Как разглядеть мельчайшие детали на печатной плате? Можно попробовать отсканировать её или сфотографировать. Но детализации всё равно бывает недостаточно. Чтобы сделать приличный макро-снимок, мало просто иметь хорошую зеркалку (или беззеркалку). Нужен ещё и макрообъектив, да непростой. У большинства максимальный коэффициент увеличения составляет 1:1. А всё, что лучше - стоит очень дорого. Автор статьи нашёл неожиданное решение и рассказывает, как сделать фото и обработать его для максимальной детализации.
Пользователь
Контроллер управления по типу Аккерманна на базе 4-колёсной мобильной платформы (ROS Noetic)
В данной работе рассматривает пример создания симуляционной модели четырёхколёсной мобильной платформы с рулевым управления по типу Аккреманна, с использованием фреймворка ROS, контроллер написан на языке Python. В качестве среды симуляции выбрана Gazebo. Приведены примеры описания архитектуры робота, посредством формата urdf, разработан собственный контроллер для управления колёсами модели, а также показан общий подход к проектированию симуляционных моделей робототехнических систем.
Мобильные экранчики в ваших проектах: большой и понятный о гайд о различных дисплеях
Пожалуй, немалая часть моих читателей так или иначе интересуется DIY-тематикой. И в различных самодельных девайсах порой есть необходимость вывести какую-либо информацию на дисплей, будь это текст, графики или даже какая-то анимация! Для разных задач существуют самые разные дисплеи и в сегодняшнем материале я хотел бы систематизировать и собрать подробнейший гайд об использовании дисплеев с нерабочих мобильных телефонов: какие бывают протоколы и шины данных, как читать схемы устройств и определять контроллеры дисплеев, какие дисплеи стандартизированы, а какие придётся реверсить самому и как быть с подсветкой. В практической части статьи мы подключим дисплей по протоколу MIPI DBI к RP2040 с использованием DMA. Интересно? Тогда добро пожаловать под кат!
Домашняя стеклодувная мастерская. Первые инструменты, приёмы работы с ними
Стеклодувное дело — тонкое и изящное ремесло, будящее в душе множество сильных, хотя и противоречивых чувств, так как большая часть работы происходит буквально по локоть в пламени. Здесь речь идёт о горячей обработке стекла, разогретого на горелке. Обычно это приборостроение для нужд химии-физики-биологии, но встречается и художественное стеклоделие. В любом случае мы имеем дело с очень своеобразным и сильно горячим материалом, обычно требующим для своей обработки целого арсенала специфического инструмента и оснастки. К счастью, имея своей целью простые самодельные электровакуумные приборы (ЭВП) с их известной, относительно простой конструкцией и невеликими размерами, номенклатуру первого инструмента для горячих стеклянных работ можно сократить.
Оборудование домашней стеклодувной мастерской. Огневое оснащение
Стеклодувное приборостроение подразумевает огневой нагрев заготовок — стеклянных трубок и стержней различного диаметра, оно немыслимо без разнообразных горелок и систем их питания. Здесь речь пойдёт об оборудовании небольшого рабочего места для стеклодувных работ в домашней деревенской мастерской. Забавы эти — не более чем хобби и не предполагают какой-либо серийности и повторяемости. Из-за скудного обеспечения и труднодоступности мастерской набор получился интересным и своеобразным.
Stable Diffusion: text-to-person
Многие из вас сталкивались со Stable Diffusion
и знают, что с помощью этой нейросети можно генерировать разнообразные изображения. Однако не всем интересно создавать случайные картинки с кошкодевочками, пускай даже и красивыми, и всем прочим. Согласитесь, было бы гораздо интереснее, если бы можно было обучить нейросеть создавать изображения... нас самих? Или наших любимых актёров и музыкантов? Или наших почивших родственников? Конкретных людей, в общем, а не какие-то собирательные образы из того, что было заложено при обучении нейросети. И для достижения этой цели нам потребуется обучить некую модель. Этим мы и займёмся, пытаясь определить наиболее оптимальный воркфлоу и максимально его автоматизировать.
От логики и риторики до теории множеств и матанализа. Полезные материалы по Data Science и машинному обучению
Привет, Хабр! Меня все еще зовут Ефим, и я все еще MLOps-инженер в отделе Data- и ML-продуктов Selectel. В предыдущей статье я кратко рассказал про основные ресурсы, которые могут помочь начинающему специалисту ворваться в бурлящий котел Data Science. Но после выхода материала я понял, что задача систематизации знаний гораздо сложнее, чем казалось. Настолько, что проиллюстрировать ее можно только табличкой ниже:
В этом тексте хочу исправиться: разбить знания по Data Science и машинному обучению на несколько теоретических блоков и дать больше полезных материалов. Подробности под катом!
Ортографическая проекция в фотографии и прочие интересные фокусы с объективами
С тем как работает фотоаппарат мы знакомимся еще со школьной программы. Однако привычное нам из школьного курса сведение объектива к "тонкой линзе" на самом деле не отвечает на массу практических вопросов. Например как удается создавать объективы с ортографической проекцией применяемые в системах технического зрения?
Да-да, такие тоже бывают не только в компьютерной графике, но и в фотографии: попробуйте-ка это объяснить оперируя исключительно в терминах "тонкой линзы". Размер изображения предмета в таких системах (почти) не зависит от того на каком расстоянии от объектива они находятся и это весьма удобно для измерения размеров предмета. В этой статье мы поговорим о том как этого удается добиться, как работает автофокус и пленоптические камеры и о многих других интересных вещах
Производство корпусов «в силикон» на пальцах: поэтапно и с анимацией
Это вам не 3D-принтер гонять, тут все по-взрослому. Покажем производство корпусов по очень популярной технологии литья полиуретана в силиконовые формы — как это делается; и расскажем о рисках и ошибках. Зачем? Чтобы цена разработки и производства корпуса неожиданно не стала в несколько раз выше, чем вы планировали.
Как с помощью ChatGPT писать SQL-запросы. Несколько кейсов
Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Иванова, я работаю в МТТ (входит в экосистему МТС) техническим писателем МТС Exolve. В статье расскажу о том, как ChatGPT может сэкономить время и усилия начинающего специалиста по SQL.
Нейросеть может быть весьма полезной для тех, кто плохо знаком с языком структурированных запросов. Пользователю нужно просто сказать нейросети, что требуется сделать, и она сгенерирует соответствующий SQL-запрос под его нужды. Таким образом, ChatGPT помогает в работе, а также позволяет изучать SQL и эффективнее использовать возможности языка. Подробности — под катом.
Гайд по беспроводной связи в кружке робототехники
По моим наблюдением, создание управляемых роботов – самая популярная тема во время занятий по освоению Arduino. Ученикам нравится мастерить не просто автоматику – но контролируемые ими напрямую устройства.
В статье я рассказываю о некоторых модулях беспроводной связи и их применении в занятиях робототехникой. Даны описания их преимуществ и недостатков, а также указаны особенности их использования именно в учебном процессе.
Царица наук: математика, беспощадная ты мука
Дайджест про то, как и зачем учить математику,
если ты взрослый
С самых юных лет было очевидно, что я — естественнонаучник: ребёнок, выросший в семье инженеров и с неподдельным интересом обожающий всё живое, зелёное и биологическое. Дальше началось смешное: во дворе была филологическая гимназия, а чего далеко ходить... В свою очередь, гимназии нужны были олимпиадники и вот она, математика и мама с грозными задачниками, ибо в школе нас просто не учили (была вообще импортная адаптивная программа с усеченной геометрией). Для школы и вуза стараний родителей хватило, для олимпиад нет: физика шла на ура, а математика с приличным скрипом. Как я сейчас говорю, «не щёлкало». Сейчас мне 37 лет и я нет‑нет, да возвращаюсь к математике, хотя она мне точно не нужна ни в работе, ни в увлечении.
Как подружить Neovim c русской раскладкой
Этот туториал описывает часть функционала плагина «Langmapper.nvim», ссылка на него будет в конце статьи. Для остальных, кто хочет настроить Neovim для работы с русской или другой раскладкой, описаны необходимые шаги и приведён упрощенный код.
Всё, что вам нужно — это внимание (часть 1)
Примечание переводчика: Недавно на Хабре мы рассказывали о статьях, которые нужно прочитать, если вы хотите заниматься искусственным интеллектом. Среди них была культовая статья Attention is all you need, выпущенная в 2017 году. С неё началось развитие больших языковых моделей, в том числе всем известного чат-бота ChatGPT. Оказалось, что у такой важной статьи нет перевода на русский язык. Мы решили исправить это. Ниже вы найдёте перевод первой части статьи, вторая часть доступна по ссылке.
Краткое содержание
Наиболее распространённые модели преобразования последовательностей основаны на сложных рекуррентных или свёрточных нейронных сетях, которые включают энкодер и декодер. В самых успешных моделях энкодер и декодер соединяются с помощью механизма внимания. В статье авторы предлагают новую простую архитектуру нейронных сетей — Трансформер. Он основан исключительно на механизмах внимания, без рекуррентности или свёрток. Эксперименты на двух задачах машинного перевода показали лучшее качество, а также больше возможностей к распараллеливанию и меньшие временные затраты на обучение. Модель достигает 28.4 по метрике BLEU на задаче перевода с английского на немецкий на данных WMT 2014, что превосходит предыдущий лучший результат на 2 пункта. На задаче перевода с английского на французский на данных WMT 2014 модель достигла наилучшего результата для решения, основанного на одной модели — 41.8 по метрике BLEU — после всего 3.5 дней обучения на 8 GPU, что составляет совсем небольшую часть тех вычислительных мощностей, которые были затрачены на обучение лучшей модели, известной из имеющихся публикаций. Авторы показывают, что Трансформер может также успешно применяться и в других задачах, таких как, например, синтаксический разбор предложений на английском языке с использованием как больших, так и весьма ограниченных наборов данных для обучения.
Как настроить Alpaca (аналог ChatGPT) на своём арендованном сервере. Гайд для самых маленьких
После публикации https://habr.com/ru/news/t/723638/ меня попросило несколько человек написать гайд для новичков, как же это всё запустить поиграться где-нибудь на арендованном сервере, если локальная машина не позволяет? На всё про всё нам потребуется минут 20 и сто рублей денег.
Но уже появились бесплатные варианты на HuggingFace
Как выбрать оптимальный способ соединения деталей в пластиковых корпусах
Почему эту статью нужно читать? Потому что выводы, здесь сделанные, помогут вам не накосячить при выборе метода сборки корпуса вашего устройства. Как минимум – критически оценить уже принятые решения :)
Optuna. Подбор гиперпараметров для вашей модели
Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает оптимальные гиперпараметры методом проб и ошибок.
В данной статье представлен обзор фреймворка Optuna, рассмотрены ее основные возможности, базовые примеры использования.
Создаем библиотеку теории игр на питоне: как вообще это будет работать?
Сделаем наброски примеров кода работы с python-библиотекой решения задач методами теории игр (как если бы библиотека была полностью готовой). Напишем очередной класс Очередь Игроков. А ещё поддадимся модной тенденции и спросим совета у ChatGPT-3...
Это [уютный, ламповый] пет-проект автора статьи.
Алгоритм Forward-Forward: альтернатива backpropagation
Алгоритм обратного распространения ошибки уже давно доминирует в сфере обучения нейронных сетей. Несмотря на свою популярность и эффективность, у него есть свои недостатки, в частности, различие в работе с человеческим мозгом.
В конце прошлого года Джеффри Хинтон, пионер Deep Learning, на конференции NeurIPS 2022 предложил новый алгоритм обучения нейронных сетей — Forward‑Forward — как альтернативу методу обратного распространения ошибки. FF более гибок и использует меньше памяти, чем backpropagation в архитектурах с множеством скрытых слоев, а его основная отличительная черта в том, что он основывается на современном понимании устройства человеческого мозга.
В данной статье мы рассмотрим, что способствовало появлению данного алгоритма, принцип его работы, а также обучим с его помощью простейшую классифицирующую нейросеть на датасете MNIST.
10 удивительно зрелищных простейших клеточных автоматов
Самое простое представление двумерного клеточного автомата основано на двух характеристиках: клетки имеют всего 2 состояния; правила изменения состояния зависят только от количества живых соседей из окрестности Мура первого порядка (8 окружающих).
Такая категория КА называется «Life-like», по названию самого известного автомата с такими характеристиками – «Conway's Game of Life». Игра «Жизнь» Конвея работает на правиле B3/S23, т.е. для рождения клетки требуется ровно 3 живых соседа, для выживания – 2 или 3. Во всех других случаях клетка умирает (или же остаётся пустой).
Всего в данной категории у нас существует 218 вариантов правил. Очень немногая часть из них получила в сообществе собственные названия, сверх обычного именования нотацией.
Сегодня взглянем на самых интересных представителей.
Information
- Rating
- Does not participate
- Registered
- Activity