В этой статье я хочу поделиться опытом того, что делать, когда в руки впервые попадают платки ESP8266. Сразу оговорюсь, что ковыряние в таких железках, равно как и программирование, это моё хобби за мои деньги и в свободное от основной деятельности время. Поэтому прошу отнестись с определенной скидкой к степени критики данного материала.

Почему я это решил написать? Всё просто: я убил 3 недели времени на то, чтобы разобраться с чего начинать и как это работает. Кроме того, попробую собрать небольшой каталог ссылок по работе с ESP8266. Надеюсь, что эта информация поможет сэкономить вам хоть толику времени.



Итак, приступим!

Визуальное программирование позволяет описывать процессы в графическом виде, в отличии от текстового представления, где нужно приложить дополнительные усилия, чтобы мыслить так, как это должен выполнять компьютер. Звучит многообещающе, но попробуем разобраться в сути и выяснить, почему Вам стоит это попробовать.

Само по себе программирование подразумевает не только процесс написания кода, но зачастую на это тратится большая часть времени при разработке. Только представьте, сколько усилий приходится тратить на то, чтобы держать в голове множество правил и спецификаций к конкретному языку программирования, вместо того, чтобы сосредоточиться на решаемой проблеме. Особенно может раздражать разнообразие синтаксиса в языках: где-то нужна точка с запятой, где-то не нужны фигурные скобки, где-то вообще ни одно выражение не обходится без скобок. Что уж и говорить о холиварах, напоминающие религиозные споры.

Наверное, мало кто из нас задумывался, что практически с рождения пользовался дашбордами. Мы получали некую информацию, анализировали, принимали решение или даже испытывали какие-то эмоции благодаря им. Да-да, градусник, измеряющий температуру, когда вы болели; часы; стрелка спидометра, перевалившая за 200 км/час (ну, это может быть не у всех) — все эти приборы по сути являются дашбордами или их элементом. Но мне бы хотелось рассказать об интерактивных аналитических дашбордах. И, самое главное — показать, что в наше время такие дашборды могут быть полезны каждому человеку, а не только крупным банкам или корпорациям.

Если у вас есть данные — не важно, домохозяйка вы с пачкой чеков от закупок продуктов, спортсмен с данными о пробежках из Strava или кто-либо ещё — вы сможете представить это наглядно, оценить важные показатели, в результате чего принимать более оптимальные решения.

Вы не используете дашборды и думаете, что вам это не нужно? Мнение может поменяться, а кругозор расширится, так как далее: что такое дашборды, какие цели достигаются с помощью них, ключевые понятия и сферы использования, существующие инструменты, множество ссылок на актуальные ресурсы по теме, а также реальный пример, как из обычных на первый взгляд данных, можно извлечь интересные знания…

Визуалы – это люди, которые, воспринимают большую часть информации с помощью зрения. Визуалы составляют примерно 60% населения нашей планеты (автор статьи, Анна Виталь, также входит в их число). Вы можете спросить: как же нам удается общаться с вами с помощью изображений? Все достаточно просто – для этой цели мы используем хорошо известные визуальные символы и аналогии. Ниже представлены некоторые из таких зрительных аналогий, начиная с наиболее простых и заканчивая самыми сложными.

Авторы: Игорь Трамбовецкий, Developer; Николай Хабаров, Embedded Expert

Платформа DeviceHive содержит множество различных компонентов, включая плагин Grafana. Он может собирать данные с сервера DeviceHive и отображать их с помощью различных информационных панелей, используя популярный инструмент Grafana. В этой статье я объясню, как создать дашборд Grafana с DeviceHive, а в качестве примера использую аналоговый вход чипа ESP8266 для визуализации напряжения на нем.

Как нам выработать умственную автономию, учитывая то, насколько слабо мы способны контролировать блуждания нашего разума?

Представьте, что вы стоите на носу яхты, и наблюдаете, как стая дельфинов прыгает по правому и левому борту. При путешествиях на большие расстояния прыжки экономят дельфинам энергию, поскольку в воздухе трение меньше, чем в воде. Кроме того, этот способ кажется более эффективным для того, чтобы двигаться быстрее и одновременно дышать. Обычно животные перемежают длинные прыжки по баллистической траектории и подводное плавание близко к поверхности, преодолевая под водой расстояние примерно в два раза больше длины прыжка – красивое, скоростное, пронизывающее поверхность воды зрелище.

Эта акробатика китообразных – плодотворная метафора для процесса нашего мышления. То, что большинство из нас называет «осознанным мышлением», больше похоже на дельфинов, прыгающих в нашем сознании, кратко выныривающих из океана нашего бессознательного, и затем снова погружающихся в него. Эта «дельфинья модель размышлений» помогает нам понимать ограничения нашего самосознания. К примеру, промежутки времени, за которые разворачиваются эти прыжки в сознание (а также последующая «подводная» обработка) сильно разнятся. И так же, как дельфины проникают через поверхность воды, мысли часто пересекают границу между сознательным и бессознательным в обоих направлениях. Иногда отдельные дельфины оказываются так близко к поверхности, что они могут находиться наполовину снаружи и наполовину в воде; можно научиться видеть их непосредственно перед прыжком и определять малозаметные, полуосознанные ощущения, перед тем, как они превратятся в настоящие мысли и чувства. Дельфинов даже может быть больше одного: скорее всего, между нашими мыслями идёт гонка, постоянное внутреннее соревнование за концентрацию внимания и за то, что в итоге получает контроль над нашим поведением.

Недавно я увлёкся программированием FPGA и решил, что будет интересно реализовать на FPGA алгоритм игры FizzBuzz. FPGA (программируемая пользователем вентильная матрица) — интересная микросхема. Она программируется на выполнение произвольной цифровой логики. Можно сконструировать сложную схему, не прокладывая физические каналы между отдельными вентилями и триггерами. Микросхема способна превратиться во что угодно, от логического анализатора до микропроцессора и видеогенератора.

Тест FizzBuzz — написать программку, которая выдаёт числа от 1 до 100, где кратные трём заменяются словом “Fizz”, кратные пяти — словом “Buzz”, а кратные пятнадцати — “FizzBuzz”. Поскольку такая программа реализуется в нескольких строчках кода, то её часто задают на собеседованиях чтобы отсеять тех, кто вообще не умеет программировать.


Плата Mojo FPGA, подключенная к порту serial-to-USB. Большой чип на плате — это Spartan 6 FPGA

Реализация FizzBuzz в цифровой логике, а не в коде, довольно бессмысленна, но показалась мне хорошим примером для обучения.¹ Для этого проекта я использовал простую плату разработки Mojo V3 FPGA для начинающих. На ней установлен FPGA семейства Xilinx Spartan 6. Это один из самых маленьких FPGA, но у него 9000 логических ячеек и 11 000 триггеров — так что малыш на многое способен.

Статистика в последнее время получила мощную PR поддержку со стороны более новых и шумных дисциплин — Машинного Обучения и Больших Данных. Тем, кто стремится оседлать эту волну необходимо подружится с уравнениями регрессии. Желательно при этом не только усвоить 2-3 приемчика и сдать экзамен, а уметь решать проблемы из повседневной жизни: найти зависимость между переменными, а в идеале — уметь отличить сигнал от шума.

Для этой цели мы будем использовать язык программирования и среду разработки R, который как нельзя лучше приспособлен к таким задачам. Заодно, проверим от чего зависят рейтинг Хабрапоста на статистике собственных статей.

Эта часть посвящена улучшению навыков работы с Rust и написанию парочки полезных утилиток и библиотек. Напишем драйверы для GPIO, UART и встроенного таймера. Реализуем протокол XMODEM. Используя это всё, напишем простенький шелл и загрузчик. Перед прочтением настоятельно рекомендуется убедиться в прочтении Книги. По крайней мере от начала и до конца. Для ленивых, но чуть более опытных можно рекомендовать это. На русском можно поковырять вот тут.

Ну и разумеется обходить стороной нулевой уровень совершенно не стоит. Алсо где-то половина этой части не требует малинки.

Начинаю описывать методику преподавания шахмат по которой преподаю я. Советы что надо соблюдать описаны во введении «Дюжина советов – как научить ребенка шахматам. И не только».. Перед прочтение этой статьи — прочитайте введение. А под катом начальные темы методы преподавания шахматных правил. Данная методика основана на курсе И.Г. Сухина «Шахматы — школе» но с некоторыми моими авторскими изменениями и советами. Думаю что у других преподавателей по данному курсу есть свои наработки.

Вступление для цикла статей – «Как научить своего ребенка шахматам».

Некоторое время назад мною была написана статья «Бойтесь шахмат, Вам навязываемых». Некоторые заинтересовавшиеся хабрахабровцы попросили более подробно рассказать о методике по которой я преподаю шахматы детям. Ну вот собственно – время подошло.

Данный текст служит своеобразным вступлением для последующего цикла статей. В нем я опишу особенности с которыми Вам придется столкнуться при загрузке в мозг ребенка шахматных знаний.

Мать всех теорий струн прошла проверку, которую пока не смогла пройти ни одна из теорий квантовой гравитации

М-теория сводит в единую математическую структуру все пять непротиворечивых версий теории струн (а также описание частиц под названием супергравитация). В различных физических условиях она выглядит как каждая из этих теорий.

Сложно быть «теорией всего». У ТВ есть сложная задача – впихнуть гравитацию в квантовые законы природы таким образом, чтобы на крупных масштабах гравитация выглядела, как кривизна ткани пространства-времени, которую Альберт Эйнштейн описывал в своей общей теории относительности. Каким-то образом кривизна пространства-времени возникает как общий знаменатель квантующихся единиц гравитационной энергии – частиц, известных, как гравитоны. Но наивные попытки подсчитать взаимодействие гравитонов приводят к бессмысленным бесконечностям, что говорит о необходимости более глубокого понимания гравитации.

Небольшая статья про одиночество, которое сопровождает человека от самого рождения и на протяжении всей его жизни. О «пользе» и «вреде» одиночества, о его социальном и эволюционном смысле. О психологическом здоровье — как его потерять и как его найти в контексте одиночества. О потере себя и о поиске себя в этом мире. Предупреждаю, что публикация достаточно абстрактна — возможно любителям конкретики, советов и рекомендаций не понравится. Тем не менее буду признателен за отзывы и комментарии.

Содержание

Вступительное слово
Принцип работы
Описание программы
Финальный код программы
Преимущества работы с оцифрованными функциями на примерах
Эпилог

---

Вступительное слово

В различных областях, связанных с наукой и образованием, инженерным делом встречается задача, связанная с получением данных с графиков, созданных в то время, когда еще не существовало цифровых носителей, или реальные данные, по которым созданы графики, были утеряны, или, наконец, график является финальной формой работы некоторых приборов, не выдающими набор координат точек в явном виде.

Для того, чтобы получить данные, нужно “оцифровать” такой график (или графический объект), другими словами, нужно получить набор абсцисс и ординат точек графика — далее над ними можно будет производить различные манипуляции: построить новый (качественный) график, производить вычисления, переведя его в новый формат (например, построив сплайн) и пр.

В проекте «Репетитор: математика» (почитайте статью на Хабрахабре — «Репетитор: математика» для подготовки к ЕГЭ и ВПР — от идеи до релиза. Рассказ об уникальном образовательном проекте) мы встретились с этой проблемой в двух основных видах:

• “оцифровка” графика для того, чтобы сделать его соответствующим нашему стилю или просто сделать так, чтобы он выглядел прилично;
• получение набора базовых точек для построения геометрических чертежей, гистограмм и пр. на основе авторского рисунка от руки (или с использованием простейших графических систем).

В этом посте приведен код созданной для этого функции graphicsDigitizing, а также кратко рассказывается о том, как она устроена. Также можно посмотреть как она работает вживую.

Знание правил шахматной игры еще не делает человека гроссмейстером, знание языка программирования еще не делает человека программистом. А чего в обоих случаях недостает? Ищем ответы на оба вопроса у признанных мастеров и пытаемся иллюстрировать собственными примерами.

Автор: Николай Хабаров, IoT Google Developer Expert, эксперт по встраиваемым системам, DataArt.

В этой статье я расскажу, как создать собственное устройство с веб-интерфейсом, которое будет доступно в локальной сети. Веб-интерфейс будет показывать текущие данные с датчика Si7021: температуру и влажность.

Устройство работает на основе микроконтроллера ESP8266 (с Wi-Fi) и прошивки DeviceHive.

“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.

Существует множество библиотек графического интерфейса для микроконтроллеров и встраиваемых систем, но многие из них имеют ограниченный функционал, сложность в использовании и интеграции, необходимость обязательного использования внешней оперативной памяти, а некоторые стоят больше, чем ваш проект целиком. Из-за этих причин и многих других было решено писать свою библиотеку.

Назвал я её MakiseGui.

Цель этой статьи — предоставить легкое введение в анализ данных с использованием Anaconda. Мы пройдем через написание простого скрипта Python для извлечения, анализа и визуализации данных по различным криптовалютам.