от переводчика

Mozilla сделала универсальный хаб для устройств умного дома, чтобы связать вместе устройства разных вендоров и протоколов (в т.ч. Zigbee и Z-Wave), и управлять ими без использования облаков и из одного места. Год назад была новость о первой версии, а сегодня я выкладываю перевод обновлённой на днях документации, которая отвечает на большинство базовых вопросов к проекту. Ожидаю дискуссии и обмена мнениями в комментариях.

Привет, Хабр!

Сегодня будем прорабатывать навык использования средств группирования и визуализации данных в Python. В предоставленном датасете на Github проанализируем несколько характеристик и построим набор визуализаций.

По традиции, в начале, определим цели:

• Сгруппировать данные по полу и году и визуализировать общую динамику рождаемости обоих полов;
• Найти самые популярные имена за всю историю;
• Разбить весь временной промежуток в данных на 10 частей и для каждой найти самое популярное имя каждого пола. Для каждого найденного имени визуализировать его динамику за все время;
• Для каждого года рассчитать сколько имен покрывает 50% людей и визуализировать (мы увидим разнообразие имен за каждый год);
• Выбрать 4 года из всего промежутка и отобразить для каждого года распределение по первой букве в имени и по последней букве в имени;
• Составить список из нескольких известных людей (президенты, певцы, актеры, киногерои) и оценить их влияние на динамику имен. Построить наглядную визуализацию.

Меньше слов, больше кода!

И, поехали.

Задумывая технологический стартап, вы совсем не обязаны быть асом в электронике, гораздо больше шансов на хорошую идею имеет узкий специалист со знанием основ маркетинга, но, даже заказывая кому-то разработку, ориентироваться в возможностях современной элементной базы и представлять цену решения необходимо обязательно. Иначе можно потребовать невозможного, либо получить устройство с завышенной себестоимостью на устаревшей элементной базе.
Под катом попытка кратко и просто рассказать о возможностях современных микроконтроллеров людям от них далёким. Для тех, у кого есть идея нового электронного устройства, но отсутствует представление о том, что такое микроконтроллер. Те, кто хочет сделать первый шаг от занимательных экспериментов с платформой ардуино к проектированию собственных устройств, также могут найти в ней простые, но полезные советы. Я старался, не останавливаясь на технических подробностях, для этого и книги не достаточно изложить суть и дать несколько простейших, но полезных советов по схемотехнике, чтобы предостеречь от элементарных ошибок начинающих.

— Ямщик, а далеко до релиза?
— Да пара вёрсток.

Докатился — пишу на Хабр о том, как писать на Хабр. Хотя причины есть — я пять лет занимаюсь этим, перевидал и перепробовал кучу инструментов, так что теперь делюсь с вами самыми лучшими.

Я расскажу о том, как прийти от HTML-разметки в Хабраредакторе к осмысленной вёрстке, быстрому оформлению постов и продуктивной совместной работе. Здесь — о моём опыте в Яндекс.Деньгах и о том, как я организовал работу над хабратекстами, чтобы не было мучительно больно.

В этой статье я представляю новую квазислучайную последовательность с низким расхождением, обеспечивающую значительное улучшение по сравнению с современными последовательностями, например, Соболя, Нидеррайтера и т.д.


Рисунок 1. Сравнение различных квазислучайных последовательностей с низким расхождением. Заметьте, что предлагаемая мной $$-последовательность создаёт более равномерно распределённые точки, чем все остальные методы. Более того, все остальные методы требуют тщательного подбора базовых параметров, а в случае неправильного подбора приводят к вырожденности (например справа вверху)

Рассматриваемые в статье темы

• Последовательности с низким расхождением в одном измерении
• Методы с низким расхождением в двух измерениях
• Расстояние упаковки
• Множества с многоклассовым низким расхождением
• Квазислучайные последовательности на поверхности сферы
• Квазипериодический тайлинг плоскости
• Маски дизеринга в компьютерной графике

Какое-то время назад этот пост был выложен на главной странице Hacker News. Можете прочитать там его обсуждение.

Технология FPGA (ПЛИС) в настоящее время обретает большую популярность. Растёт количество сфер применения: помимо обработки цифровых сигналов, FPGA используются для ускорения машинного обучения, в blockchain технологиях, обработке видео и в IoT.

Данная технология имеет один существенный минус: для программирования используются довольно сложные и специфичные языки описания цифровой аппаратуры Verilog и VHDL. Это осложняет вхождение новичка в FPGA и для работодателя найти специалиста с этими специфичными знаниями на рынке труда сложно. С другой стороны популярный высокоуровневый язык программирования Python с фреймворком MyHDL делают программирование FPGA простым и приятным. Тем более людей знающих Python на порядок больше специалистов владеющих Verilog/VHDL. Серией статей я хочу показать как легко и просто войти в область FPGA зная Python и начать делать настоящие сложные FPGA проекты на этом языке. Отмечу, что на ПЛИС python непосредственно не исполняется, а является инструментом для генерации прошивки.

Продолжаем знакомство с методами многомерной оптимизации.

Далее предложена реализация метода наискорейшего спуска с анализом скорости выполнения, а также имплементация метода Нелдера-Мида средствами языка Julia и C++.

Несколько дней назад я имел неосторожность завуалированно пообещать запилить пост про Миландр… Ну что ж, попробуем.

Как вы, вероятно, уже знаете, существует российская компания Миландр, которая, среди прочего, выпускает микроконтроллеры на ядре ARM Cortex-M. Волею судеб я был вынужден с ними познакомиться достаточно плотно, и познал боль.

Небольшая часть этой боли, вызванная работой с RS-485, описана далее. Заранее прошу прощения, если слишком сильно разжевываю базовые понятия, но мне хотелось сделать эту статью доступной для понимания более широкой аудитории.
Так же заранее оговорюсь, что имел дело только с 1986ВЕ91 и 1986ВЕ1, о других уверенно говорить не могу.

У энтузиастов, использующих данный модуль для сборки электронных весов "по-умолчанию", с пяти-вольтовым питанием, проблем не возникает.

Я-же который раз сталкиваюсь с несоответствиями мануалов — притом ладно, линейный регулятор сгорает при вдвое меньшем входном напряжении, или настройки модуля Ai-Thinker не сохраняются, но перепутать формулу в документации — это перебор.

О модификации платы 24-битного конвертера АЦП для работы от "батареек" под катом.

Продолжаем разбирать изложенную в вводной части статьи методику реализации D.I.Y. проектов на примере выполнения любительского проекта автором статьи. Описание проектной деятельности ведётся с использованием методики и терминологии ГОСТ Р 54869-2011 "Проектный менеджмент. Требования к управлению проектом". Описание мероприятий на стадии планирования проекта для наглядности дополнено некоторой "отраслевой спецификой".

В прошлой статье мы рассмотрели алгоритм скоринга, основанный на резких ускорениях и торможениях. Результаты скоринга по такому алгоритму слабо коррелируют с вероятностью ДТП. В этой статье мы обратимся к более продвинутым алгоритмам анализа стиля вождения, основанным на значениях скорости, оборотов двигателя и показателях акселерометра.

Данная статья написана радиолюбителем, имеющим опыт руководства проектами по разработке и постановке на производство сложной радиоэлектронной аппаратуры. Цель данной статьи: помочь энтузиастам в организации их проектной деятельности, а также обозначить различия в подходах к реализации любительских (D.I.Y.) и коммерческих проектов.

Зачастую при разработке алгоритмов мы упираемся в предел вычислительной сложности, который, казалось бы, преодолеть невозможно. Преобразование Фурье имеет сложность $$, а быстрый вариант, предложенный около 1805 года Гаусом¹ (и переизобретенный в 1965 году Джеймсом Кули и Джоном Тьюки) $$. В данной статье хочу вам показать, что можно получить результаты преобразования за линейное время $$ или даже достичь константной сложности $$ при определенных условиях, которые встречаются в реальных задачах.

Сделать проект для коммерческой организации проще, чем для государственной. За последние полтора года мы реализовали более двадцати задач по LoRa, но эту запомним надолго. Потому что здесь пришлось работать с консервативной системой.

В статье расскажу, как мы упростили управление городским освещением и сделали его более точным в привязке к световому дню. Похвалю нас и поругаю отечественную самобытность. Также поделюсь, почему мы отказались от проводов в пользу радиосети и как в мире появился еще один безработный инженер.

Здравствуйте, Читатели!

Недавно я запустил репозиторий Homemade Machine Learning, который содержит примеры популярных алгоритмов и подходов машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, метод K-средних и нейронная сеть (многослойный перцептрон). Каждый алгоритм содержит интерактивные демо-странички, запускаемые в Jupyter NBViewer-e или Binder-e. Таким образом у каждого желающего есть возможность изменить тренировочные данные, параметры обучения и сразу же увидеть результат обучения, визуализации и прогнозирования модели у себя в браузере без установки Jupyter-а локально.

Всем привет!

Вопрос физического развития собственных детей всегда актуален. Младшему сыну исполнилось три года, захотелось помимо прогулок подыскать ему занятия со спортивным уклоном. Поскольку он проявляет интерес к различным видам транспорта, выбор естественным образом пал на беговел. А насмотревшись зажигательных видео, как дети постарше трюкачат на беговелах, я решил немного более подробно исследовать вопрос. Вооружившись IMU от Амперки на 10 степеней свободы, Raspberry Zero W с блоком питания и 40 строками кода на Питоне я пошел в беговелошколу. Что из этого вышло — смотрите под катом )

Это была славная охота.

Моя жизнь была посвящена ИТ-сфере. Я был инженером, создававшим интересные продукты для больших промышленных компаний. Моей географией была вся Россия, я вживую видел цеха КАМАЗа, ВАЗа и других автогигантов. Но всему в нашей судьбе настаёт предел, и я выгорел. О причинах расскажу как-нибудь в другой раз. Главное, что я, опытный разработчик и техник, ушёл на вольные хлеба и, поскольку у меня появилась семья, решил сделать бизнес — свой магазин товаров для детей, по особым принципам. В общем, как многие из программеров, сделать то, чего не достаёт мне среди предложений на рынке. И знаете, что? Я выяснил, что найти простейших, базовых, нужных профессионалов-подрядчиков очень сложно. Миллион фрилансеров и фирм, а выхлоп… Это был квест, и о нём я должен поведать миру. Не ходите по моим граблям.


Это самое лучшее, что описало моё состояние

В данной статье рассматриваются наиболее интересные преобразования, которые выполняет цепочка из двух транспайлеров (первый переводит код на языке Python в код на новом языке программирования 11l, а второй — код на 11l в C++), а также производится сравнение производительности с другими средствами ускорения/исполнения кода на Python (PyPy, Cython, Nuitka).

Я не люблю читать книжные рейтинги по двум причинам. Во-первых, чаще всего они представляют собой список книг, отобранных неведомым автором по неведомым критериям. Во-вторых, описания книг больше напоминают рекламные тексты издательств, которым сложно верить.

Из-за этого большинство подобных материалов мало полезны, несмотря на то, что могут содержать толковые книги. Мне давно хотелось написать полезный обзор, который не станет навязывать определенные материалы, а позволит читателю выбрать наиболее подходящие.

Приветствую всех! Я работаю системным инженером в компании «Онланта». На одном из наших проектов я занимался внедрением и сопровождением Elastic Stack. Мы прошли путь от сбора логов фактически вручную до централизованного, автоматизированного процесса. Вот уже два года мы практически не меняем архитектуру решения и планируем использовать удобный инструмент в других проектах. Нашей историей его внедрения, а также некоторыми сильными и слабыми сторонами делюсь с вами в этом посте.

Источник