Около полугода назад ко мне пришла идея создания открытого фреймворка для нейроинтерфейсов.

В цифровой обработке сигналов оконные функции широко используются для ограничения сигнала во времени и их названия хорошо известны всем, кто так или иначе сталкивался с дискретным преобразованием Фурье: Ханна, Хэмминга, Блэкмана, Харриса и прочие. Но являются ли они достаточными, можно ли придумать что-то новое и есть ли в этом смысл?

В этой статье мы рассмотрим вывод оконной функции с новыми свойствами, используя Wolfram Mathematica. Предполагается также, что читатель имеет общие представления о цифровой обработке сигналов в контексте обсуждаемого вопроса и как минимум знаком со статьёй из википедии.

Все программы должны быть правильными, но некоторые программы должны быть быстрыми. Если программа обрабатывает видео-фреймы или сетевые пакеты в реальном времени, производительность является ключевым фактором. Недостаточно использовать эффективные алгоритмы и структуры данных. Нужно писать такой код, который компилятор легко оптимизирует и транслирует в быстрый исполняемый код.


В этой статье мы рассмотрим базовые техники оптимизации кода, которые могут увеличить производительность вашей программы во много раз. Мы также коснёмся устройства процессора. Понимание как работает процессор необходимо для написания эффективных программ.

Человек обладает способностью выделять голос собеседника из шума, например, в месте большого скопления людей. Эту способность называют «эффектом коктейльной вечеринки». Наш мозг загружает ненужные звуки. Автоматическое разделение звуков на отдельные дорожки компьютером также изучено, но до сих пор такая работа остаётся сложной задачей для машины.

Команда из Google представила самообучаемую систему, способную «выхватывать» речь человека с помощью одновременного распознавания аудио и видеоряда, отделяя другие голоса и посторонний шум. Исследование называется «Смотреть, чтобы слышать на коктейльной вечеринке» («Looking to Listen at the Cocktail Party»).

Данная статья является продолжением цикла по программированию микроконтроллеров на базе ядра Cortex-M.
Первую статью можно прочитать здесь:
Начинаем изучать Cortex-M на примере STM32
Задачей статей является подробное описание особенностей, возникающих при программировании МК. Материал не предназначен для желающих за 10 минут запустить пример мигания светодиодом. Я постараюсь подробно описать то, что часто скрывают от новичков, чтобы их не напугать.

Мне очень хочется, чтобы программисты использующие стандартные библиотеки, шаблоны, примеры и т.д. понимали как все это работает. А при отсутствии этих самых библиотек и примеров могли самостоятельно решить свою задачу.

Основной акцент сделан на изучение документации на ядро Cortex-M и документации на конкретный контроллер.
На этот раз речь пойдет про прерывания, а так же будут затронуты некоторые вопросы архитектуры памяти и структуры прошивки МК.

Поддержание идеальной стабильности на основе отрицательной обратной связи – базовый элемент электрических контуров; однако до сих пор оставалось загадкой, как это удаётся делать живым клеткам.

Небольшой Lego-робот Мустафы Хаммаша увлечён игрой в гляделки с книгой, которую держат в 30 см перед ним. Хаммаш сдвигает книгу вперёд, и робот сразу же начинает жужжать своими четырьмя колёсами, чтобы следовать за ней; он придвигает книгу поближе, и робот отскакивает назад, оставаясь на расстоянии в 30 см от книги. Хаммаш прижимает машину очёшником, наклоняет стол под углом, заменяет колёса на другие, на 30% больше – и каждый раз робот восстанавливает буферную зону в 30 см между книгой, и вновь начинает смотреть на неё.

Странная способность робота подстраивать своё местоположение даёт ему то, что биологи называют устойчивой идеальной адаптацией. «Когда движение заканчивается, никаких ошибок не наблюдается, — сказал Хаммаш, специалист по теории управления из шведского государственного технологического института в Цюрихе. — Это идеальная адаптация; она идеально поддерживает расстояние».

Обсуждаем альтернативы подходы к разработке полупроводниковых изделий.

/ фото Taylor Vick Unsplash

В прошлый раз мы говорили о материалах, которые могут заменить кремний в производстве транзисторов и расширить их возможности. Сегодня обсуждаем альтернативные подходы к разработке полупроводниковых изделий и какое применение они найдут в дата-центрах.

Добрый день.
Меня зовут Головач Иван, я руковожу небольшой образовательной компанией и преподаю сам:

1. Java Core
2. Junior Java Developer: Servlet API, JDBC, Maven, JUnit, Mockito, Log4J, основы Spring/SpringMVC, основы JPA/Hibernate, шаблоны/архитектуры MVC/IoC/DAO.
3. Multicore programming in Java.

Также я веду курс «Scala for Java Developers» на платформе для онлайн-образования udemy.com (аналог Coursera/EdX).

В следствии этого у меня скопилось значительно количество ссылок на видео на русском языке по Java как моего авторства, так и моих коллег.

(GolovachCourses.com)

Здесь собраны несколько вариантов записи моего курса Java Core.
Модуль #1 (Procedural Java):
Набор июль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор апрель 2013: #1, #2, #3, #4
Набор февраль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор январь 2013: #1, #2, #3, #4
Набор октябрь 2012: #1, #2, #3, #4.

Поводом к переводу статьи стало то, что я искал книгу автора «The Outer Limits of Reason». Спиратить книгу я так и не смог, зато наткнулся на статью, которая в довольно сжатом виде показывает взгляд автора на проблему.

Вступление

Одна из самых интересных проблем философии науки — это связь математики и физической реальности. Почему математика так хорошо описывает происходящее во вселенной? Ведь многие области математики были сформированы без какого-либо участия физики, однако, как в итоге оказалось, они стали основой в описании некоторых физических законов. Как это можно объяснить?

От переводчика: публикуем для вас статью Даррена Барнса, который делится своим опытом работы с GitHub. Его советы будут полезны, в первую очередь, новичкам. Возможно, и опытный кодер найдет что-то для себя.

GitHub — отличный сервис, которым пользуются пусть не все, но очень многие программисты. После того, как объем приватных репозиториев стал неограниченным, сервис привлек внимание даже тех, кто не работал с ним раньше.

Сервис разрабатывался программистами для программистов. Его создатели добавили большое количество очень удобных инструментов, которые повышают производительность. Но, к сожалению, не все разработчики об этих инструментах знают. А кто знает — не всегда использует.

Scratch — это визуально-ориентированный язык программирования для детей. Существует мнение, что это детский язык для того, чтобы просто поиграть «в программирование» и ничего путного (серьезного) из него сделать не получится. Когда я только начал вести занятия для детей на Scratch, мне как человеку с двумя высшими техническими образованиями, казалось также. Однако спустя время мне пришлось поменять свое мнение. Оказалось, что даже в этом детском языке программирования скрыты фишки, которые могут быть серьезно использованы даже при обучении профессиональному программированию. Хочу поделиться с вами моими открытиями.

К сожалению, информация, необходимая для подключения Arduino к компьютеру, оказалась разрозненна по разным источникам на разных языках. Как известно, gentoo — это дистрибутив linux с непрерывной разработкой, фактически в нем и понятия такого быть не может, как «дистрибутив». Из-за этого решение проблемы, найденное в интернете, может оказаться неработоспособным просто потому, что на целевой системе другой набор пакетов и настроек.

Кроме того, авторы, как правило, приводят команды и решения специфичные для конкретной системы в конкретный момент времени. Проходит некоторое время, версии продуктов изменяются, меняются некоторые пути и файлы. Данная статься попытка не только консолидировать информацию, но и изложить так, чтобы информация устаревала как можно в меньшей степени, и было легко модифицировать команды под вашу систему. Возможно это будет полезно и в других дистрибутивах.