Крепление мезонинов на пластиковых стойках и соединение через (3-рублёвый) PLS ради вибростойкости. Не делайте так, пожалуйста, ибо будут проблемы с:
испарением пластификатора, действием холода/жары/УФ и охрупчиванием пластика стоек (помните, как весело лопаются нейлоновые стяжки после года службы?)
трением/окислением/коррозией контактов и потерей соединения
сложностью сборки и разборки.
Как правильно:
лучше всё на одной плате без разъёмов
если любите мезонины: винтовые соединения на стойках; а ещё лучше — растущих из корпуса, а в носителе прорезь размером с мезонин;
горизонтальные слотовые разъёмы типа mini-PCIe + винтовые соединения с впаиваемой гайкой/стойкой.
неплохим решением может быть носитель с грядкой слотов, и абсолютно все части в виде модулей, закреплённых за корпус, и объединяющихся общей шиной типа I2C.
Для вибростойкости нужна пружинность, и слотовые разъёмы значительно более пружинны, чем PLS по 3₽/шт. Нормальные PLS стоят столько, что лучше вложить эти деньги в другое решение.
В свое время знакомый устраивался в "Умскул" на позицию репетитора. Ему дали тестовое задание, 14 номер ЕГЭ профильной математики. Решил он его отлично, но пришел отказ. Через время оказалось, что его решение использовали на курсе без его ведома естественно.
Решает достаточно слабо. Проверял на acmp/codeforces/codechef и известных задачах с ИОИП/ВСОШ гуляющих по сети. На уровне C (800 - 1200 рейтинга CF) решает конечно отлично (математика, ДП, комбинаторика, brute force), но начиная примерно с B (1400 - 1600 CF) задачи для нее становиться нереальными. Дальше DFS/BFS вы корректного ответа не получите, при том осмелюсь сказать, что ошибки довольно незначительны. Но если возьмете задачи уровня 1600+ вас будет ждать полное разочарование. Ошибки в логике, неправильный расчет временной сложности, неправильное использование методов ускорения (касается дерева отрезков и sqrt/HL decomposition) и тд.
P.S Но замечу что задачи для ПИ (программной инженерии) она решает с легкостью (в статье как раз таки этот пример с расчетной программой). Так chatgpt смог решить высоко балльную задачу на отбор на "Интенсивы по анализу данных" Яндекс.
Оригинальный пост:
https://t.me/univelis/1132
Автор оригинала:
https://t.me/univelis - ТГ канал
@Catethysis - Автор (аналогично Телеграм)
Крепление мезонинов на пластиковых стойках и соединение через (3-рублёвый) PLS ради вибростойкости. Не делайте так, пожалуйста, ибо будут проблемы с:
испарением пластификатора, действием холода/жары/УФ и охрупчиванием пластика стоек (помните, как весело лопаются нейлоновые стяжки после года службы?)
трением/окислением/коррозией контактов и потерей соединения
сложностью сборки и разборки.
Как правильно:
лучше всё на одной плате без разъёмов
если любите мезонины: винтовые соединения на стойках; а ещё лучше — растущих из корпуса, а в носителе прорезь размером с мезонин;
горизонтальные слотовые разъёмы типа mini-PCIe + винтовые соединения с впаиваемой гайкой/стойкой.
неплохим решением может быть носитель с грядкой слотов, и абсолютно все части в виде модулей, закреплённых за корпус, и объединяющихся общей шиной типа I2C.
Для вибростойкости нужна пружинность, и слотовые разъёмы значительно более пружинны, чем PLS по 3₽/шт. Нормальные PLS стоят столько, что лучше вложить эти деньги в другое решение.
Как это связано с выдачей премии за решение задачи?
В свое время знакомый устраивался в "Умскул" на позицию репетитора. Ему дали тестовое задание, 14 номер ЕГЭ профильной математики. Решил он его отлично, но пришел отказ. Через время оказалось, что его решение использовали на курсе без его ведома естественно.
Решает достаточно слабо.
Проверял на acmp/codeforces/codechef и известных задачах с ИОИП/ВСОШ гуляющих по сети.
На уровне C (800 - 1200 рейтинга CF) решает конечно отлично (математика, ДП, комбинаторика, brute force), но начиная примерно с B (1400 - 1600 CF) задачи для нее становиться нереальными. Дальше DFS/BFS вы корректного ответа не получите, при том осмелюсь сказать, что ошибки довольно незначительны. Но если возьмете задачи уровня 1600+ вас будет ждать полное разочарование. Ошибки в логике, неправильный расчет временной сложности, неправильное использование методов ускорения (касается дерева отрезков и sqrt/HL decomposition) и тд.
P.S
Но замечу что задачи для ПИ (программной инженерии) она решает с легкостью (в статье как раз таки этот пример с расчетной программой). Так chatgpt смог решить высоко балльную задачу на отбор на "Интенсивы по анализу данных" Яндекс.
А как себя оценить в случае если решаешь задачи а-ля Leetcode на том же Codeforces/Codechef/ACMP?