Пользователь
Предположим, у вас появилась задача развернуть сервис на виртуальной машине в Yandex Cloud. Казалось бы, всё просто: создал виртуальную машину, развернул приложение, и всё готово. В общем случае это работает именно так, но лишь при условии, что кто-то уже настроил для вас все доступы и выдал вам все необходимые права.
Но что делать, если тот самый человек, которому нужно всё настроить — это вы сами? Для этого разберёмся с базовыми особенностями ресурсной модели в Yandex Cloud.
«Получив поддержку, Ньютон мог полностью посвятить себя тому, что он выбрал. Чтобы остаться, ему нужно было только избежать трех непростительных грехов: преступлений, ереси и брака.»
Моя первая статья на Хабре, не судите строго, надеюсь содержание будет как минимум интересно, а если окажется кому-то полезным - буду просто счастлив!
Не так давно, ко мне в руки попала модель радиоуправляемого катера с мощным бесколлекторным двигателем. Быстро наигравшись с ним, как и в далеком детстве, полез смотреть как устроена игрушка изнутри. Все оказалось настолько просто, что даже мне, не особо разбирающемуся в радиоэлектронике, все было понятно. Первое, что пришло в голову, подключить к сервоприводу и блоку управления двигателем, микрокомпьютер Raspberry Pi. Пусть катер получит зачатки интеллекта и самостоятельно отправится в плавание!
На удивление, с этим тоже не возникло проблем, катер уверенно ориентировался по GPS, ворочал рулем и уверенно проходил контрольные точки. Видеообзор по результатам можно посмотреть в ролике.
По-сути, я столкнулся только с одной проблемой: водоросли и прочий мусор. Для решения этой задачи было решено установить камеру и оснастить катер компьютерным зрением. Было бы здорово, чтобы он не только плавал по координатам, но и уворачивался от препятствий. Многие видели, как библиотеки компьютерного зрения определяют и классифицируют объекты. Но для этого нужны значительные по объему базы данных классификаторов и немалая производительность. А что если мы заранее не знаем какие нам попадутся препятствия? Что если на пути будет просто мусор произвольной формы, цвета и размера? Вот эту задачу мне бы очень хотелось решить!
"Учу английский со школы, знаю правила грамматики, словарный запас далеко не на уровне cat/fish/bird. Почему я все равно зависаю на пару минут, чтобы составить предложение, да и не понимаю толком все эти фильмы и книги в оригинале? Где мой свободный английский после стольких лет обучения?"
Статья посвящена введению в нейронные сети и примеру их реализации. В первой части дано небольшое теоретическое введение в нейронные сети на примере нейронной сети Хопфилда. Показано, как осуществляется обучение сети и как описывается ее динамика. Во второй части показано, как можно реализовать алгоритмы, описанные в первой части при помощи языка С++. Разработанная программа наглядно показывает способность нейронной сети очищать от шума ключевой образ. В конце статьи есть ссылка на исходный код проекта.
vertical-align с множеством значений. Однако на практике оно работает совсем не так, как ожидается. Давайте попробуем в этом разобраться.
Навигация по основам Linux от основателя Gentoo:
Часть I
- BASH: основы навигации (вступление)
- Управление файлами и директориями
- Ссылки, а также удаление файлов и директорий
- Glob-подстановки (итоги и ссылки)
Часть II
- Регулярные выражения (вступление)
- Назначения папок, поиск файлов
- Управление процессами
- Обработка текста и перенаправления
- Модули ядра (итоги и ссылки)
