Привет, Хабр! Меня зовут Павел Панкратов, я ведущий инженер-программист в дивизионе искусственного интеллекта YADRO. Этим текстом я запускаю цикл статей — экскурс в особенности работы с SoC, комбинирующей в себе реализованные в «железе» аппаратные блоки (Hard IP’s) и программируемую логику (Soft IP’s). Основная задача, которая объединит все три статьи, — параллельный запуск встраиваемой операционной системы на двух различных по архитектуре процессорах, представленных в виде Hard и Soft IP-блоков.

Производители подобных систем, как правило, предоставляют окружение для разработки и документацию с примерами реализации универсальных решений. Но масса важных деталей от пользователя все же скрывается, что приводит к долгим исследованиям при попытках нетривиальной модификации. Эта и остальные статьи цикла — попытка раскрыть завуалированные тонкости, сделать их доступными и понятными.

Всем привет! Сегодня рассмотрим задачу обнаружения аномалий тонов сердца, используя аудиозаписи звуков сердцебиения. Для этого будем использовать библиотеку librosa по работе с аудиофайлами, а также классические алгоритмы машинного обучения и методы глубокого обучения.

Возьмем датасет “Heartbeat Sound”, который содержит аудиофрагменты сердечных ритмов различной продолжительности от 1 до 30 секунд, как здоровых пациентов, так и имеющих аномальные звуки сердцебиения. Набор содержит 813 аудиофайл с записями, разбитыми по категориям: artefact, extrastole, murmur, normal и unlabel. Попробуем разобраться, что обозначают эти категории.

Normal - как и следует из названия, нормальное сильное ритмичное сердцебиение.

Murmur - записи звука сердца, где присутствуем какой-то шум, например, свист, рев, урчание. Наличие такого шума может быть симптомом многих заболеваний сердца.

Etrastole  - экстрасистолические (дополнительные) записи  звука, которые могут появляться время от времени и могут быть идентифицированы по отсутствию сердечного тона, включающему дополнительные или пропущенные сердечные сокращения. Экстрасистола может не быть признаком заболевания, но в некоторых ситуациях могут быть вызваны заболеваниями сердца.

Artefact - по сути не является сердцебиением, и характеризуется широким спектром различных звуков.. В этой категории содержится широкий спектр различных звуков, включая визги, эхо, речь, музыку. Обычно различимые тоны сердца отсутствуют, важно определять эту категорию записей, чтобы можно было повторить исследование.

Мой первый успех в литературе случился в 17 лет. Тогда я стал призёром олимпиады по русскому языку среди абитуриентов в вузы с сочинением: “Почему еврей Розенталь устанавливает правила русского языка”.

В жизни многих программистов наступает момент, когда хочется понять как же работает процессор на самом деле, а не в абстрактных схемах высокоуровневых компонентов. У меня возник такой вопрос некоторое время назад, но все материалы которые я находил по этой теме либо были очень специализированными, требующими хорошего понимания электротехники и опыта работы со схемами дискретной логики, либо общие описания, пропускающие многие этапы, и оставляющие лишь смутное представление о том как же всё-таки тысячи транзисторов должны превратиться в работающий процессор.

Для этого я решил написать статью собирающую мой опыт попыток разобраться в этом вопросе, понятным языком, в то же время не пропуская ничего, чтобы после прочтения читатель мог воссоздать процессор из простейших элементов.

В данной статьей мы пройдем путь создания процессора от единичного транзистора до работающего 8-битного процессора, и напишем свой ассемблер для него.

Эволюция архитектуры нейронных сетей уходит корнями в фундаментальные работы, заложенные в 1940-х годах Уорреном Маккаллохом и Уолтером Питcом, которые предложили концепцию искусственных нейронов и их взаимосвязь. 

Однако значительные прорывы произошли только в 1980-х годах с разработкой алгоритмов обратного распространения ошибки: алгоритм Геоффри Хинтона и других – все это позволило создавать более глубокие нейронные сети и улучшить методы обучения. 

В это время появились классические архитектуры, многослойные перцептроны (MLP,  и сверточные нейронные сети (CNN), которые революционизировали различные области, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание образов – теперь мы говорим про своего рода инновационную архитектуру. 

Опишу процесс создания микрополосковых СВЧ фильтров на примере нескольких ФНЧ и одного полосового. Создавал я их практически впервые, предварительно прочитав несколько книг и статей на эту тему.

У меня есть синтезатор частот, который предполагалось использовать в установке измерения продукции предприятия. Но у этого синтезатора есть паразитные гармоники довольно высокого уровня, поэтому требовалось их подавить. Частота невысокая - 1 ГГЦ, соответственно, нужно подавить 2,3,... ГГц.

Всё проектирование я делал в AWR, поэтому буду далее представлять скриншоты из этой программы.

Вначале создаю фильтр на сосредоточенных элементах и подбираю номиналы индуктивностей и ёмкостей (нГн и пФ).

Дядюшка Ляо не перестаёт удивлять. Мы хорошо помним, какую революцию совершили USB-донглы на микросхемах Elonics E4000 и Rafael Micro R820T, изначально предназначенные для просмотра телевидения на экране компьютера. С заменённым драйвером они превращались в универсальный SDR-радиоприёмник, принимавший в диапазоне от 25 MHz до 1 750 MHz, отображая при этом спектр шириной 2.4 MHz. И стоило это удовольствие долларов 5, может, чуть больше.

Вторым важным событием стало появление дешёвой народной «шарманки» — Baofeng UV-5R. Это простенький двухдиапазонный трансивер с заявленной выходной мощностью 5W. Но недавно китайцы вновь превзошли сами себя и выпустили нечто, что стало ещё более интересным — Quansheng UV-K5 и улучшенные версии, обозначаемые UV-K5(8) и UV-K6. Что это за трансивер и почему он стал так популярен — читайте под катом.

История моего пути началась в Сибири, где мы с друзьями запустили сайт для мониторинга качества воздуха, собрали вокруг этой идеи дружное сообщество и разработали свой маленький девайс. Однако обстоятельства вынудили меня оставить родину и начать все заново в Германии.

“Пневмоавтоматика с каждым годом приобретает все большее значение для современной техники. Пневматические приборы широко применяются при автоматизации производственных процессов и при управлении энергетическими установками”

Л.А.Залманзон Пневмоника. Струйная пневмоавтоматика. изд. Наука, М. 1965

Рисунок 1: Fluidic Kit by Tekniska musee

Допустим мы решили забить на сборку компьютера на герконовых реле и заняться еще более безумными вещами. Для тех, кто следит за сборкой BrainfuckPC — не пугайтесь, ему ничего не угрожает. Я лишь строю планы на будущее.

Введение

Знаете ли вы что такое эффект прилипания струи к стенке? Пройдемся ка с вами в ванную, предварительно захватив с собой столовую ложку:

Рисунок 2: Эффект прилипания струи

Мы видим, как струя воды соприкоснувшись с горбом ложки тут же прилипает к ее стенке, заметно искривляясь. Это явление известно давно и описывалось многими исследователями, в том числе такими видными как Юнг и Рейнольдс. Свое название “Эффект Коанда”, однако это явление получило по имени работавшего во Франции румынского изобретателя Анри Коанда, который в начале прошлого века предложил использовать его для ряда технических приложений.

Простой и красивый синтаксис, множество библиотек под самые разные задачи и большое комьюнити делают Python одним из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, который активно используется в data science и машинном обучении, веб-разработке и других областях программирования.

Когда я начал изучать питон, у меня возникло несколько вопросов.

За последние 6 лет только через выявленные криптовалютные адреса, связанных с незаконной деятельностью (доходы от дакрнет площадок, программ-вымогателей, мошенничества, терроризма …) прошло около 60 млрд долларов. Некоторые из этих средств проходили процесс "отмывания" через биржи, миксеры, а также счета рядовых пользователей.

Понимание имеющихся рисков, важность AML-проверок транзакций и критпо-кошельков, соблюдение рекомендаций по безопасности поможет вам защитить собственные активы.  

Задача

Есть AWS аккаунт, на котором требуется поднять статический сайт (html, js, css, png, jpg) на своём домене example.com.

Ссылки: http://example.com, http://www.example.com, https://www.example.com должны перенаправлять на основной сайт https://example.com.

План действий

Покупка домена.
Выпуск SSL сертификата.
Заливка файлов html, js, css в S3.
Создание двух CloudFront distributions (основного и для редиректа с www).
Привязка CloudFront функции редиректа к CloudFront distribution.
Создание A-записей в DNS.

Недавно столкнулся с лицемерием GitHub, который якобы под предлогом беспокойства о безопасности обычных пользователей начал вводить обязательную двухфакторную аутентификацию. Сперва выборочно только для самых активных, а в последствии и для всех остальных без исключения.

Надуманность данного повода доказывается тем фактом, что в качестве двухфакторной аутентификации можно использовать либо специально приложение, либо SMS, либо аппаратный ключ безопасности. Причем это без каких либо альтернатив, т.к. сайт просто не дает работать далее без включения двухфакторной аутентификации.

Enable 2FA now. You'll be able to continue on with your work right after.

Но как обычно, дьявол в деталях. Ведь чтобы добавить аппаратный ключ нужно, чтобы двухфакторная аутентификация была УЖЕ активирована.

И в данном случае фокус с отправкой SMS на левый номер какого нибудь сервиса для временных телефонных номер вряд ли будет хорошей идеей.

Тем не менее, для тех, что не хочет в очередной раз становиться товаром и привязывать свой номер телефона к очередному интернет сервису "для вашей же безопасности", все же существует способ обойти требование обязательной двухфакторной аутентификации перед добавлением аппаратного ключа.

Была у нас тут история, когда легкий перфекционизм помог привести в порядок конструкторскую документацию и регулярно экономить инженерам кучу дней на прохождение бюрократических процедур. В ее основе – создание системы управления расчетными данными и переход от трудночитаемых и трудноинтегрируемых отчетов Mathcad к гибкой связке Jupyter Notebook с Python и Teamcenter. Но основной рассказ будет про то, как преобразовывать и экспортировать математические формулы, таблицы и другие элементы из Jupyter в красивый и удобный вид.

Цель данной статьи — простым языком объяснить ключевые технологии, необходимые для начала разработки приложений на основе LLM. Oна подойдёт как и разработчикам, так и специалистам по машинному обучению, у которых есть базовое понимание концепций и желание заглянуть поглубже. Также я прикрепил множество полезных ссылок для дальнейшего изучения. Давайте начинать!