Тут я написал про интересный алгоритм определения цветов, который был использован для решения WRO Senior в 2019 году.

Здесь не будет очень сложного кода, но есть крутая идея. Если она вам пригодится - я буду рад.

Привет, Хабр! В этой статье я хочу рассказать об одном замечательном инструменте для разработки batch-процессов обработки данных, например, в инфраструктуре корпоративного DWH или вашего DataLake. Речь пойдет об Apache Airflow (далее Airflow). Он несправедливо обделен вниманием на Хабре, и в основной части я попытаюсь убедить вас в том, что как минимум на Airflow стоит смотреть при выборе планировщика для ваших ETL/ELT-процессов.

Ранее я писал серию статей на тему DWH, когда работал в Тинькофф Банке. Теперь я стал частью команды Mail.Ru Group и занимаюсь развитием платформы для анализа данных на игровом направлении. Собственно, по мере появления новостей и интересных решений мы с командой будем рассказывать тут о нашей платформе для аналитики данных.

Привет, Хабр! Относительно недавно после пары лет перерыва в айти, потраченных на изучение японского языка, мне пришлось срочно обновлять свои знания на работе. Ну знаете, искать возможности исполнить все хотелки начальника, как и положено эникею. Меня ждало много увлекательных открытий, но при этом, как водится, и немало боли и борьбы с непонятками. Docker, контейнеры, реверс DNS и реверс прокси, получение TLS сертификатов. В какой-то момент я наконец дошёл до удобного решения, которым я теперь хочу поделиться.

В своё время домашний сервер очень облегчил бы мне понимание Docker’а, да и удобство работы с ним неслабо бы повысил. Поэтому возникла идея написать эту статью, после прочтения которой любой человек даже с поверхностными знаниями в информационных технологиях сможет поставить себе постоянно доступный домашний сервер на базе Docker Swarm с удобной веб-мордой, простым получением TLS-сертификатов и Heroku-подобным функционалом (для чего будем использовать PaaS CapRover). 

Статья, в общем-то, рассчитана на новичков, обладающих какими-то техническими знаниями — школьников старших классов, студентов и просто любителей — а потому вряд ли будет интересна серьёзным профессионалам.

В начале ноября так сложились обстоятельства, что мне с коллегой довелось поучаствовать в качестве судей на мероприятии под строгим названием «Отборочный этап чемпионата России по спортивному программированию» в дисциплине «Продуктовое программирование». Или, говоря более простым языком — студенческий трехдневный онлайн-хакатон, победители которого поедут на финал чемпионата страны в Москву.

Вот об этом мероприятии, что на нём было интересного и каких-то выводах из увиденного сегодня и поговорим.

В этой части разберем устройство, виды и повадки современных телевизоров.

Основные характеристики — всякие яркости, HDRы, контрасты и цветовые охваты, что они значат и зачем нужно 120Гц, мы разобрали в предыдущей части.

Месяц назад финский оператор АЭС Fennovoima расторгла контракт на строительство Росатомом АЭС Ханхикиви-1. За прошедший месяц прояснились некоторые моменты и, как мне кажется, это решение поставит крест на планах развития Финляндией АЭС. Сейчас объясню почему.

Это будет история моего проекта, который я развивал, будучи студентом.

Написать этот текст меня заставило следующее.

Во‑первых, хочу обобщить весь опыт разработки и решения по эргономике, в частности, которые я смог сформулировать благодаря обширной базе фидбека пользователей.

Во‑вторых, технические решения, которые я буду описывать, могут помочь тем, кто (то есть, возможно, мне в ближайшем будущем) задумывается над реализацией чего‑то похожего.

При сборке квадрокоптеров и других БПЛА обычно используют готовую плату полетного контроллера, содержащую все необходимые датчики и периферию, и готовую полетную прошивку, например, Betaflight, ArduPilot или PX4. Полетный контроллер управляет моторами квадрокоптера и обеспечивает стабильный полет.

Занимаясь БПЛА с 2016 года, я решил разобраться в устройстве полетных контроллеров максимально глубоко и создать квадрокоптер с нуля, не используя готовый полетный контроллер и готовый софт. Спустя долгое время разработки мне удалось это сделать. Я написал прошивку с максимально простым исходным кодом и выложил ее на GitHub. В этой статье я расскажу о теории и практике разработки полетного софта для квадрокоптера и проиллюстрирую это на примере своего дрона на базе микроконтроллера ESP32, который можно увидеть на картинке выше.

Подробно рассказал про каждое место работы, что делал для увеличения дохода, за что увольняли. Дал советы, как тебе достичь этой цели более коротким путем, не допустив моих ошибок.

Создателям роботов и систем автоматизации не обойтись без таких устройств, как сервоприводы или, как их еще называют, сервомоторы.

Обычные электрические моторы непрерывно вращают вал в одну или в другую сторону. Вы можете управлять скоростью вращения такого электромотора, изменяя частоту и напряжение (для моторов переменного тока) или модулируя ширину управляющих импульсов (для моторов, рассчитанных на питание постоянным током).

Однако если вам нужно повернуть вал двигателя на заданный угол или поддерживать вращение с заданной скоростью, то здесь пригодятся сервоприводы.

Это первая статья серии статей про сервоприводы. Из нее вы узнаете, как устроены эти устройства, какими они бывают, как ими можно управлять с помощью импульсных генераторов, а также через отечественный микрокомпьютер Repka Pi.

Другие статьи серии про сервоприводы вы найдете здесь:

Начало

Связанные проекты сообщества Open Data (проект Linked Open Data Cloud). Многие датасеты на этой диаграмме могут включать в себя данные, защищенные авторским правом, и они не упоминаются в данной статье

Если вы прямо сейчас не делаете свой ИИ, то другие будут делать его вместо вас для себя. Ничто более не мешает вам создать систему на основе машинного обучения. Есть открытая библиотека глубинного обучения TensorFlow, большое количество алгоритмов для обучения в библиотеке Torch, фреймворк для реализации распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных Spark и множество других инструментов, облегчающих работу.

Добавьте к этому доступность больших вычислительных мощностей, и вы поймете, что для полного счастья не хватает лишь одного ингредиента — данных. Огромное количество данных находится в открытом доступе, однако непросто понять, на какие из открытых датасетов стоит обратить внимание, какие из них годятся для проверки идей, а какие могут быть полезны в качестве средства проверки потенциальных продуктов или их свойств до того, как вы накопите собственные проприетарные данные.

Мы разобрались в этом вопросе и собрали данные по датасетам, удовлетворяющим критериям открытости, востребованности, скорости работы и близости к реальным задачам.

1. Базовые понятия (для начинающих коптероводов).
2. PID-регуляторы с интерактивной web-демонстрацией работы на виртуальном квадрокоптере.
3. Собственно программа для Arduino и настроечная программа на Qt.
4. Опасные тесты квадрокоптера на веревке. Первые полёты.
5. Крушение и потеря в поле. Автоматический поиск с воздуха средствами Qt и OpenCV.
6. Окончательные успешные тесты. Подведение итогов. Куда дальше?