 24 астрономических часов, но получить больше функционального времени – вполне возможно. На самом деле, при помощи относительно простых принципов можно получить до 36 часов полезного времени. Итак, вот мой рецепт 36-часового дня.

Это список способов экономить время. Некоторые уже могут быть вам известны, о других вы, вероятно, даже не задумывались. Выполняя несколько из них, можно освободить пару часов. Выполняя все, можно получить довольно много времени в своё распоряжение. Здорово, правда? :-)

Стратегия № 1: Оптимизируйте свой сон

Некоторым из нас достаточно всего 3—5 часов сна в сутки, в то время как остальные «вынуждены» спать больше 9 часов, чтобы отдохнуть. Это зависит от предрасположенности, а также, возможно, окружения. Думаю, всё же есть способы спать меньше, а отдыхать лучше. Вот несколько вариантов:

• Просыпайтесь в одно и то же время каждое утро. Станьте «ранней пташкой». Взято с блога Стива Павлины. Я попробовал его и вошёл во вкус. Идея проста. Ставьте будильник на одно и то же время, вставайте в это время, а спать ложитесь, только когда устанете – не раньше. Стив утверждает, что это может освободить 10—15 часов в неделю. Я думаю, что он прав.
  
  Сделайте спальню тихим и спокойным местом. У многих людей в спальне много света и шума. Постарайтесь минимизировать уровень шума в спальне (можно купить воздушный фильтр или генератор «белого» шума, если вы живёте в шумном районе). Примите меры, чтобы в спальне было меньше света во время сна (помогут, например, плотные занавески). И сделайте всё возможное, чтобы убрать из спальни раздражители (телевизор, хлам и т.д.)
  
  Попробуйте многофазный сон. Многофазный сон – это система, позволяющая сократить количество часов для сна до 2—5 в сутки. Я сам не могу подтвердить это (не пробовал лично), но в блоге Стива есть подробная информация об этом необычном и потенциально эффективном методе сна.
  
  
  Экономия времени благодаря оптимизации сна = примерно 1.5 часа
  

Перевод поста Bernat Espigulé Pons, «Adventures into the Mathematical Forest of Fractal Trees».
Скачать перевод в виде документа Mathematica, который содержит весь код использованный в статье, можно здесь.

Без сомнения, золотое сечение и в наше время представляется одним из самых таинственных, волшебных и поразительных чисел, которые известны людям: . (в языке Wolfram Language и системе Mathematica ему соответствует символ GoldenRatio). Как вы увидите из этого поста, это число действительно имеет множество интересных свойств, которые можно исследовать, причём некоторые из них рассматривались ещё в работах учёных Древней Греции, таких как Пифагор и Евклид, другие в работах итальянского математика Леонардо Пизанского, более известного под прозвищем Фибоначчи, или Иоганном Кеплером — астрономом эпохи Возрождения. Хотя это может прозвучать странно, в этом посте я расскажу вам о новых геометрических объектах, связанных с золотым сечением, которые осветили мне путь, когда я пытался отобразить неизвестную ранее область Математического Леса.

Добрый день.
Меня зовут Головач Иван, я руковожу небольшой образовательной компанией и преподаю сам:

1. Java Core
2. Junior Java Developer: Servlet API, JDBC, Maven, JUnit, Mockito, Log4J, основы Spring/SpringMVC, основы JPA/Hibernate, шаблоны/архитектуры MVC/IoC/DAO.
3. Multicore programming in Java.

Также я веду курс «Scala for Java Developers» на платформе для онлайн-образования udemy.com (аналог Coursera/EdX).

В следствии этого у меня скопилось значительно количество ссылок на видео на русском языке по Java как моего авторства, так и моих коллег.

(GolovachCourses.com)

Здесь собраны несколько вариантов записи моего курса Java Core.
Модуль #1 (Procedural Java):
Набор июль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор апрель 2013: #1, #2, #3, #4
Набор февраль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор январь 2013: #1, #2, #3, #4
Набор октябрь 2012: #1, #2, #3, #4.

DDMS (Dalvik Debug Monitor Server) — безумно полезный инструмент для отладки приложений, который идет в комплекте с Android SDK, о котором почему-то особо и не сказано на хабре, впрочем как и в примерах google он представлен в очень скромном виде. Я бы хотел раскрыть его возможности и показать на что он способен. Вкратце:

• изучать информацию о работающих потоках;
• анализировать heap на количество свободной и занятой памяти;
• анализировать какие объекты чаще создаются, их размер и другое (Allocation tracker);
• находить проблемные участки кода, которые долго работают и требуют оптимизации (Method profiling). Это я советую знать всем.

Об этих вещах будет рассказано в рамках данной статьи. И для справки, менее интересное, что довольно тривиально и о чем НЕ будет рассказано в рамках данной статьи:

• работать с файловой системой эмулятора или устройства;
• находить информацию об ошибках (привет LogCat);
• эмулировать звонки/смс/местоположение;
• использовать инструмент Network Statistics.

Полупроводниковая электроника существенно изменила мир. Многие вещи, которые долгое время не сходили со страниц произведений фантастов стали возможны. Чтобы знать, как работают и чем уникальны полупроводниковые приборы, необходимо понимание различных физических процессов, протекающих внутри.

В статье разобраны принципы работы основных полупроводниковых устройств. Описание функционирования изложено с позиции физики. Статья содержит вводное описание терминов, необходимых для понимания материала широкому кругу читателей.

Иллюстраций: 34, символов: 51 609.

Новогодние каникулы – хорошее время не только для отдыха, но и для самообразования. Можно отвлечься от повседневных задач и посвятить несколько дней тому, чтобы научиться чему-нибудь новому, что будет помогать вам весь год (а может и не один). Поэтому мы решили в эти выходные опубликовать серию постов с лекциями курсов первого семестра Школы анализа данных.

Сегодня — о самом важном. Современный анализ данных без него представить невозможно. В рамках курса рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.



Читает курс лекций Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО «Форексис». Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ. Эксперт компании «Яндекс». Доктор физико-математических наук.

На Yet another Conference 2013 мы представили разработчикам нашу новую библиотеку Yandex SpeechKit. Это публичный API для распознавания речи, который могут использовать разработчики под Android и iOS. Скачать SpeechKit, а также ознакомиться с документацией, можно здесь.

Yandex SpeechKit позволяет напрямую обращаться к тому бэкэнду, который успешно применяется в мобильных приложениях Яндекса. Мы достаточно долго развивали эту систему и сейчас правильно распознаем 94% слов в Навигаторе и Мобильных Картах, а также 84% слов в Мобильном Браузере. При этом на распознавание уходит чуть больше секунды. Это уже весьма достойное качество, и мы активно работаем над его улучшением.



Можно утверждать, что уже в скором времени голосовые интерфейсы практически не будут отличаться по надежности от классических способов ввода. Подробный рассказ о том, как нам удалось добиться таких результатов, и как устроена наша система, под катом.

Что делает крупный разработчик игр, когда ему нужно состряпать много помещений для игрового мира? Нанимает кучу художников. Что делает ленивый/бедный/одинокий разработчик игр в такой же ситуации? Пишет процедурный генератор, который выполняет за него всю грязную работу.

По процедурной генерации планов помещений есть много, очень много статей. Вот ещё пяток ссылок на статьи. Только исходников ни к одной из них нет.

В этой статье я расскажу о том, как я реализовал на Unity3d один простой метод генерации, который приводит к хорошим результатам и легко модифицируется. С картинками и исходниками.

Шесть месяцев назад ребром встал вопрос о тексте для моего дипломного перевода. Результатом помощи коллективного разума стало решение переводить главу Scalable Web Architecture and Distributed Systems за авторством Kate Matsudaira. Нужно отметить, что это мой первый перевод такого объема и сложности. Текст, был мною относительно успешно переведен, хотя по качеству перевода я поставил бы себе 6-7 из 10. Дабы мои усилия не пропали втуне, публикую результат своих трудов.

По просьбам читателей Хабра, теперь полная версия в виде топика.

Масштабируемая веб-архитектура и распределенные системы

Кейт Матсудейра

Перевод: jedi-to-be.
Коррекция: Anastasiaf15, sunshine_lass, Amaliya, fireball, Goudron.

С текстурами вечно какие-то проблемы! То оказывается, что нельзя взять любую фотку и налепить на модельку. То на стыке текстур появляются швы, которые замучаешься заглаживать. То вроде уже и загладил всё, но глаз, этакий проказник, всё равно замечает повторяющиеся узоры и рушит иллюзию.

Можно сделать текстуру побольше, чтобы повторяющиеся куски дальше отстояли друг от друга и были не так заметны. Можно даже сделать её совсем огромной, на пару сотен тысяч пикселей, чтобы она накрывала всю сцену целиком без швов и повторений. Подобную технику называют мегатекстурой. Но мегатекстуры и близкие к ним виртуальные текстуры усложняют работу с памятью, для работы с ними требуются особые инструменты, да и в целом это ещё молодая технология.

Как же быть? Есть один трюк — непериодические мозаики. Они лишены проблемы повторяемости и достаточно просты в реализации. Одну из таких мозаик придумал китайский математик Ван Хао в 1961 году. Элементы этой мозаики можно представить в виде прямоугольников с разноцветными гранями. Но чтобы понять принцип её работы, надо сначала разобраться в классическом методе заполнения площадей текстурами.

Бенчмарк Valley

Это вторая и заключительная часть статьи, посвященной процедурным методам производства контента для 3D приложений. Первую часть Вы можете найти здесь.

В этой части, так же как и в предыдущей, приводятся ссылки на скачивание созданных нами исходных материалов, которые можно свободно использовать (с изменениями или без) в своих проектах, но только не продавать/распространять в чистом виде и/или в составе каких-либо библиотек.

Напоминаем, что все эти исходные файлы не подвергались никакой специальной подготовке, обработке или оптимизации, чтобы не приукрашивать реальную ситуацию (довольно часто в процессе работы приходится жертвовать универсальностью/удобством создаваемых решений в пользу сэкономленного времени).

В этот раз речь пойдёт о том, какими средствами и приёмами мы пользовались при создании бенчмарка Valley, чтобы в максимально сжатые сроки произвести большое количество фотореалистичного контента.

Нам нужно реализовать детектор лжи, который по подрагиванию рук человека, определяет, говорит он правду или нет. Допустим, когда человек лжет, руки трясутся чуть больше. Сигнал может быть таким:



Интересный метод, описан в статье «A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition» L.R. Rabiner, которая вводит модель скрытой цепи Маркова и описывает три ценных алгоритма: The Forward-Backward Procedure, Viterbi Algorithm и Baum-Welch reestimation. Несмотря на то, что эти алгоритмы представляют интерес только в совокупности, для большего понимания описывать их лучше по отдельности.

Доброго времени суток!

Наконец-то получилось добиться адекватно работающей т. н. «Гибридной графики» на Ubuntu 12.04 LTS (справедливо и для 12.10, также наверняка по этому «мануалу» будет работать и для других Debian-based систем)

В сети есть решения, но честно говоря ни одно из них мне не помогло, сколько я не пробовал.
Например, есть мануал годовой давности от Alexislavie на «Ubuntu Forums» — честно говоря этот способ «убивал» систему 3 раза подряд. Скорее всего проблема в обновлении xorg предложенное там. Да и драйвер там приведен на данный момент весьма старый. Хотя эта инструкция и наиболее близка к правде. Собственно описанный мною способ буквально немного отличается :-) Но работает.