Всем привет! Сегодня хотелось бы рассказать про реликвию, с которой началось мое настоящее знакомство с компьютерами, — ноутбук Fujitsu Lifebook 634Tx 1998 года выпуска.

Только не надо записывать меня в счастливчики и «мажоры»: девайс принадлежал моему старшему (на 13 лет) брату, мне же, тогда школьнику, иногда перепадала возможность посидеть за ноутбуком и погонять монстров в Doom.

Прошло больше 20 лет. Копаясь на антресолях в бабушкиной квартире, я случайно наткнулся на этот артефакт. Получил от брата разрешение на любые манипуляции и решил оживить и заодно обозреть. Ну, приступим.

Некоторые читатели Хабра, вероятно, дискет и в руках не держали, поскольку те вышли из обращения много лет назад. Но ряд современных программ и «железа» всё ещё с ними связан. Например, проект MenuetOS представляет собой операционную систему, которая умещается как раз на дискете. Дело в том, что написана она на ассемблере, а команда разработчиков заботится о приемлемом соотношении объём/функциональность. Насколько можно судить, получается у них всё это весьма неплохо. Подробности о новинке — под катом.

Пару недель назад я прочитал о запавшем мне в душу челлендже по обработке миллиарда строк, поэтому захотел решить его на Go.

Я немного опоздал, соревнования проводились в январе. И на Java. Меня не особо интересует Java, зато давно интересует оптимизация кода на Go.

Этот челлендж был очень прост: обработать текстовый файл названий метеорологических станций и температур, и для каждой станции вывести минимальное, среднее и максимальное значение. Чтобы упростить задачу, было ещё несколько ограничений, однако я проигнорировал те, что относятся только к Java.

В этой статье задокументированы уроки, полученные мной при проектировании и создании самодельного перьевого плоттера летом 2023 года.

Моей конечной целью было создание собственного станка с программным управлением, и перьевой плоттер показался мне хорошим промежуточным шагом в этом направлении. Это важный контекст в проектировании этого устройства, потому что если бы мне просто нужен был перьевой плоттер, то многое можно было бы упростить.

Приветствую, Хабр!

Снова хочу предложить Вашему вниманию статью по ремонту электроники. Несколько лет назад знакомый попросил меня отремонтировать подсветку информационного дисплея на Mitsubishi L200. Позже он пересел на Pajero Sport II и вернулся с той же проблемой уже на этом автомобиле. В прошлый раз я забыл сделать для себя пометки по ремонту и пришлось разбираться заново. Идея замены ламп CCFL на светодиоды лежит на поверхности, и я уже не раз менял подсветку таким образом в стареньких, но еще вполне приличных, телевизорах и мониторах.

Многочисленные исследования ученых доказывают, что около 90% информации человек воспринимает через зрение. Изображения являются одним из самых богатых источников информации, которую можно использовать для разнообразных задач, включая классификацию, детекцию объектов, ранжирование изображений, поиск по изображениям и генерацию текстовых описаний. 

Все перечисленные выше задачи сегодня реализуются с применением машинного и глубокого обучения. Однако для эффективной обработки изображений необходимо иметь их числовое представление, так как модели машинного обучения способны воспринимать только его.

В мире есть много вещей, которые интуитивно понятны и очевидны для нас. Например, если перед нами два похожих цветка, мы можем определить их принадлежность одному виду, даже не зная названий этих растений. Этот навык позволяет нам распознавать объекты и определять их в группы. Разумеется, подобные алгоритмы уже давно существуют в современных поисковиках Google, Яндекс и прочих. Но что, если вы проектируете обособленную систему с собственной базой изображений одной или нескольких конкретных тематик и вам необходим функционал поиска похожих изображений?

В этой статье мы сосредоточим ваше внимание на том, как построить подобный алгоритм на Python, а также расскажем о компьютерном зрении и эмбеддинге изображения.

• Часть первая: отрисовка стен
• Часть вторая: населяем наш мир + оконный интерфейс

Дал ему подборку книг, он приходит месяца через два, и с порога такой сразу:
— Я с друзьями не могу разговаривать.
— Ну да есть такой, недостаточек.
интервью Жака Фреско

Речь пойдет о способе извлечения данных с неисправного SSD для случаев когда после попытки чтения любого сбойного сектора - SSD совсем перестает отдавать данные и помогает только отключение включение питания.

Представляю доработанную версию скрипта ddrescue-loop с поддержкой управления USB реле и uhubctl.

Для прерывания питания SSD задействовал простое и дешевое решение USB Relay Module LCUS-1 CH340 которые доступны на Aliexpress. И подключение через док станцию AgeStar 31CBNV1C на основе USB-NVMe моста JMicron JMS583.

Рассмотрим процесс восстановления на примере случая с неисправными M.2 NVMe SSD производства Kimtigo на контроллере Maxio MAP1202.

«Я — русский!»‑ спел недавно известный певец. Да и я, после 20 лет пользования клавиатурой, наконец‑то, устал вечно поправлять текст, набранный не в той раскладке клавиатуры (в голове держать всё невозможно!) и сделал индикацию текущей раскладки. Казалось бы, мелочь, а приятно.

А раньше как бывало? Оторвал взгляд от клавы, посмотрел на экран… «Фу, чёрт! Не та раскладка!» Стираешь то, что набрал непосильным трудом и заново набираешь тот же текст.

Вы скажете: «Не интересное решение! Есть же замечательная программа Punto Switcher! Она может автоматически исправлять набранный текст в нужную раскладку.» Но всегда оставалась проблема набрать специальные символы независимо от языка ввода. И вот тут‑то Punto Switcher начинал ошибаться.

А нельзя ли поставить прямо возле клавиш небольшой экранчик OLED (благо таких стало в продаже много) и выводить на него текстом текущую раскладку аж по всем языкам мира? Можно. Но как показал мой дальнейший опыт, увидеть свечение боковым взглядом проще, чем вглядываться в надпись на экранчике. Кроме того, обычно мало кто пользуется одновременно более чем тремя языками раскладки. Да и по цене решение со свечением светодиодами будет гораздо дешевле.

Вот я так и пошёл по этому простому пути. И замутил банальную схему:

1. без потерь – в котором, изображения после декомпресии будет восстановлено с точностью до бита;
2. с потерями – который не уменьшает качества картинки, просто в нем непосредственно перед сжатием, изображение переводится палитру YcbCr
   Только лишь за счет изменения палитры удается существенно улучшить сжатие. Использую следующие коэффициенты:
   cY = 0.30078125 * R + 0.5859375 * G + 0.11328125 * B
cCb = -0.171875 * R - 0.33984375 * G + 0.51171875 * B + 128
cCr = 0.51171875 * R - 0.4296875 * G - 0.08203125 * B + 128

Я продолжаю изучать ассемблер 6502, но для экспериментов мне понадобился дизассемблер, Я пробовал использовать da65 собственно тот что идет вместе с ассемблером и линкером ca65 и ld65 соответственно. Но заметив в документации коды команд в hex представление. И вдруг понял что если прочитать файл nes то можно просто взять код инструкции, взять ее длину и спарсить аргумент. И мы получим дизассемблированный код в его простом представление.

Под катом небольшой рассказ о том как я написал скрипт дизассемблера на PHP.

Техники сжатия данных

В интернете много различных видео, в которых визуализируются алгоритмы. Однако такая визуализация, как правило, делается под определенный алгоритм, и код отрисовки соединен с кодом самого алгоритма. Мне пришла идея, что если отделить визуализацию алгоритма от его исполнения. Тогда можно будет визуализировать любой алгоритм. В том числе алгоритмы стандартной библиотеки С++. Вот что у меня получилось.

Крестики-нолики – классическая игра, которую наверное пытался написать каждый. При этом программы иногда получаются довольно запутанные, несмотря на простоту правил. Электромагнитные реле – классическая элементная база для компьютеров и калькуляторов. Они тёплые, ламповые и прикольно щёлкают. Если добавить к этому телетайп, то получится игровая консоль в стиле 1940х.

Как создать telegram bot на C# быстро?

В этой статье мы рассмотрим заготовку для создания telegram бота на C#. В связи с последними обновлениями TelegramBotAPI, большая часть удачных с моей точки зрения публикаций на эту тему несколько устарело. Потому предлагаю разобраться в этой теме.

Мы предлагаем Вам познакомиться с Kandinsky 2.1 на практике, углубившись в реальный кейс использования генеративной нейросети.

В рамках этой статьи мы сосредоточимся на процессе создания игры, а именно визуальном оформлении карточной игры, используя Kandinsky 2.1. Мы рассмотрим оптимальные способы генерации изображений и дадим рекомендации по превращению сгенерированных артов в игральные карты для настольной игры.

Статья будет интересна людям, интересующимся генеративными нейронными сетями, дизайнерам, которые хотят оптимизировать свою работу, иллюстраторам и всем тем, кто хотел бы создать что-то подобное, но не имеет возможности нанять профессионального художника.