Все готово, чтобы рассказать Хабр аудитории о применении FPGA в сфере научных высокопроизводительных вычислений. И о том, как на данной задаче надо удалось значительно обскакать GPU (Nvidia K40) не только в метрике производительность на ватт, но и просто с точки зрения скорости вычисления. В качестве FPGA платформы использовался кристалл Xilinx Virtex-7 2000t, подключенный по PCIe к хост компьютеру. Для создания аппаратного вычислительного ядра использовался язык C++ (Vivado HLS).

Под катом текст нашей оригинальной статьи. Там, как обычно бывает, сначала идет долгое описание зачем это все надо и модели, если нет желания это читать, то можно переходить сразу к реализации, а модель посмотреть потом при необходимости. С другой стороны без хотя бы беглого ознакомления с моделью читатель не сможет получить впечатление о том, какие сложные вычисления можно реализовать на FPGA.

Несколько месяцев назад мой коллега Тимур Палташев, менеджер в графическом отделении Advanced Micro Devices (AMD) в Саннивейл, Калифорния, предложил мне съездить и устроить семинар в Казахстане. Он будет рассказывать про гетерогенный компьютинг и большие процессоры AMD для игровых приставок и виртуальной реальности, а я буду рассказывать про маленькие процессоры MIPS для встроенных процессоров и машинного видения. Кроме этого мне было обещано попробовать конину, ферментированное молоко кобылицы (кумыс) и ферментированное молоко верблюдицы (шубат). «А тянь-шанские ели там будут?», — спросил я, и получив утвердительный ответ, воскликнул «я готов».

«А под каким соусом будет делаться данное мероприятие?», — спросил я у Тимура и его казахской одноклассницы Гульфариды Тулемиссовой, которая делала всю работу по организации в Almaty Management University. Выяснилось, что казахский народ в настоящее время заинтересовала тематика интернета вещей. Сети из сенсоров с беспроводной связью уже используются чтобы присматривать за шахтерами в казахстанских шахтах, не случилось ли с ними чего. Кроме этого в стране есть качественные программисты микроконтроллеров и инженеры встроенных систем, которые делают сейсмоанализаторы и телекоммуникационные ящики (в кооперации с россиянами и китайцами).

«Хорошо», — сказал я, у Imagination Technologies и ее отделения MIPS Business Unit, в котором я работаю, есть продукты в области интернета вещей, в частности ядра MIPS microAptiv, которые Samsung использует в платформе для интернета вещей Samsung Artik 1. Кроме этого, у нас есть и материалы по микроконтроллерам, а также то, чего в Казахстане пока не хватает — знание ПЛИС-ов и проектирования микросхем, чем казахстанцы могли бы заняться в кооперации с россиянами, которые сейчас хорошо прогрессируют в данном направлении.

После этой беселы я поймал в коридоре нашего компанейского аналитика в области интернета вещей и спросил у него, что собственно такое интернет вещей.

13 июня 1944 года, через неделю после вторжения союзников в Нормандию, громкий жужжащий звук прогремел в небе избитого боями Лондона. Источником звука было недавно разработанное немецкое орудие войны: воздушная бомба V-1. Будучи предшественником крылатых ракет, V-1 была самоходной бомбой, управляемой с помощью гироскопов, питалась она от простого пульсирующего воздушно-реактивного двигателя, который поглощал воздух и воспламенял топливо 50 раз в секунду. Такая высокая частота пульсации давала бомбе характерный звук, зарабатывая ей прозвище «жужжащая бомба» (в оригинале – «buzz bomb» – прим. перев.).

Уважаемые читатели, хочу рассказать вам о разработке, появившейся в стенах Сибирского федерального университета, — веб-приложении YConfs, предназначенном для информационной и организационной поддержки научных конференций.

На «Хабрахабре» регулярно появляются статьи о разнообразных летних школах, посвященных вопросам теории и практики информационных технологий. Летние школы организуют и проводят ведущие вузы и IT-компании, — дело, вне всякого сомнения, важное и нужное, — но о Летней суперкомпьютерной академии (далее — ЛСА), которая проводится МГУ имени Ломоносова несколько лет, развернутых отчетов на таком ресурсе как Geektimes я не читал.

Существующие материалы о ЛСА, размещенные в Интернете, большей частью дублируют материал официального сайта Академии и содержат «сухую» информацию. Живых отзывов и анализа образовательных программ, которые так ищут будущие участники, мне встречать не приходилось и данную статью можно рассматривать в качестве попытки восполнить этот пробел.

SDR, или программно-определяемая радиосистема – это устройство для работы с радио, в котором работает мини-компьютер со специальным программным обеспечением. Он заменяет традиционные аппаратные компоненты: фильтры, усилители, модуляторы и демоуляторы. Это позволяет создать радиоприемник, работающий с самыми разными протоколами. Вообразите себе радиолу, которая кроме «ХитFM» может принимать аналоговое и цифровое телевидение, связываться по Wi-Fi, Bluetooth и GPS, а также засекать излучение пульсаров.

А теперь представьте себе американского девятиклассника, который решил сделать такую радиолу, заказал через интернет ПЛИС, радиомодуль, развёл шестислойную плату, а потом своими руками смонтировал на неё почти 300 компонентов. И через три ревизии это всё у него заработало!

В этой статье я бы хотел рассказать о том, как именно работает метод анализа главных компонент (PCA – principal component analysis) с точки зрения интуиции, стоящей за ее математическим аппаратом. Максимально просто, но подробно.

Меня зовут Алекс, я Android-разработчик в компании Touch Instinct. Недавно Google пригласил меня в жюри на хакатон BaumanHack. Я подготовил доклад о специфике Eddystone и Physical Web, делюсь основными тезисами.

Все говорят, что блокчейн — технология, лежащая в основе криптовалют — изменит ВСЁ. Но спустя годы усилий и многомиллиардные инвестиции никто так и не придумал, как можно использовать блокчейн, если не считать криптовалютных спекуляций и противозаконных финансовых транзакций.

Во всех описываемых случаях использования — от платежей до юридических документов, от депонирования до систем голосования — авторы прибегали к всевозможным ухищрениям, чтобы внедрить распределённый, зашифрованный, анонимный реестр, в котором не было нужды. А что если вообще не существует потребности в использовании распределённого реестра? Что если отсутствие масштабных проектов на базе распределённого реестра спустя десятилетие разработок объясняется тем, что это никому не нужно?

Я хочу поделиться с вами статьей, которая во время прочтения очень сильно отозвалась во мне. Ее автор девятнадцатилетняя девушка веб-разработчик, Lydia Hallie, больше известная как «the most hardworking, yet most relaxed person» (очень трудолюбивый, но все-таки расслабленный человек) рассказывает о том, как современному разработчику справляться с многочисленными потоками входящей информации и сохранять мотивацию к саморазвитию.

Да, я знаю, что это уже третий материал на GT/HH по данной проблеме.

Однако, к сожалению, до сих пор я не встречал хорошего русскоязычного материала — да в общем и с англоязычными, чего уж тут греха таить, та же проблема, там тоже многих журналистов изнасиловали учёные — в котором внятно раскладывалось бы по полочкам, что именно произошло 3 января 2018 года, и как мы будем с этим жить дальше.

Попробую восполнить пробел, при этом и не слишком влезая в глубины работы процессоров (ассемблера не будет, тонких подробностей постараюсь избегать там, где они не нужны для понимания), и описывая проблему максимально полно.

Тезисно: в прошлом году нашли, а в этом опубликовали информацию о самой серьёзной ошибке в процессорах за все десятилетия их существования. В той или иной степени ей подвержены все процессоры, используемые в настоящее время в настольных компьютерах, серверах, планшетах, смартфонах, автомобилях, самолётах, поездах, почте, телефоне и телеграфе. То есть — вообще все процессоры, кроме микроконтроллеров.

К счастью, подвержены они ей в разной степени. К несчастью, самый серьёзный удар пришёлся на самые распространённые процессоры — Intel, причём затронул он абсолютно все выпускающиеся и практически все эксплуатируемые (единственным исключением являются старые Atom, выпущенные до 2013 года) процессоры этой компании.

Из блога Netflix Technology

Много лет основной целью системы персональных рекомендаций Netflix было выбрать правильные фильмы — и вовремя предложить их пользователям. С тысячами фильмов в каталоге и разносторонними предпочтениями клиентов на сотнях миллионов аккаунтов критически важно рекомендовать точные фильмы каждому из них. Но работа системы рекомендаций на этом не заканчивается. Что можно сказать о новом и незнакомом фильме, который вызовет ваш интерес? Как вас убедить, что он достоин просмотра? Очень важно ответить на эти вопросы, чтобы помочь людям открывать для себя новый контент, особенно незнакомые фильмы.

Один из вариантов решения проблемы — принять в учёт картинки или обложки для фильмов. Если картинка выглядит убедительно, то она служит толчком и неким визуальным «доказательством», что фильм достоин просмотра. На ней может быть изображён известный вам актёр, захватывающий момент вроде автомобильной погони или драматическая сцена, передающая суть фильма или сериала. Если мы покажем идеальную обложку фильма на вашей домашней странице (как говорится, картинка стоит тысячи слов), то возможно, только возможно, вы решитесь выбрать этот фильм. Это просто ещё одна вещь, в которой Netflix отличается от традиционных медиа: у нас не один продукт, а более 100 млн разных продуктов, а каждый из пользователей получает персональные рекомендации и персональные обложки.


Главная страница Netflix без обложек. Так исторически наши алгоритмы рекомендаций видели страницу

На StackOverflow часто задают вопросы, подробно освещённые в документации. Ценность их в том, что на некоторые из них кто-нибудь даёт ответ, обладающий гораздо большей степенью ясности и наглядности, чем может себе позволить документация. Этот — один из них.

Вот исходный вопрос:

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

Представляем вашему вниманию очередную порцию лекций Технотрека. В рамках курса будут рассмотрены основы разработки под Android. Вы научитесь эффективно использовать среду разработки Android Studio для создания пользовательского интерфейса, написания и отладки кода, профилирования приложений, поиска и решения проблем в коде. Узнаете о возможностях стандартной библиотеки и платформы Android, научитесь эффективно их использовать. Освоите проектирование кода, обладающего качествами модульности, расширяемости, простоты поддержки. Научитесь использовать средства автоматизированного тестирования.

Курс ведут Юрий Береза, старший программист студии IT Territory, и Кирилл Филимонов, руководитель команды разработки BeepCar Android.

Когда я сдавал экзамены в универе, я всегда садился готовиться на ближайшую к преподу парту и никогда не шел первым, а пропускал вперед 8-10 человек. Тем самым я успевал «подслушать» дополнительные вопросы и, частично, ответы на них.

И тут у меня возникла идея, как сделать подсказки по олимпиаде для тех старшеклассников, которые читают Хабр (что говорит о том, что у них действительно продвинутые мозги). Я нашел тех ребят, которые показали отличные результаты на предыдущих олимпиадах НТИ и поспрашивал их, какие дополнительные материалы могут помочь разобраться в теме лучше и дадут дополнительные преимущества на завершающем практическом этапе.

Прием заявок на олимпиаду идет до 22 октября, а там есть еще время подготовиться.

После обновления видеосервера под debian, было принято решение переделать систему видеонаблюдения.
Motion было решено оставить, но возникла необходимость в более человеческом интерфейсе для просмотра архивных записей.
Очередные поиски в Интернет так и не дали никаких приемлемых результатов, в результате чего было принято решение о создании собственного продукта.
После небольших колебаний, выбор пал на Rails. Никакой религии, просто захотелось получше изучить этот фреймворк и замечательный язык программирования. В качестве СУБД используется PostgreSQL.
Результат работы под капотом…

Привет, Хабр!

Взявшись за работу над образовательным проектом Хекслет, мы понимали, что на нас ложится большая ответственность. К нам приходит огромное количество новичков с вопросами и комментариями, такими как:

• С чего начать обучение программированию?
• У вас есть курс по Java для новичков, но я слышал, что нужно изучать Python, правда ли это?
• На других сайтах все просто и понятно, а у вас какие-то компиляции и тесты!
• Непонятно зачем нужен этот ваш курс по алгоритмам, в реальной жизни все алгоритмы уже реализованы в стандартных библиотеках

Но сложнее всего объяснить новичку, грубо говоря, во что он ввязывается. Благодаря очень простым, игровым образовательным проектам многие считают, что программирование это очень легко, а наши виртуальные машины, где нужно запускать тесты и компилировать код – это надуманная сложность. Давно хотелось найти такой материал, который бы подготовил новичка к длинному и сложному пути к карьере программиста. И недавно наши коллеги из Viking Code School такой материал написали! А мы его перевели для вас.



Квинси Ларсон был просто “офисным парнем в костюме”. Он решил научиться программировать. Начал спрашивать людей вокруг. Изучил немного Руби, потом быстренько посмотрел на другие языки вроде Scala, Clojure и Go. Он изучил Emacs, а потом Vim, а потом раскладку Dvorak. Он втыкал в Линукс, копался с Лиспом и кодил на Питоне, и жил при этом в командной строке больше полутора лет.

Его швыряло туда-сюда как листочек в торнадо. Каждый совет, который он слышал, тащил его то в одну, то в другую сторону, до тех пор пока он не прошел “каждый онлайн-курс по программированию во вселенной”. В конце концов, не смотря на то, что он получил работу разработчика ПО, Квинси:

… был уверен, что на первый взгляд нормальные программисты, с которыми я общался, были на самом деле социопатами, которые получили, а потом подавили в себе, травму при изучении программирования.

Ох. Звучит знакомо?

Интро

Этой статьей я начинаю цикл статей об известных и не очень структурах данных а так же их применении на практике.

В своих статьях я буду приводить примеры кода сразу на двух языках: на Java и на Haskell. Благодаря этому можно будет сравнить императивный и функциональный стили программирования и увидить плюсы и минусы того и другого.

Начать я решил с бинарных деревьев поиска, так как это достаточно базовая, но в то же время интересная штука, у которой к тому же существует большое количество модификаций и вариаций, а так же применений на практике.