Современные технологии спутниковой навигации обеспечивают определение местоположения с точностью порядка 10-15 метров. В большинстве случаев этого достаточно, однако, в некоторых случаях требуется большее: скажем, автономный дрон, достаточно быстро перемещающийся над земной поверхностью, будет чувствовать себя неуютно в облаке из координат с метровыми погрешностями.

Для уточнения спутниковых данных используются дифференциальные системы и RTK (real-time kinematics) технологии, но до последнего времени подобного рода устройства были дорогими и громоздкими. Последние достижения цифровой техники в лице микрокомпьютера Intel Edison помогли решить эту проблему. Итак, встречайте: Reach – первый компактный высокоточный приемник GPS, очень доступный по цене, и, к тому же, разработанный в России.

Здравствуйте!

К сожалению, я не нашел на Хабре упоминаний о замечательной библиотеке для обработки сырых измерений – RTKLib. В связи с этим рискнул написать немного о том, как с её помощью можно получить сантиметры в относительной навигации.
Цель простая – обратить внимание общественности.

Сам я только недавно начал работать с этой библиотекой и был поражен её возможностями для простых смертных. В интернете достаточно много информации о практических примерах, но хотелось попробовать самому — и вот результат.

«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»

Привет, Хабр. Помните офигенную статью «Вы и ваша работа» (+219, 2365 в закладки, 360k прочтений)?

Так вот у Хэмминга (да, да, самоконтролирующиеся и самокорректирующиеся коды Хэмминга) есть целая книга, написанная по мотивам его лекций. Давайте ее переведем, ведь мужик дело говорит.

Это книга не просто про ИТ, это книга про стиль мышления невероятно крутых людей. «Это не просто заряд положительного мышления; в ней описаны условия, которые увеличивают шансы сделать великую работу.»

Мы уже перевели 11 (из 30) глав.
За перевод спасибо urticazoku, который откликнулся на мой призыв в «предыдущей главе». Кто хочет помочь с переводом — пишите в личку или на почту magisterludi2016@yandex.ru (Кстати, мы еще запустили перевод еще одной крутейшей книги — «The Dream Machine: История компьютерной революции»)

Искусственный интеллект — III

Я предлагаю сделать паузу и обсудить следующий вопрос:

Могут ли машины думать?

а также почему важно прийти к собственным выводам о том, что смогут и не смогут делать машины в будущем. Рассмотрим следующий список утверждений:

Эта статья — часть «Хроники архитектуры программного обеспечения», серии статей об архитектуре ПО. В них я пишу о том, что узнал об архитектуре программного обеспечения, что я думаю об этом и как использую знания. Содержание этой статьи может иметь больше смысла, если вы прочитаете предыдущие статьи в серии.

После окончания университета я начал работать учителем средней школы, но несколько лет назад уволился и пошёл в разработчики программного обеспечения на полный рабочий день.

С тех пор я всегда чувствовал, что мне нужно восстановить «потерянное» время и узнать как можно больше, как можно быстрее. Поэтому я стал немного увлекаться экспериментами, много читать и писать, уделяя особое внимание дизайну и архитектуре программного обеспечения. Вот почему я пишу эти статьи, чтобы помочь себе в обучении.

Нередко случается, что решив разобраться с какой-то новой темой, понятием, инструментом программирования, я читаю одну за другой статьи на различных сайтах в интернете. И, если тема сложная, то эти статьи могут не на шаг не приблизить меня к понимаю. И вдруг встречается статья, которая моментально дает озарение и все паззлы складываются воедино. Трудно определить, что отличает такую статью от других. Правильно подобранные слова, оптимальная логика изложения или же просто более релевантный пример. Я не претендую на то, что моя статься окажется новым словом в C# или же лучшей обучающей статьей. Но, возможно для кого-то она станет именно той, которая позволит разобраться, запомнить и начать правильно применять те понятия, о которых пойдет речь.

Это вторая статья в цикле «Теория категорий для программистов».

Категория — очень простая концепция.

Категория состоит из объектов и стрелок, которые направлены между ними. Поэтому, категории так легко представить графически. Объект можно нарисовать в виде круга или точки, а стрелки — просто стрелки между ними. (Просто для разнообразия, я буду время от времени рисовать объекты, как поросят а стрелки, как фейерверки.) Но суть категории — композиция. Или, если вам больше нравится, суть композиции — категория. Стрелки компонуются так, что если у вас есть стрелка от объекта А к объекту B, и еще одна стрелка из объекта B в C, то должна быть стрелка, — их композиция, — от А до С.

Надо “SELECT * WHERE a=b FROM c” или “SELECT WHERE a=b FROM c ON *” ?

Если вы похожи на меня, то согласитесь: SQL — это одна из тех штук, которые на первый взгляд кажутся легкими (читается как будто по-английски!), но почему-то приходится гуглить каждый простой запрос, чтобы найти правильный синтаксис.

А потом начинаются джойны, агрегирование, подзапросы, и получается совсем белиберда. Вроде такой:

SELECT members.firstname || ' ' || members.lastname
AS "Full Name"
FROM borrowings
INNER JOIN members
ON members.memberid=borrowings.memberid
INNER JOIN books
ON books.bookid=borrowings.bookid
WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid
  FROM books
  WHERE stock>(SELECT avg(stock)
    FROM books))
GROUP BY members.firstname, members.lastname;

Буэ! Такое спугнет любого новичка, или даже разработчика среднего уровня, если он видит SQL впервые. Но не все так плохо.

Легко запомнить то, что интуитивно понятно, и с помощью этого руководства я надеюсь снизить порог входа в SQL для новичков, а уже опытным предложить по-новому взглянуть на SQL.

Конечно, многие скажут, что это ни-ни и писать для веба нужно только на PHP, ну или на один из модерных языках Питон, Руби, Node.js и т.д.

Но дело в том, что написание сайтов на ассемблере очень полезно, а с подходящими инструментами — легко и приятно.

Вообще-то, это утверждение было лишь гипотезой. Чтобы доказать или отвергнуть ее, этой весной я занялся писать форум на ассемблере.

Раньше у меня уже было веб-приложение на ассемблере — CMS для малого сайта. Только оно работает в режиме "один пишет, многие читают". При том, использует CGI интерфейс и поэтому "многие" читать одновременно тоже не получается.

Статья посвящена языку ассемблер с учетом актуальных реалий. Представлены преимущества и отличия от ЯВУ, произведено небольшое сравнение компиляторов, скрупулёзно собрано значительное количество лучшей тематической литературы.

Популярность JavaScript растёт, его возможности используют на разных уровнях применяемых разработчиками стеков технологий и на множестве платформ. На JS делают фронтенд и бэкенд, пишут гибридные и встраиваемые приложения, а также многое другое.

Анализ статистики GitHub показывает, что по показателям активных репозиториев и push-запросов, JavaScript находится на первом месте, да и в других категориях он показывает довольно высокие позиции.


Статистические сведения по JavaScript с GitHub

С другой системой статистических сведений по GitHub можно ознакомиться здесь, она подтверждает то, что было сказано выше.

Если множество проектов плотно завязаны на JavaScript, значит, разработчикам необходимо как можно более эффективно использовать всё, что даёт им язык и его экосистема, стремясь, на пути разработки замечательных программ, к глубокому пониманию внутренних механизмов языка.

Как ни странно, существует множество разработчиков, которые регулярно пишут на JavaScript, но не знают, что происходит в его недрах. Пришло время это исправить: этот материал посвящён обзору JS-движка на примере V8, механизмов времени выполнения, и стека вызовов.

Если у вас есть опыт создания ПО и вы хотите познакомиться с проектированием цифровых логических схем (digital design), то одна из первых вещей, которые вам нужно понять, — это концепция тактов. Она раздражает многих программных инженеров, начинающих HDL-проектирование. Без использования тактов они могут превратить HDL в язык программирования с $display, if и циклами for, как в любом другом языке. Но при этом такты, которые новички игнорируют, — зачастую один из основополагающих элементов при проектировании любых цифровых логических схем.

Ярче всего эта проблема проявляется именно при рассмотрении первых схем, созданных начинающими HDL-разработчиками. Я недавно общался с некоторыми из них. Новички опубликовали свои вопросы на форумах, которые я читаю. Когда я проанализировал то, что они делают, от увиденного волосы встали дыбом.

Невозможно, просто взять и вникнуть в этот глубокий смысл, изучая События (event) в просторах базового и, на первый взгляд, бесконечного C#.

Когда я изучал События (не в рамках .NET!), потратил много сил, чтобы, наконец-то, разобраться, как они устроены и должны конструироваться. Поэтому, я решил опубликовать свою методику понимания структуры пользовательского события, коим представляется ключевое слово event в С#.
Не буду цитировать и без того замученную MSDN, а постараюсь объяснить понятно и доступно.

В этом посте вы узнаете, как я сама, без репетиторов и курсов, не потратив ни копейки, выучила аглийский за год почти с полного 0 до Upper Intermediate.

Итак, все довольно просто: Мотивация! Именно она дала толчок к саморазвитию и жажде познания английских правил, слов и букв. Согласитесь, вас мало что остановит, если у вас есть мотивация…

У каждого мотивация может быть своя: у одних это уехать заграницу в поисках лучшей жизни/работы/учебы, у других смотреть фильмы в оригинале и получать удовольствие от голосов актеров, а не слушать наши крутые, ущербные переводы, у третьих, понимать англоязычные лекции, тем самым убивая двух зайцев: изучая английский, пополняя свой словарный запас, и, развиваясь в той области, которая вам интересна. (Чисто для справки, почти в каждой области, будь то анатомия, программирование, рисование или еще чего, полно разных курсов и материалов, и их еще больше на английском, они круче и качественнее. Т. е. у вас есть больше вариантов что посмотреть и почитать.

wikipedia.org

Хочу немного рассказать про полезную рабочую практику, которая уже не первый год здорово помогает мне. Как ни странно, далеко не все разработчики этим пользуются. Наверно, большинству просто не приходило в голову. Заполним пробел, проведём сеанс ликбеза.

Представьте, что вы могли бы ускорить свой процесс обучения и улучшить запоминание основ, техник и команд программирования.

Сегодня я расскажу вам, как это сделать с помощью интервального запоминания и бесплатного open-source инструмента под названием Anki.

Введение

Алгоритмы нечеткого поиска (также известного как поиск по сходству или fuzzy string search) являются основой систем проверки орфографии и полноценных поисковых систем вроде Google или Yandex. Например, такие алгоритмы используются для функций наподобие «Возможно вы имели в виду …» в тех же поисковых системах.

В этой обзорной статье я рассмотрю следующие понятия, методы и алгоритмы:

• Расстояние Левенштейна
• Расстояние Дамерау-Левенштейна
• Алгоритм Bitap с модификациями от Wu и Manber
• Алгоритм расширения выборки
• Метод N-грамм
• Хеширование по сигнатуре
• BK-деревья

А также проведу сравнительное тестирование качества и производительности алгоритмов.

Топик навеян впечатлениями от докладов на swpiter и постом о том, как не продать машину :)

Как работать над стартапом и всегда оставаться в выигрыше?

Суть в чём, есть некая порция работы, которую нужно сделать перед тем, как начинать тратить свои деньги. Я попытался описать последовательность этих действий.

Картинка слева кликабельна, а ниже — текстовое описание в 12 шагах как инициировать стартап и при этом всегда оставаться в выигрыше.

1. Идея!

И так, всё начинается с идеи, которая каким-то образом пришла к вам в голову. Идея выглядит интересной и соблазнительной. Она мотивирует вас.

Самое важное в идее — это не терять мотивацию вплоть до 10 шага и тогда вы в любом случае получите для себя выгоду.

2. Детализация идеи

Необходимо хотя бы примерно ответить на эти вопросы:

• область применения
• какие задачи поможет решить
• какие инструменты применяются для решения задач
• что вы хотите получить в процессе и в результате реализации
• какие-то существенные моменты, которые вам просто необходимо изложить, чтобы не потерять в будущем

На этом этапе ещё рано отвечать на вопросы:

• сколько времени вы можете уделить (если идея вас реально интересует, вы перейдёте к следующим этапам)
• сколько на это нужно денег
• кто вам ещё нужен для реализации идеи

Не так давно я опубликовал на хабре первую часть статьи по восстановлению расфокусированных и смазанных изображений, где описывалась теоретическая часть. Эта тема, судя по комментариям, вызвала немало интереса и я решил продолжить это направление и показать вам какие же проблемы появляются при практической реализации казалось бы простых формул.

В дополнение к этому я написал демонстрационную программу, в которой реализованы основные алгоритмы по устранению расфокусировки и смаза. Программа выложена на GitHub вместе с исходниками и дистрибутивами.

Ниже показан результат обработки реального размытого изображения (не с синтетическим размытием). Исходное изображение было получено камерой Canon 500D с объективом EF 85mm/1.8. Фокусировка была выставлена вручную, чтобы получить размытие. Как видно, текст совершенно не читается, лишь угадывается диалоговое окно Windows 7.



И вот результат обработки:



Практически весь текст читается достаточно хорошо, хотя и появились некоторые характерные искажения.

Под катом подробное описание проблем деконволюции, способов их решения, а также множество примеров и сравнений. Осторожно, много картинок!

«Хорошо там, где нас нет» — думают многие и годами живут на одном и том же месте. Но мир слишком разнообразен, чтобы всю жизнь провести в одной стране.

Карта каналов об эмиграции

На помощь приходит Telegram, где в последние годы появилось уникальное сообщество авторов жанра «я — эмигрант».

Каждый день очередной эмигрант решает вещать из своей страны и заводит канал в телеграме. Ребята (а 90% из них работают в IT или около IT индустрии) делятся полезными советами, общаются с читателями в чатах, пропагандируют свободу перемещения, рассказывают о плюсах и минусах эмигрантской жизни, честно и без прикрас выдают информацию, которую не найти в поисковиках.

Какие на самом деле жители выбранной ими страны? Как найти жилье? Как устроится на работу? В чем отличия менталитета? Или даже Как проходят свидания? Как строится личная жизнь в другой стране? Такого нет в Google! :)

Я собрал максимально большой список таких блогов, отсортировал по странам и делюсь с вами.

На Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.

В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.

Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.