Пользователь
Главная идея была в том, чтобы проверить возможно ли из старого Android устройства сделать "полноценный" сервер с nginx, php-fpm, MariaDB и запустить на этом Wordpress. Оказывается можно и при этом с хорошим результатом.
Устройство: Xiaomi Mi 4c 2015 года, разблокирован разгрузчик, TWRP, Android 10 (Havoc OS 3.0), Gapps не устанавливались для экономии ресурсов, root отсутствует.
Сравнительно недавно в stdlib плюсов появилось форматирование строк «как в питоне», а точнее, как в библиотеке fmt. И я, как смелый и отчаянный, решил этим воспользоваться. Возможно, аксакалы и настоящие разработчики скажут, что я всё делаю не так, и вообще не то, но я буду рад такой критике, если она поможет легче жить ;)
Практически любой природный ресурс, в особенности полезные ископаемые, нужно пропускать через серьёзные технологические процессы, прежде чем этот ресурс можно будет использовать. Так дело обстоит с нефтью, газом, рудами и т. п.
С кварцем всё несколько иначе: его можно просто добывать, немного очищать, измельчать и пускать в дело. Ничего особенного, всё достаточно просто. Тем не менее добываемый кварц не всегда соответствует критериям, предъявляемым промышленностью — электронной и другими отраслями. Поэтому кварц научились ещё и синтезировать. Обо всём этом поговорим под катом. Надевайте строительные каски — и поехали!
В последнее время появилось много микроконтроллеров на ядрах ARM Cortex-M*, которые поддерживают аппаратную реализацию математики плавающей запятой (FPU). В основном FPU работают с одиночной точностью (float) и её вполне достаточно для работы с сигналами, полученными с АЦП. FPU позволяет забыть о проблемах дискретизации и проблемах переполнения целочисленных вычислений. FPU быстр - все математические операции с одиночными float, кроме деления и взятия корня, занимают на Cortex-M4F один такт. Поэтому после перехода на Cortex-M4F мы вздохнули свободно и стали писать математику на float. Как же мы удивились, найдя в скомпилированном коде математические операции над double с программной, очень медленной эмуляцией.
В статье рассказывается, как обнаружить и исправить присутствие double в прошивках, где ядро аппаратно поддерживает тип float, но не поддерживает double.
Работа ведётся в среде IAR Embedded Workbench на примере реального кода на языке Си.
Один античный оратор говорил, что всем людям свойственно ошибаться. Прошло много веков, а человек продолжает совершать ошибки каждый день. Даже беглое заполнение формы на сайте не обходится без опечаток.
Хороший UI/UX помогает пользователю избежать большинства таких проблем. Инструментов контроля огромное количество, сегодня расскажу про один их них — создание маски для поля ввода силами Javascript.
Продолжаем лекции по управлению в технических устройствах (УТС). Данные лекции читаются в МГУТ им. Баумана. Автор лекций к.т.н. Козлов Олег Степанович, кафедра Ядерные Энергетические Установки, факультета машиностроения. За что ему огромное спасибо!
1. Введение в теорию автоматического управления.2. Математическое описание систем автоматического управления 2.1 — 2.3, 2.3 — 2.8, 2.9 — 2.13.
3. ЧАСТОТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЗВЕНЬЕВ И СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ. 3.1. Амплитудно-фазовая частотная характеристика: годограф, АФЧХ, ЛАХ, ФЧХ. 3.2. Типовые звенья систем автоматического управления регулирования. Классификация типовых звеньев. Простейшие типовые звенья. 3.3. Апериодическое звено 1–го порядка инерционное звено. На примере входной камеры ядерного реактора. 3.4. Апериодическое звено 2-го порядка. 3.5. Колебательное звено. 3.6. Инерционно-дифференцирующее звено. 3.7. Форсирующее звено. 3.8. Инерционно-интегрирующее звено (интегрирующее звено с замедлением). 3.9. Изодромное звено (изодром). 3.10 Минимально-фазовые и не минимально-фазовые звенья. 3.11 Математическая модель кинетики нейтронов в «точечном» реакторе «нулевой» мощности.
4. Структурные преобразования систем автоматического регулирования.
5. Передаточные функции и уравнения динамики замкнутых систем автоматического регулирования (САР).
Недавно для популярного пакета для работы с мультимедиа устройствами (в основном камерами) появилась возможность сборки через meson. В данной статье мы рассмотрим как это осуществить. Собирать будем в Ubuntu 22, но подойдёт и любой другой популярный современный дистрибутив.
NULL. Shit happens, как говорится…
float FastInvSqrt(float x) {
float xhalf = 0.5f * x;
int i = *(int*)&x; // представим биты float в виде целого числа
i = 0x5f3759df - (i >> 1); // какого черта здесь происходит ?
x = *(float*)&i;
x = x*(1.5f-(xhalf*x*x));
return x;
}
Все мы уже давно в курсе, что на Алиэкспрессе процветает практика подделки чипов — под видом популярных микросхем продавцы выставляют что попало, часто даже не отбраковку, а просто какие-то абсолютно другие чипы, другого назначения, но в нужном корпусе, на котором сошлифовывают старую и наносят новую маркировку. Например, вместо микроконтроллера можно получить какой-нибудь шестифазный контроллер питания, последний раз широко использовавшийся в материнских платах для Pentium IV.
Однако сегодня я обнаружил более интересный кульбит: выпуск вполне себе крупным производителем (достаточно крупным, чтобы продукция его попала к основным дистрибьюторам, от LCSC до российских компаний) микросхемы, которая названием и частью функций мимикрирует под популярный чип Texas Instruments — в достаточной степени, чтобы во многих случаях «прокатило», а также чтобы не слишком опытный разработчик не заметил разницы.
Итак, встречайте: HGSEMI OPA376M, в девичестве — GS8591. К практически одноимённому (суффикса «M» у оригинала не бывает) и очень популярному TI OPA376 не имеющий никакого отношения, кроме цоколёвки и названия.
Два года назад я написал статью “SCADA: в поисках идеала”. Идея была проста — превратить Qt Creator в среду для разработки SCADA. Теперь хочу рассказать, какой путь проделан и что получилось.
Удалось ли достигнуть идеального результата? — Разумеется, нет. На то он и идеал, что недостижим. Зато удалось заметно к нему приблизиться.
В этой небольшой заметке предлагается рассмотреть несколько способов компиляции модуля для WebAssembly, используя три разных подхода. Мы реализуем решение одной и той же задачки на трёх языках и скомпилируем полученный код в модуль WebAssembly. Будем использовать:
Emscripten для компиляции кода, написанного на С++
AssemblyScript для компиляции кода, написанного на, собственно, AssemblyScript
wasm-pack для компиляции кода, написанного на Rust
План такой:
Во введении мы обсудим постановку задачи и немножко поговорим о технологии WebAssembly
В программной части мы реализуем функциональность модуля на трёх языках: c++, AssemblyScript и Rust. Поговорим о том, какие при этом возникают сложности и как их можно обойти
Подведём небольшой итог. Станет видно, какая технология хорошая, а какая не очень
В конце планируется два бонуса. Первый бонус - это пример простого web-приложения, использующего один из скомпилированных нами модулей. Второй бонус - демонстрация того, как этот модуль можно использовать в программе на Python.
Кодогенератор это программа, которая на основе исходного кода или какого-нибудь файла настроек генерирует вспомогательный код, который потом компилируется вместе с исходным кодом. Это нужно, чтобы не писать boilerplate-код, а также для получения дополнительных возможностей языка.
Я делаю расширяемый кодогенератор для C++, в котором можно реализовать много полезного. Примеры модулей: перевод значений enum в строку и обратно, перевод структуры в JSON и обратно, декларативный веб-сервер, система слотов и сигналов, свой динамический полиморфизм, генератор кода для тестов...
В этом обзоре будет showcase, сравнение с другими кодогенераторами, как работают модули, как сделать свой модуль, и как подключить кодогенератор в свои проекты.
Идея создать собственный веб-плеер с музыкой лоу-фай пришла мне в голову однажды воскресным днём во время изучения глубоких генеративных моделей. Я занялась этим проектом и закончила его за время каникул. Веб-плеер имеет две опции: пользователи могут выбрать трек лоу-фай на основе реальной песни, преобразованной с помощью библиотеки Tone.js, или трек, сгенерированный искусственным интеллектом. В обоих случаях поверх накладываются барабанные ритмы, атмосферные звуки и цитаты, которые пользователь сам выбрал на предыдущем шаге. В этом посте речь пойдёт в основном о том, как использовать нейросети LSTM для генерации midi-треков, а в конце я кратко расскажу о том, как с помощью Tone.js создаются песни.