Рисунок 1. Сравнение различных квазислучайных последовательностей с низким расхождением. Заметьте, что предлагаемая мной $$-последовательность создаёт более равномерно распределённые точки, чем все остальные методы. Более того, все остальные методы требуют тщательного подбора базовых параметров, а в случае неправильного подбора приводят к вырожденности (например справа вверху)

• Последовательности с низким расхождением в одном измерении
• Методы с низким расхождением в двух измерениях
• Расстояние упаковки
• Множества с многоклассовым низким расхождением
• Квазислучайные последовательности на поверхности сферы
• Квазипериодический тайлинг плоскости
• Маски дизеринга в компьютерной графике

Синус, одна из фундаментальных тригонометрических функций, играет важнейшую роль в различных областях, включая математику, физику, проектирование и computer science. Процесс его вычисления нетривиален, особенно при реализации в электронных калькуляторах, где крайне важна эффективность и точность.

В предыдущих постах серии мы изучили, как калькуляторы решают уравнения и как они вычисляют квадратные корни. В этом посте мы изучим запутанный процесс вычисления функции синуса, начав с простых аппроксимаций, а затем перейдя к более сложным методикам.

Привет, Хабр! Я – Дима, в компании отвечаю за закупку компонентов. Долгове время у нас было два поставщика печатных плат. Один из них вышеупомянутый JLCPCB. После того, как он ушел из России, пришла проблема откуда не ждали – второй поставщик начал подводить по срокам и отгружать откровенный брак. 

Встал вопрос о поиске новых производителей. Я пытался найти в сети честные отзывы, но их либо не было, либо были заказные. За год я попробовал работать с 7 производителями. Ниже делюсь своими впечатлениями: плюсы и минусы.

Для удобства в конце привожу сводную таблицу с кратким описанием преимуществ и недостатков производителей.

• Ликбез по теории вероятностей (статья вводная, необязательная)
  
• Введение в системы линейных уравнений
  
• Методы конечных элементов
  
• Минимизация квадратичных форм и примеры задач МНК
  
• От наименьших квадратов к нейронным сетям
  

Qucs-S является программой с открытым исходным кодом для моделирования электронных схем. Qucs-S кроссплатформенный (поддерживаются Linux и Windows) и написан на С++ с использованием набора библиотек Qt. О данной программе рассказывают мои предыдущие статьи. Для работы Qucs-S рекомендуется использовать также открытый движок моделирования Ngspice. Актуальным релизом Qucs-S на текущий момент является версия 2.1.0. В данной статье подробно рассматриваются виды моделирования, имеющиеся в Qucs-S. Начальное руководство по работе с программой можно найти здесь: https://habr.com/ru/articles/678526/

На работу высокоскоростных интерфейсов в печатных платах влияют множество параметров: свойства препрега и ядра, температура разложения материалов, тангенс угла диэлектрических потерь и шероховатость медной фольги. Вклад последней в общую картину потерь целостности сигналов может быть довольно существенным, в чем мы далее убедимся. Для снижения потерь применяют специальные модели влияния шероховатости фольги: они позволяют получать лучшие результаты на производстве, сократить время на разработку и повысить показатели надежности изделия.

Меня зовут Петр Беляев, я старший системный архитектор в YADRO. Один из многочисленных аспектов деятельности команды, в которой я работаю, — проектирование многослойных высокоскоростных печатных плат. В статье я расскажу о моделях влияния шероховатости фольги на высокочастотные модели в проводнике и приведу пример их применимости при разработке серверной материнской платы, целевой процессор которой поддерживает PCIe Gen5. Но сначала дам контекст, который подробнее ответит на вопрос о том, зачем это все нужно.

Качество печатной платы зависит не только от оборудования, уровня технологов и процессов на фабрике. Не меньший вклад в него вносят конструкторские решения разработчика платы — тополога. От них зависит технологичность: то, насколько просто будет произвести и ремонтировать изделие. Наиболее технологичной плата получится, если тополог сразу учтёт технологические нормы и особенности производства, внеся их в параметры своего CAD‑проекта. Такой подход называется Design for Manufacturing (DFM) — дизайн, оптимизированный под производство. Давайте разбираться, что это такое.

Этот материал адресован в первую очередь топологам, технологам и всем, кто уже работает в RnD и на производствах — или готовится войти в индустрию. Но мы постарались сделать его доступным для всех читателей.

Сегодня мы рассмотрим, что стоит учесть в конструкторской документации, чтобы защититься от проблем на этапе автоматизированного монтажа компонентов на плате. Я покажу, как можно организовать подбор элементов, их взаимное расположение и разводку для монтажа, чтобы увеличить коэффициент выхода годных плат и упростить их диагностику на производстве.

Подход, на который мы будем опираться, называется DFA — Design for Assembly (проектирование для сборки). Набор методов DFA гарантирует возможность сборки компонентов на плате, когда она поступит на монтажный участок, и позволяет отправлять плату в тираж без страха потерять деньги и время.

Нормы проектирования печатных плат зафиксированы в ряде многостраничных спецификаций, которыми пользуются специалисты. При этом есть нюансы, о которых можно узнать лишь на практике. Проводником в непростой мир изготовления печатных плат для вас станет Александр Патутинский, технолог по подготовке и запуску печатных плат в производство и специалист по DFM- и DFA-анализам. 

Цикл из трех статей погрузит вас в тему — от выбора материалов для производства плат до особенностей, которые стоит учесть в конструкторской документации, чтобы защититься от проблем на этапе автоматизированного монтажа компонентов на плате. Вы также познакомитесь с подходами Design for Manufacturing (DFM) и Design for Assembly (DFA), которые Александр постарался доступно объяснить. 

Все технологические нюансы проиллюстрированы схемами и примерами ошибок при проектировании (а также вариантов их исправления). Подборка будет полезна и тем, кто хочет комплексно изучить тему проектирования печатных плат, и специалистам, которые уже работают на производстве.

Данная статья продолжает популярное изложение новых методов решения задач математики и физики, не поддававшихся решению в течении столетий.

Два известных фундаментальных взаимодействия мы уже рассмотрели: это закон Кулона и закон Ньютона. Следующие два настолько слабы, что до сих пор не были известны.

Взаимодействие расталкивания

Взаимодействие расталкивания называется так потому, что предыдущее было взаимодействием гравитационного притяжения. Агентом взаимодействия расталкивания являются нейтральные электронно-позитронные диполи (ЭПД). Они легко обнаруживаются с помощью фотоэлектронного умножителя в присутствии источника гамма излучения с энергией более 1,024 МэВ. А именно, гамма-квант вызывает диссоциацию ЭПД, а затем электрон и позитрон рекомбинируют в ЭПД с испусканием гамма-кванта.

Тем не менее взаимодействие расталкивания можно назвать и диффузионным взаимодействием поскольку ЭПД, образующиеся на границе кристалла из магнитных монополей (КиММ), перемещаются к звёздам по закону диффузии.

Это взаимодействие соответствует члену:

В C и C++ есть особенности, о которых вас вряд ли спросят на собеседовании (вернее, не спросили бы до этого момента). Почему не спросят? Потому что такие аспекты имеют мало практического значения в повседневной работе или попросту малоизвестны.

Целью статьи является не освещение какой-то конкретной особенности языка или подготовка к собеседованиям, и уж тем более нет цели рассказать все потайные смыслы языка, т. к. для этого не хватит одной статьи и даже книги. Напротив, статья нужна для того, чтобы показать малоизвестные и странные решения, принятые в языках C и C++. Своего рода солянка из фактов. Вопрос “что делать с этими знаниями?” я оставляю читателю.

Если вы, как и я, любите и интересуетесь C/C++, и эти языки являются неотъемлемой частью вашей жизни, в том числе и его углубленного изучения, то эта статья для вас. По большей части я надеюсь, что эта статья сможет развлечь и заставить поработать головой. И если получится, рассказать что-то, чего вы, возможно, еще не знали.

Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона.
Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину.

Однажды на новогодних каникулах, лениво листая интернет, бракоделы в нашем* R&D офисе заметили видео с испытаний прототипа роботакси. Комментатор отзывался восторженным тоном – революция, как-никак. Но тренированное ухо расслышало в шуме с испытательной площадки еще кое-что. Контроллер скорости (штука для управления тягой винтов) сыграл мелодию при старте, как это любят делать пилоты дронов, которые часто используют полётный контроллер Betaflight. Неужели там бета-флайт? Ну, или какая-то из ее немногих разновидностей.

Перед глазами побежали флешбеки, где-то из глубин подсознания всплыла забытая уже информация о прошивках для Тойоты на миллионы тысяч строк Си и 2 тысячи глобальных переменных (Toyota: 81564 ошибки в коде).

После просмотра исходного кода Betaflight на гитхабе стало еще страшнее, и чем дальше, тем хуже. Это – управляющая программа для тяжелого устройства с острыми винтами, которое летает высоко, быстро. Становится страшно: игрушки это одно, но я бы не хотел летать, на таком такси. Но ведь можно иначе? Можно, решили мы! И решили это доказать. На Avito был куплен акробатический FPV-“квадрик” на базе STM32F405, для отладки – Discovery-платы для этого же контроллера, а дальше все как в тумане..

Весь минувший месяц я глаз не мог оторвать от языка программирования Rust, ведь его конёк – создание современных программ, обеспечивающих безопасную работу с памятью. За прошедшие годы появилось несколько языков, которые позиционировались как «инструмент что надо» для написания надёжного бекенд-софта. Постепенно маятник качнулся от Java/C++ к Go и Rust, выстроенных на многолетних разработках по теории языков программирования. Суть – в создании инструментов, которые были бы эффективны именно в наш век.

Зрелый язык может использоваться немногими. Но он остаётся частью моей кодовой базы.

Как давнего пользователя (и активного сторонника) Scheme/Common Lisp/Racket, меня иногда спрашивают, почему я предпочитаю их. К счастью, я всегда возглавлял собственные инженерные организации, поэтому мне никогда не приходилось оправдывать это перед руководством. Но есть еще более важная аудитория - мои собственные коллеги-инженеры, которые никогда не имели удовольствия использовать эти языки. Хотя им не требуются оправдания, они все же спрашивают из интеллектуального любопытства, а иногда и из-за удивления, почему я не схожу с ума по поводу следующей крутой функции, которая будет в этом месяце добавлена в Python или Scala, или что бы там ни было в их вкусе.