Пьеса «Технический долг» в 9 частях. Ставится и показывается впервые.

Часть 0: В пустой комнате стоят Разработчик (Р) и Менеджер (М).

М: Я собрал нас тут, чтобы рассказать пренепреятнейшее известие: система КРОТОПОН, которая работает на продакшане заглючила и мы потеряли кучу денег. Кроме того нет никого, кто знает как она работает. Поэтому (с придыханием) наш СЕО дал мне священную миссию — написать новую систему. Как ты думаешь, за два месяца справишься?

Р: А что делать-то нужно?

М: Да там немного, всего лишь пару десятков систем связать и рюшечки навесить.

Р: Эй, да это же на год работы! И вообще требования будут?

М: (В телефон) Да, конечно, за пол года справимся. (Разработчику) Ну ты тут пока начинай, а я тебе требования потом донесу.

Менеджер уходит.

Р: Но тут же…

Разработчик тяжело вздыхает, затаскивает в комнату инструменты и начинает что-то сооружать.

Постановка задачи

Есть двигатель постоянного тока. Задача — разработать, собрать и протестировать устройство, позволяющиее реализовать контур тока применительно к этому двигателю. Желаемое время переходного процесса на застопоренном двигателе (без противо-ЭДС) — не более 10мс. Интерфес связи с внешним управляющим контроллером — SPI.

Двигатель постоянного тока, коллекторный, максимальное напряжение 24В, рабочий ток до 5А.

Что значит — контур тока? Самые распространённые драйверы для управления двигателями это всякие вариации полумостов, которые усиливают напряжение. А мне хочется, чтобы драйвер брал на вход не напряжение, а силу тока. Сила, развиваемая электроприводом, прямо пропорциональна силе протекающего тока. А значит, и прямо пропорциональна ускорению на валу двигателя. Такой контур тока позволит избежать извращений, на которые нужно идти без него, как я это делал тут.

Я разбил этот текст на две статьи:

• 1. Измерение сопротивления и индуктивности двигателя
• 2. Разработка управляющего контура

Вот так выглядит макет управляющего железа:

Всем привет.

Так получилось, что последние несколько лет провел в процессе внедрения SIEM Arcsight ESM в одном крупном телекоммуникационном провайдере. Считаю, что сделал это весьма успешно и в итоге ушел на несколько другую стезю, т.к. уперся в некоторый потолок, который есть в России в целом по направлению безопасности. Для того, чтобы не сложилось ложного понимания у читателя уточню, что я работал именно внутри компании, а не на проекте от системного интегратора и SIEM использовалась исключительно для внутренних нужд, а не для создания коммерческого Security Operation Center (далее SOC). В целом тематика внедрения и использования SIEM освещена слабо, да и в целом те инсталляции, которые я видел обычно не приносили достаточной эффективности тем кто ее внедрял. Мне с коллегами на мой взгляд удалось реализовать свой собственный SOC ядром, которого является SIEM, приносящий огромную пользу не только отделу ИБ, но и другим отделам в частности и всей компании в целом, включая руководство.

Продолжение цикла переводов полезных советов для веб-разработчика. Другие части: 1-16, 33-48.

Содержание:
   17.  Быстрое редактирование названия HTML-тега в панели «Elements»
   18.  Разворачивание всех дочерних узлов выбранного элемента
   19.  Переключение состояния вкладки DevTools при помощи горячих клавиш
   20.  Переключение на DOM-элемент из DevTools консоли
   21.  Подсветка выполняемого выражения
   22.  Улучшения в работе инструмента Color Picker
   23.  Включение точки останова и навигация по стеку вызовов при помощи горячих клавиш
   24.  Просмотр определения функции, зарегистрированной как обработчик события на DOM-элементе
   25.  Нотификация о JS-ошибке во время написания кода
   26.  Персистентность настроек отображения для режима «Инкогнито»
   27.  Визуализация выбранного режима сглаживания анимации
   28.  Просмотр и изменения точек останова DOM-дерева при помощи панели «Breakpoints»
   29.  Пять интересных возможностей панели «Console»
   30.  Автодополнение свойств и методов объекта в панели «Console»
   31.  Просмотр и отладка обработчиков событий
   32.  Автоматическая остановка выполнения программы при возникновении любых исключений

Продолжаем публиковать материалы наших образовательных проектов. В этот раз предлагаем ознакомиться с лекциями Техносферы по курсу «Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных». Цель курса — изучение студентами как классических, так и современных подходов к решению задач Data Mining, основанных на алгоритмах машинного обучения. Преподаватели курса: Николай Анохин (@anokhinn), Владимир Гулин (@vgulin) и Павел Нестеров (@mephistopheies).



Объемы данных, ежедневно генерируемые сервисами крупной интернет-компании, поистине огромны. Цель динамично развивающейся в последние годы дисциплины Data Mining состоит в разработке подходов, позволяющих эффективно обрабатывать такие данные для извлечения полезной для бизнеса информации. Эта информация может быть использована при создании рекомендательных и поисковых систем, оптимизации рекламных сервисов или при принятии ключевых бизнес-решений.