Сакральный алгоритм расчёта CRC16, описанный в литературе и связанный с побитовым сдвигом, плохо вписывается в формат вычислительных возможностей ПЛК и МК. Во-первых, постольку, поскольку его реализация отнимает изрядный объем вычислительных ресурсов вышеозначенных устройств, во-вторых, потому что в ходе такого расчета существенно растягивается время скана программы. Рост скана программы обусловлен тем, что, вследствие словной или байтовой организации аккумулятора арифметико-логического устройства, результирующие битовые операции со словами/байтами в нём выполняются гораздо дольше операций со словами/байтами целиком. В отдельных устройствах операции побитового сдвига и вовсе не поддерживаются, тогда как алгоритм подразумевает выполнение восьми циклов с такими операциями.

В целях сокращения объема вычислений и, как следствие, времени сканирования при обработке CRC, часто применяется иной алгоритм — табличный, когда таблица масок рассчитывается и заполняется единожды в первом скане программы. Тем не менее, и этот способ не лишён недостатка, ибо также потребляет ресурсы. 512 байт (или 256 двухбайтных слов), порою, отнюдь не лишние.

А можно ли видоизменить алгоритм расчёта CRC таким образом, чтобы отказаться от применения побитовых сдвигов и таблиц? Безусловно, да. Достаточно лишь внимательно приглядеться к алгоритму с побитовым сдвигом.

Помните анекдот про Штирлица, в котором ничего не выдавало советского разведчика, даже волочащийся парашют и буденовка? Примерно такая же история регулярно происходит с нашими соотечественниками при общении с носителями английского языка. Американец Дэниел на канале онлайн-школы Skyeng рассказал, какие фразы и ошибки выдают в нас иностранцев, а также как этого избежать.

Расскажу о профессиональной эмиграции разработчика в Финляндию. У меня никогда не получалось писать кратко, а тема очень большая, но попробую :)



Я переехал в Финляндию полгода назад, причем не в Хельсинки, как большинство, а в небольшой город Вааса на западном побережье — население 65 тыс. Финляндию я до этого давно и прочно любил, жил в Питере и последние несколько лет постоянно туда катался и изучал страну — примерно 35 въездов в нее туристом было.

Зачем НЕ нужно переезжать в Финляндию

Финляндия — несмотря на благополучие, страна не для каждого.

Во-первых, здесь НЕ стоит ждать очень высоких зарплат, не в IT по крайней мере. ЗП разработчиков хорошие, значительно выше среднего по стране, но далеко не огромные. После налогов они сравнимы с обычными московскими или хорошими питерскими, при более высокой (хотя и не в разы) стоимости жизни. В некоторых странах Европы были бы больше, в Штатах — сильно больше. Зарплат вполне хватает для более чем достойной жизни (ипотека-машина-путешествия-хобби), но богатым тут стать трудно.

Привет, Хабр!

Еще до конца мая у нас выйдет перевод книги Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python" (примеры с использованием библиотек Keras и Tensorflow). Не пропустите!



Но мы, естественно, смотрим в надвигающееся будущее и начинаем присматриваться к еще более инновационной библиотеке PyTorch. Сегодня вашему вниманию предлагается перевод статьи Питера Голдсборо, готового устроить вам долгую прогулку ознакомительную экскурсию по этой библиотеке. Под катом много и интересно.

Продолжение, начало см. тут.

В этом разделе мы поговорим более подробно про определение функций, и раскроем некоторые Python-специфичные особенности данного процесса. Так как информации много, то постараюсь излагать все достаточно кратко.

Параметры по-умолчанию

Для всех параметров функций можно указывать значения по-умолчанию, это дает возможность вызвать функцию с меньшим числом параметров. Например, у нас есть функция для авторизации пользователя на сайте:

def login(username="anonymous", password=None):
    """Тут какие-то действия"""
    pass

# вызвать эу функцию мы можем одним 
# из нижеприведенных способов
login("root", "ujdyzysqgfhjkm")
login("guest")
login()
# мы можем указать какой из параметров мы передаем, 
# указав его имя в явном виде
login(password="nobody@mail.com") 

Недавно потребовалось мне создавать картинку на лету. Решил спользовать библиотеку для питона PIL. Она поддерживает кучу форматов, а также множество цветовых систем (RGB, RGBA и более простые). Итак, рассмотрим простейшее, как создать рисунок и что-либо на нем нарисовать.

В общем-то последняя из готовых глав. Остальные будут выходить чуть реже, поскольку еще не написаны (но я уверен что будут, хотя это зависит только от ваших пожеланий, уважаемые читатели :)

Также следует заметить что это это, видимо, последний «простой урок», дальше я постараюсь углубиться во все аспекты программирования, которые мы прошли «по верхам» и продолжить более детально.

В общем, те кому не интересно — читают следующую новость, а остальных — прошу пройти

На сайте Poromenos' Stuff была
опубликована статья, в которой, в сжатой форме,
рассказывают об основах языка Python. Я предлагаю вам перевод этой статьи. Перевод не дословный. Я постарался подробнее объяснить некоторые моменты, которые могут быть непонятны.

Если вы собрались изучать язык Python, но не можете найти подходящего руководства, то эта
статья вам очень пригодится! За короткое время, вы сможете познакомиться с
основами языка Python. Хотя эта статья часто опирается
на то, что вы уже имеете опыт программирования, но, я надеюсь, даже новичкам
этот материал будет полезен. Внимательно прочитайте каждый параграф. В связи с
сжатостью материала, некоторые темы рассмотрены поверхностно, но содержат весь
необходимый метриал.

Фильтр Калмана — это, наверное, самый популярный алгоритм фильтрации, используемый во многих областях науки и техники. Благодаря своей простоте и эффективности его можно встретить в GPS-приемниках, обработчиках показаний датчиков, при реализации систем управления и т.д.

Про фильтр Калмана в интернете есть очень много статей и книг (в основном на английском), но у этих статей довольно большой порог вхождения, остается много туманных мест, хотя на самом деле это очень ясный и прозрачный алгоритм. Я попробую рассказать о нем простым языком, с постепенным нарастанием сложности.

В интернете, в том числе и на хабре, можно найти много информации про фильтр Калмана. Но тяжело найти легкоперевариваемый вывод самих формул. Без вывода вся эта наука воспринимается как некое шаманство, формулы выглядят как безликий набор символов, а главное, многие простые утверждения, лежащие на поверхности теории, оказываются за пределами понимания. Целью этой статьи будет рассказать об этом фильтре на как можно более доступном языке.
Фильтр Калмана — это мощнейший инструмент фильтрации данных. Основной его принцип состоит в том, что при фильтрации используется информация о физике самого явления. Скажем, если вы фильтруете данные со спидометра машины, то инерционность машины дает вам право воспринимать слишком быстрые скачки скорости как ошибку измерения. Фильтр Калмана интересен тем, что в каком-то смысле, это самый лучший фильтр. Подробнее обсудим ниже, что конкретно означают слова «самый лучший». В конце статьи я покажу, что во многих случаях формулы можно до такой степени упростить, что от них почти ничего и не останется.

Фраза звучит несколько странно? Спасибо техническому прогрессу — не так давно «сфотографировать на телефон» звучало не менее странно.


В конце прошлого года я купил паяльную станцию, уже успевшую получить ярлык «народная». Её достоинства: удобные жала-картриджи T12, приличная мощность (до 72W в теории), быстрый нагрев (единицы секунд), невысокая цена. (Подробнее ознакомиться со станцией можно в этом шикарном обзоре)

Купил я самую последнюю версию hardware 2.1s, и немного расстроился, увидев что прошивка старая. Разумеется руки зачесались обновить. Зная что «сердцем» паяльной станции является STM32F103C8 (популярный микропроцессор ARM Cortex-M3 производства STMicroelectronics) — тем интереснее было покопаться, т.к. я когда-то уже моргал светодиодом на STM32F4Discovery.

Тут же были припаяны 4 провода SWD интерфейса, подключен программатор, залита прошивка.
И… Станция потребовала активацию!

Стиль описания конечного автомата как образ мышления

Когда нужно преодолеть врожденную параллельность FPGA, и появляется желание заставить схему работать последовательно, по алгоритму, на помощь приходят конечные автоматы, про которые написано не мало академических и практических трудов.

Например, очень популярной является работа: Clifford E. Cummings, The Fundamentals of Efficient Synthesizable Finite State Machine Design using NC-Verilog and BuildGates. Всякий раз, когда специалисты решают обсудить, как правильно писать конечные автоматы, кто-то обязательно достает эту публикацию.

Статья стала настолько авторитетной, что многие даже не стараются анализировать аргументы автора. В частности, бытует мнение, что профессионалы всегда используют двухчастный способ описания конечных автоматов, имеется ввиду, описание конечных автоматов в 2 always блока. Это утверждение продолжает вызывать жаркие споры, и я хочу пояснить различия в описаниях конечного автомата с разным количество always блоков.

В беседах с коллегами я понял, что споры о том, как надо писать конечные автоматы в 1 или 2, 3 always блока, связаны с разным представлением (осознанием) реализуемого алгоритма, разным типом мышления. Попробую показать это на примере.

Я полагаю, что эта статья не первая статья о FSM и Verilog в вашей жизни, поэтому я не буду объяснять ни что такое конечный автомат, ни как он описывается на Verilog, а перейду сразу к делу.

Добрый день, уважаемые хабрачитатели! В этой статье я бы хотел поделиться с вами своим опытом поиска работы в Чехии и рассказать о некоторых полезных сайтах, которые вам могут помочь в этом непростом деле. Кому интересно, прошу под кат.

Сезон 2: Плата содержит 4 кристалла XC7K160T, которые не работают больше 2-3 недель. В чем причина отказа? Разбираемся

1.Программное обеспечение.

Была проведена проверка количества элементов LUT между триггерами. Она показала, что это
количество достигает 12, однако это не приводит к большим временным задержкам и легко
укладывается в 4 нс, и даже почти всегда в 3 нс. В процессе получения результата комбинаторных операций (сложение и сравнение многоразрядных чисел) есть опасность повышенного потребления тока и локальных разогревов из-за значительного разброса времен распространения импульсов, и как следствие появление предельных частот переключения до 1ГГц. На рисунке 1 ниже видно, что на каждый такт происходит не одно переключение, а несколько.


Рис.1

Поэтому была предпринята попытка применения конвейера

Здравствуйте!

До настоящего времени в арсенале средств высокоуровневого языка программирования Python отсутствовали модули для численного преобразования передаточных функций элементов САУ из частотной области во временную.

Поскольку функции обратного преобразования Лапласа широко используются при анализе динамических систем контроля измерения и управления, использование Python для указанных целей было весьма затруднительно, поскольку приходилось использовать менее точное обратное Фурье преобразование [1].

Указанную проблему решает модуль mpmath библиотеки Python свободного распространения (под лицензией BSD), предназначенный для решения задач вещественной и комплексной арифметики с плавающей точкой и заданной точностью.

Работу над модулем ещё в 2007 году начал Fredrik Johansson [2], и, благодаря помощи многих участников проекта, в настоящее время mpmath приобрёл возможности серьёзного математического пакета.

Преподаватели готовы разделить с вами все таинства музыкальной теории но не раньше, чем вы научитесь читать эти закорючки самостоятельно.

Предполагается, что студент должен страдать самостоятельно освоить ноты, путем многократного повторения. И вообще, если «ниасилил», значит у тебя нет Таланта — иди мести двор.

Представьте что было бы, если бы обычной грамоте учили так же. Но мы, почему-то, в большинстве своем читать и писать таки научились.

Под катом я опишу свою методику, которая на мой дилетантский взгляд работает лучше, чем то, что обычно предлагают начинающим.

Введение

Важнейшей задачей автоматического управления любыми технологическими процессами является разработка математического описания, расчет и анализ динамики автоматических систем регулирования (АСР).

Практика промышленного использования микропроцессорных регулирующих приборов (МРП) показала, что “идеальные алгоритмы” физически не реализуемы. Синтезированная на их основе АСР не отражает поведение реальной системы [1].

Отклонения алгоритмов от идеализированных при определенных условиях, например, для релейно-импульсных регуляторов, когда скорость исполнительного механизма соответствует реальной динамике объекта, поведение реальной системы с достаточной степенью точности соответствует результатам математической модели.

Релейно-импульсные регуляторы применяются в микропроцессорных регулирующих приборах, где наблюдается следующая тенденция. Например, в публикации [2] описаны возможности применения протокола modbus для создания собственной Scada системы на базе Python.
В публикации [3] описано использование Python для работы с Arduino. Продолжаю эту тенденцию и я в надежде, что Python окончательно овладеет этой новой областью применения.

С тех пор, как я посмотрел легендарное видео Wat Гэри Бернхардта, меня завораживает странное поведение некоторых языков программирования. Некоторые из них таят больше сюрпризов, чем другие. Например, для Java написана целая книга с описанием пограничных ситуаций и странной специфики. Для C++ вы просто можете почитать сами спецификации всего за $200.

Далее поделюсь с вами моей коллекцией самых неожиданных, забавных и всё-таки валидных «заклинаний» программирования. По сути, использование этих особенностей поведения ЯП считается пагубным, поскольку ваш код никоим образом не должен быть непредсказуемым. Хорошо, что многие линтеры уже осведомлены и готовы посмеяться над вами, если попробуете какое-то из перечисленных дурачеств. Но как говорится, знание — сила, так что начнём.

В силу проектной обстановки нашей команде пришлось изучить возможности языка SystemVerilog, после чего нет-нет, а возникают жаркие споры о том, какая его часть синтезируема, а какая — нет. Чтобы положить конец домыслам, я провёл небольшую проверку на практике. Во время разработки тестового проекта ряд вопросов удалось снять копаясь в литературе, но всплыл один интересный момент, явного описания которого не нашлось. Чтобы исправить положение, я решил его задокументировать.

Итак. Имеем проект, максимально напичканный всяческими SytemVerilog-овскими штучками. Даже если кажется, что применение той или иной вещи не даёт особого выигрыша — это ошибочное впечатление, ведь главная задача «проекта» — именно изучить возможности SystemVerilog. И вот, у нас есть набор из нескольких модулей (конкретно у меня — это UART-приёмники), данные из которых следует «сливать» в единую шину, перебирая их по алгоритму RoundRobin (конкретно в случае с UART — сливаем накопленные данные в единую очередь, которая с другой стороны будет уходить в шину USB).

Всем привет!

Altera SDK for OpenCL — это набор библиотек и приложений, который позволяет компилировать код, написанный на OpenCL, в прошивку для ПЛИС фирмы Altera. Это даёт возможность программисту использовать FPGA как ускоритель высокопроизводительных вычислений без знания HDL-языков, а писать на том, что он привык, когда это делает под GPU.

Я поигрался с этим инструментом на простом примере и хочу об этом вам рассказать.

План:

• Пару слов об FPGA
• На чём запускать?
• Процесс разработки (workflow)
• OpenCL BSP
• Компилируем кернел
• … и запускаем
• Заключение

Добро пожаловать под кат! Осторожно, будут картинки!