Этот пост — погружение в кроличью нору. Разработчик Монсеф Аббад задумался о изображениях — вероятно, после недавнего изучения им некоторых схем компрессии. Общеизвестно, что изображения бывают либо полутоновыми, либо RGB, когда новые цвета создаются на основе смешения красного, зелёного и синего. Но для хранения изображения требуется нечто большее, чем просто выравнивание трехбайтовых значений RGB.

Что-то в этой идее пробудило любопытство автора, поэтому в статье он попытался удовлетворить его и ответить на вопрос: как на самом деле хранятся изображения?

Привет, Хабр.

Мне всегда нравились красивые и удобные интерфейсы. Желая сделать лучше для пользователя, я потратил не один день. Так я начал коллекционировать HTML и CSS лайфхаки, которые улучшают впечатление пользователя от интерфейса. В итоге у меня получился внушительный список.

Сегодня хочу поделиться с вами некоторыми практиками из него. Я постарался собрать наиболее простые, чтобы вы могли быстро и безболезненно внедрить их.

Давайте посмотрим, что я вам подготовил.

Это вторая часть серии статей, где мы шаг за шагом строим PaaS на базе Kubernetes без написания кода. Напомню, для чего мы это делаем: наша цель — выжать максимум из современных технологий и экосистемы Kubernetes, чтобы создать PaaS-решение, которое упростит жизнь разработчикам. Мы хотим, чтобы приложения и сервисы разворачивались быстро, удобно и без глубокого погружения в инфраструктуру.

В этой статье я хочу поделиться своим опытом портирования проекта распознавания музыкальных жанров аудиозаписей на ESP32-C3. Исходный проект взят из репозитория книги TinyML-Cookbook_2E.
При анализе речи или других звуков важно выделить такие характеристики, которые отражают строение сигнала, но при этом не зависят от конкретных слов, громкости и других мешающих факторов. Для этого используют cepstrum, mel-cepstrum и MFCC - это шаги преобразования, которые переводят звук в удобную для анализа форму.

В мире радиолюбителей постоянно появляются новые инструменты, упрощающие жизнь как новичкам, так и опытным энтузиастам. Один из них — дистрибутив HamPi для Raspberry Pi. Эта специализированная система объединяет в себе все необходимые программы для цифровых видов связи, работы с SDR-приемниками, APRS и многого другого.

Чтобы начать экспериментировать с радио, достаточно просто установить HamPi на компактный одноплатный компьютер — все готово к работе с первых минут. Есть, конечно, нюансы, и их немало. Ниже расскажу о дистрибутиве, его установке, настройке и использовании. Поехали!

Golang Top 15 ошибок

Go – язык простой, но из-за кажущейся простоты многие разработчики совершают одни и те же ошибки, которые приводят к серьёзным последствиям в production. Ниже собраны 20 самых распространённых ошибок при разработке на Golang и рекомендации по их исправлению.

Многие разработчики работают в Linux-среде, но не всегда глубоко понимают, как взаимодействие с ОС происходит на низком уровне. На собеседованиях всё чаще спрашивают про системные вызовы Linux. В этой статье мы рассмотрим, какие вызовы встречаются чаще всего и как они работают.

Некоторые метеорологические спутники передают собираемую ими информацию открыто и мы можем с минимальными усилиями эту информацию принять. Это поможет в составлении прогнозов погоды, а еще это просто красиво.

Исследование принципов Domain-driven Design (DDD) на примере кейса "Аутсорсинг"

Статья демонстрирует эволюцию от простой анемичной доменной модели к сложному решению в стиле DDD, охватывая ключевые концепции, такие как единый язык, ограниченный контекст, агрегаты и доменные события.

Около полутора лет назад я опубликовал на Хабре статью под названием "Слово Божие — функциональное программирование как основа Вселенной", в которой я рассказывал про лямбда-исчисление и про то, как программу любой сложности можно свести к алгоритму на базе всего трёх SKI-комбинаторов или же одного единственного йота-комбинатора. В ней мы разобрались с алфавитом божественного языка, на котором написана книга мироздания. Теперь же пришло время разобраться с его грамматикой.

В современной силовой электронике полумостовые преобразователи (half-bridge converters) занимают особое место как одна из самых универсальных и широко применяемых топологий для преобразования DC-DC и DC-AC. Сочетая простоту конструкции с высокой эффективностью, эти преобразователи позволяют преобразовывать входное напряжение в более высокое или низкое выходное напряжение. Так же данный тип преобразователя обеспечивает гальваническую развязку выхода от входа, что значительно расширяет области применения данной топологии. Так же следует добавить что транзисторы в данной топологии работают с более низкими напряжения, в отличии от пуш-пульной схемы где на каждый транзистор приходится удвоенное входное напряжение.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим, как использовать F()-экспрессии и Func()-обёртки в Django для того, чтобы выполнять арифметику, условия и преобразования не в Python, а на стороне базы данных. Один SQL-запрос может заменить десятки строк кода не теряя в качестве кода.

В статье визуализируется структура индекса и показывается, как меняется структура индекса типа btree в PostgreSQL. Это полезно для понимания, как выглядят индексы btree. Также рассматривается FILLFACTOR и пример исследования структуры индекса в целях определения, как перераспределяются индексные записи при включении в структуру индекса новых блоков (страниц). Создадим простую таблицу, индекс, вставим три строки:

На Московской бирже торгуется более 2500 облигаций, но большая часть из них неликвидна - в стакане почти нет предложений и сделок совершается крайне мало. Это затрудняет покупку и продажу таких бумаг. При этом известные мне публичные сервисы не суммируют объемы торгов за период, поэтому сложно быстро найти облигации с высокой ликвидностью.

Пять лет назад написал Node.js-скрипт, затем адаптировал его для Google Таблиц, а теперь разрабатываю Python версию. При помощи сообщества на GitHub эта Python версия идёт к созданию полноценной библиотеки с расширенными возможностями: автоматический поиск ликвидных облигаций, расчет денежных потоков, сбор новостей по эмитентам и вычисление оптимального объема покупки. Все это направлено на помощь простым инвесторам, вроде нас с вами, чтобы оперативно находить выгодные инвестиционные инструменты и принимать решения на основе актуальной информации.

Проект полностью open source.

Системы типов помогают разработчикам создавать надежные и безопасные программы. Однако такие термины, как «субструктурные типы» или «владение», нередко кажутся сложными и трудными для понимания, особенно для тех, кто не сталкивался с теорией типов в академической среде.

Новый перевод от команды МойОфис расскажет вам, как субструктурные типы и система владения в Rust помогают создавать безопасные и эффективные программы. Автор разбирает ключевые теоретические аспекты, выясняет, какие преимущества они предоставляют, и показывает, почему их использование становится неотъемлемой частью разработки современных языков. Вы узнаете, как субструктурные типы помогают обеспечивать безопасность и жизнеспособность программ, а также познакомитесь с идеями и проблемами их внедрения на практике.

Давайте спроектируем с нуля планировщик Go — начнём с самой простой и понятной наивной реализации, а затем шаг за шагом будем разбираться, какие изъяны в ней есть, и придумывать как их решать, постепенно усложняя общую модель.

Это один из лучших способов понять сложную систему или концепцию — пройти путь её поэтапного проектирования. Система сложна, осознать её очень непросто, но мы разобьём её на простые шаги, понять которые очень легко. После этого пазл сам собой сложится в голове, и общая картина системы будет для вас такой же простой и очевидной.

Распознавание жестов — это технология, которая позволяет людям взаимодействовать с устройствами без физического нажатия кнопок или сенсорных экранов. Интерпретируя жесты человека, эта технология нашла свое применение в различных потребительских устройствах, включая смартфоны и игровые консоли. В основе распознавания жестов лежат два ключевых компонента: сенсор и программный алгоритм.

В этом примере используются измерения акселерометра MPU 6050 и машинное обучение (ML) для распознавания трех жестов рукой с помощью ESP32. Данные из сенсора распознаются на микроконтроллере и результат выводится в консоль в виде названия жеста и вероятности результата. Модель ML использует TensorFlow и Keras и обучается на выборке данных, представляющей три различных жеста: "circle" (окружность), "cross" (пересечение) и "pad" (поступательное движение).

Разработка проекта начнется с получения данных из акселерометра для построения набора жестов. Затем мы проектируем полносвязную нейронную сеть для распознавания жестов, и подключим модель в проекте ESP32.

В следующей части рассмотрим как настроить Bluetooth LE (BLE) на ESP32 и Android устройстве. Передадим квантированный набор ускорений сенсора по BLE. Настроим Модель ML для распознания жестов на Android.

Привет, Хабр!

В этой статье мы коротко пройдемся по основным вариантам реализации акторной модели на Python.