Установили мне на авто пред пусковой подогреватель Webasto. После установки выяснилось, что управление им осуществляется не дискретным сигналом (как на предыдущем моем авто), а только по цифровой шине W-bus. Шина W-bus по электрическим параметрам является аналогом шины K-line и для нее есть интегральный конвертер K-line – RS232TTL — это микросхема L9637D. На этой микросхеме, на основе Arduino и решено было сделать управление подогревателем. Задача осложнялась тем, что Arduino поддерживает только протокол передачи по последовательному порту без контроля четности, а протокол W-bus работает с настройками порта 2400/8-E-1. Для обхода этого были сняты осциллограммы команды запуска Webasto и команды к Webasto реализованы тайминговыми задержками.

В качестве введения

В настоящее время Байесовские методы получили достаточно широкое распространение и активно используются в самых различных областях знаний. Однако, к сожалению, не так много людей имеют представление о том, что же это такое и зачем это нужно. Одной из причин является отсутствие большого количества литературы на русском языке. Поэтому здесь попытаюсь изложить их принципы настолько просто, насколько смогу, начав с самых азов (прошу прощения, если кому-то это покажется слишком простым).

В этом блоге мы уже много о чём поговорили: были краткие описания основных рекомендательных алгоритмов (постановка задачи, user-based и item-based, SVD: 1, 2, 3, 4), о нескольких моделях для работы с контентом (наивный Байес, LDA, обзор методов анализа текстов), был цикл статей о холодном старте (постановка задачи, текстмайнинг, теги), была мини-серия о многоруких бандитах (часть 1, часть 2).

Чтобы двигаться дальше и поместить эти и многие другие методы в общий контекст, нам нужно выработать некую общую базу, научиться языку, на котором разговаривают современные методы обработки данных, – языку графических вероятностных моделей. Сегодня – первая часть этого рассказа, самая простая, с картинками и пояснениями.

Нахождение экстремума(минимума или максимума) целевой функции является важной задачей в математике и её приложениях(в частности, в машинном обучении есть задача curve-fitting). Наверняка каждый слышал о методе наискорейшего спуска (МНС) и методе Ньютона (МН). К сожалению, эти методы имеют ряд существенных недостатков, в частности — метод наискорейшего спуска может очень долго сходиться в конце оптимизации, а метод Ньютона требует вычисления вторых производных, для чего требуется очень много вычислений.

Для устранения недостатков, как это часто бывает, нужно глубже погрузиться в предметную область и добавить ограничения на входные данные. В частности: МНС и МН имеют дело с произвольными функциями. В статистике и машинном обучении часто приходится иметь дело с методом наименьших квадратов (МНК). Этот метод минимизирует сумму квадрата ошибок, т.е. целевая функция представляется в виде

Алгоритм Левенберга — Марквардта является нелинейным методом наименьших квадратов. Статья содержит:

• объяснение алгоритма
• объяснение методов: наискорейшего спуска, Ньтона, Гаусса-Ньютона
• приведена реализация на Python с исходниками на github
• сравнение методов

Производить конвертацию мы будем на сервере HP Proliant DL160 G8 с обычным разбиением по разделам (не lvm). Т.е. диски sda1...sda8, каждый из которых примонтирован в определенный каталог. В случае с lvm процесс немного легче и удобнее. Статья должна подойти для любого hp-сервера, в котором используется официальная утилита hpacucli. В данном примере у нас CentOS 6.5, но подойдет любой Linux, поддерживаемый hpacucli.

Этот пост предназначается всем любителям платформы .NET и языка C#. Думаю, многие встречали на просторах сети разнообразные задачки на понимание тех или иных особенностей платформы или языка. Я большой любитель подобных задачек и головоломок. Они помогают глубже понять определённые области и повысить собственные программистские навыки. Однажды я решил сделать подборку подобных задачек, чтобы можно было показывать другим людям и обсуждать нюансы работы с .NET/C#. Когда задачек накопилось достаточное количество, появилась новая мысль — оформить мою подборку в виде книжки. Вашему вниманию предоставляется текущий вариант этого сочинения под названием «Задачник.NET».


Читать online
Скачать PDF-версию
Исходные коды на GitHub

Хочу представить вашему вниманию комические купле каверзные вопросы по C#.
Не удержался и решил запостить немного классики.
Некоторые вопросы в подборке кому-то могут показаться слишком простыми, но небольшой подвох в них, как правило, есть. Иногда можно и простым вопросом подловить. Будут полезны тем, кто изучает язык.
Всех, кому интересно, прошу под кат!

В прошлой статье мы рассмотрели теоретически основы измерения веса руды в сосуде ШПУ по измерению силы, развиваемым двигателем при подъеме. Схемотехнически подготовили сигналы тока и напряжения статора двигателя для обработки их в МК. В этой статье мы рассмотрим программную реализацию вычисления массы поднимаемого груза на МК. Для того что бы приступить к написанию программы для МК, необходимо разобраться, как правильно нужно данные сигналы в МК обрабатывать. Итак приступим.

Сигналы тока и напряжения представляют собой синусоидальный сигнал, в основе своей содержащий основную частоту питающей сети (для наших реалий 50 Гц). Про гармоники и прочие составляющие в сетевом напряжении говорить не будем, они есть и оказывают влияние на качество сети и динамические свойства электродвигателей. На любом производстве с ними борются по мере сил, так что их влияние, пусть и не ничтожно, но все-таки мало. Останавливаться на этом не станем.

Выражаем большое спасибо за подготовку статьи Евгению Григоренко, Microsoft Student Partner, (@evgri243) за помощь в написании данной статьи. Остальные наши статьи по теме Azure можно найти по тегу azureweek

Машинное обучение – одна из самых популярных областей Computer Science, хотя в то же время одна их самый избегаемых среди разработчиков. Основная причина этого в том, что теоретическая часть машинного обучения требует глубокой математической подготовки, которую многие предпочитают сразу же забыть по окончании университетского обучения. Но необходимо понимать, что помимо теоретических основ, существует также и практическая сторона, которая оказывается значительно проще для освоения и ежедневного использования. Цель этой работы – ликвидировать разрыв между программистами и специалистами по обработке данных и показать, что использование машинного обучения в своих приложениях может быть достаточно простой задачей. В статье излагается вся последовательность шагов, необходимая для построения модели предсказания цены автомобиля в зависимости от набора его характеристик с последующим ее использованием в мобильном приложении на Windows 10 Mobile.

Цель этой публикации — объяснить веб-мастерам основные причины по которым их сайты может, мягко говоря, недолюбливать Google. Также предлагается система диагностики попал ли сайт под санкции Google или нет.

Мой сайт под фильтром Google? Как узнать под каким? Просел сайт в выдаче, в чём причина? Падают позиции и нет посещаемости, в чём дело?

Именно с таким названием вы увидите темы на большинстве известных SEO-форумах и на Справочном форуме для веб-мастеров Google.

Сразу отметим, что вместо слова «фильтры» в таких ситуациях уместнее употреблять слово «алгоритмы».

На самом деле причина проблем с сайтом может быть не связана с мерами воздействия Google.

Иногда важно сохранять не только свою личную анонимность, но также анонимность своих финансов. Когда вашим деньгам требуется анонимность — ошибки недопустимы.

ПОТРЕБНОСТЬ

Правительства многих стран результативно работают над установлением тотального мониторинга и контроля за движением денег как своих граждан, так и граждан других государств. Общественному мнению навязывается стереотип: «Если кто-то что-то скрывает, значит наверняка он — преступник, уклоняется от уплаты налогов, спонсирует терроризм или замешан в прочих грехах». В некоторых странах использование наличных, драгметаллов, криптовалют, офшоров и других инструментов, затрудняющих финансовый мониторинг, автоматически наводит на вас подозрения.

Но здравый смысл подсказывает людям, что выражение «Деньги любят тишину» связано не с криминалом, а основано на элементарной бытовой осторожности. Никто в здравом уме не кричит о том, сколько у него в кармане денег, не пишет везде о размере своих доходов и не выставляет всем напоказ банковскую выписку с перечнем операций по карте.

Организации также стараются не афишировать подробности своей финансовой деятельности, не публикуют списки клиентов с детализацией их заказов, ведь это как минимум расстроит клиентов и привлечет недоброжелателей (включая конкурентов).

И если граждане высокоразвитых стран могут хотя бы надеяться, что финансовая слежка за ними ведется в неких национальных интересах, то в странах с высоким уровнем коррупции люди обоснованно опасаются того, что их приватная информация с высокой вероятностью попадет к людям с враждебными намерениями.

Хорошо, я не буду углубляться в философию, а просто констатирую тот факт, что у большинства людей и бизнесов имеется желание (а зачастую — необходимость) сохранить анонимность своих финансов. И причина этого не в том, что они замышляют что-то плохое, а в том, что они сами не хотят стать жертвами чужих злонамеренных или преступных планов.

В качестве развлечения, а также упражнения в безопасности и анонимности в наше время, автор блога Untraceable представил свой блог, который, как он считает, абсолютно анонимный — такой, что по нему нельзя вычислить автора блога.

Итак, как создать анонимный блог.

Компетентностая модель — это попытка создания наиболее адекватной модели специалиста, которая бы учитывала потребности рынка в специалистах по компьютерной (информационной) безопасности, требования предъявляемые предприятиями к таким сотрудникам, а также возможности самого высшего учебного заведения по подготовке таких специалистов.

Предлагаю ознакомиться с идеей и внести конструктивные предложения.

В первой части мы говорили об общих настройках для всех браузеров, вскользь прошлись по паролям, шифрованию и бекапе, а также несколько усложнили жизнь «Гуглу».

Сегодня посмотрим (и избавимся) на то, сколько статистики собирают на нас даже без использования сторонних «куки»-файлов и расскажем о пользе и настройке VPN простым языком.

Хочу сказать большое спасибо всем, кто оставлял комментарии в прошлой статье (и оставит в этой) — все ваши дельные советы будут включены в этот или последующий мануалы.

Вы любите смотреть таргетированную рекламу? Вы не против того, что фейсбук сам отметит вас на фотографии друзей (а ее увидят посторонние люди)? Вам нравится видеть релевантные запросы в поисковике? Вы не против того, чтобы ваши предпочтения использовали для рекламы товаров вашим друзьям? Вам все равно, что гугл хранит всю историю вашего поиска, и вы не боитесь, что это может кто-то увидеть через 10 лет («скачать Аватар бесплатно без смс» или «как избежать проверки налоговой»)? Вы не против того, что ваши фото и комментарии увидит потенциальный работодатель или весь интернет, если вы вдруг случайно станете кому-то интересны?

Тогда этот пост вам будет не интересен — желаю вам хорошего дня. Пост не благословлен ФСБ, различными рекламными биржами (привет, «Яндекс», «Tinkoff Digital» и т. д.) и соц. сетями.

Если же вы решили озаботиться своей приватностью, иметь минимум данных для компромата и построения психологического и поведенческого профиля, когда вы или ваши родители совершите какой-нибудь факап и обратите на себя внимание общественности (или когда вы добьетесь успехов и кто-то из недоброжелателей будет специально искать эти данные) — добро пожаловать под кат с пошаговой инструкцией для основных программ и сетей. Нашей целью будет обеспечение максимальной приватности при сохранении максимального удобства серфинга. Понятно, что если вы хотите обеспечить себе максимальную конфиденциальность, то лучше не пользоваться социальными сетями, пользоваться различными анонимизаторами и т. д., но на это не все согласны пойти.

В этой части поговорим о настройках браузера и настройках google-аккаунта. Следующие части будут посвящены настройкам «Фейсбука», «Контакта», а также специфическим вещам в мобильных ОС на примере iOS. Любые дополнения приветствуются и будут с удовольствием включены в этот импровизированный «мануал» (или следующий, если они будут про темы следующих статей).

По умолчанию для создаваемых сервисов, сайтов, хранилищ Windows Azure предлагает свои собственные имена и внутренний DNS, который резолвит имена второго уровня в пределах cloudapp.net, azurewebsites.net, blob.core.windows.net и т.п. Но вопрос собственного доменного имени возникает практически для любого серьезного облачного приложения или сервиса. Помимо вопроса престижа, иногда есть еще чисто технические причины, например, обход проблемы c кросс доменными скриптами.

Свой домен (Custom Domain Name) к сервисам Windows Azure можно привязать следующими способами:

• с помощью CNAME записи вашего домена;
• с помощью A записи.

В случае с CNAME вы застрахованы от проблем, связанных с изменением VIP (Public Virtual IP Address), который закреплен за сервисом, развернутым в Windows Azure, тк. мэппинг происходит на уровне алиасов: yourservice.cloudapp.net (Windows Azure) и www.mydomain.ru (CNAME — www), а не IP. Но здесь не возможна привязка к корневому домену, т.е. mydomain.com (т.к. обязательно должен быть www или другой алиас).

В случае c A записью возможна привязка к корневому домену, но появляется зависимость от VIP адреса службы, т.к. A запись мэппиться на определенный IP-адрес. А IP-адрес у службы может поменяться, например, при новом деплойменете или перезагрузки ОС. Можно, кстати, применять комбинированный подход, т.е. указывать CNAME и A записи. Подробнее об IP адресах в Windows Azure читайте в хабростатье Время жизни статических IP-адресов в Windows Azure.

Примечание. Еще можно воспользоваться сторонними сервисами, например, DNS Azure, которые делают примерно все то же самое, что будет описано ниже, но автоматически и прозрачно для клиента.

Статья содержит много картинок.

Примечание переводчика: Мы довольно часто пишем об алгоритмической торговле (вот, например, список литературы по этой теме и соответствующие аналитические материалы) и API для создания торговых роботов, сегодня же речь пойдет непосредственно об алгоритмах, которые можно использовать для анализа различных данных (в том числе на финансовом рынке). Материал является адаптированным переводом статьи американского раработчика и аналитика Рэя Ли.

Сегодня я постараюсь объяснить простыми словами принципы работы 10 самых эффективных data mining-алгоритмов, которые описаны в этом докладе.

Когда вы узнаете, что они собой представляют, как работают, что делают и где применяются, я надеюсь, что вы используете эту статью в качестве отправной точки для дальнейшего изучения принципов data mining.

Профессор математики Нью-Йоркского Университета и эксперт по финансовым рынкам Марко Авелланеда (Marco Avellaneda) составил презентацию, в которой рассказал о том, как с помощью алгоритмов крупные инвесторы «скрывают» свои масштабные сделки, а другие трейдеры занимаются предсказанием изменений цен акций.

В нашем сегодняшнем материале — основные моменты этой работы.

Привет!

За то время, пока мы писали, что есть для веб-разработчика в нашем облаке Microsoft Azure, а потом писали, что изменилось, произошло достаточно изменений для того, чтобы написать ещё одну статью. :) (вкратце за час можно посмотреть чего нового в докладе XaocCPS с DevCon 2015). Под катом — краткий обзор со ссылками, 10 минут прочтения которого дадут представление о том, что есть на Azure для веб-разработчика.