В жизни каждого программиста С++ рано или поздно возникает задача, которую кто-либо уже решил. Однако найти это решение бывает очень непросто в силу разных причин: оно недостаточно разрекламировано, либо имеет нечеткую документацию, или возникает проблема языкового барьера, ну, или поисковики просто плохо ищут).

Столкнувшись много раз подряд с тем, что найти что-то толковое довольно непросто, я решил попробовать распутать это узел и предложить для русскоязычных читателей свой справочник классных библиотек на С++. Я исходил из этого источника. Это очень многогранный и объемный список библиотек языка С++, но, скажем так, у меня были к нему вопросы. Потому я сделал перевод, затем значительно улучшил его в плане содержания (далее объясню, как, почему и зачем). На выходе получилось около 1000 библиотек. Как в сказке). Они, конечно, не покрывают все возможные задачи и предметные области, но поверьте, они затрагивают действительно многое.

У нас в МАИ, в 8-м институте, учатся будущие разработчики IT‑продуктов и софта для авиационных систем, аэропортов, логистики и много чего ещё интересного. Один из курсов с 2023 года мы решили посвятить разработке программного обеспечения для автопилота. В курсе всё как положено, с красивыми диаграммами регуляторов, кватернионами и кодами таких проектов как Ardupilot, PX4, Betaflight, iNav и другими.

Однако, довольно сложно сразу вкатиться в тему полетных прошивок — они переполнены всякими фичами и функционалом, так что неподготовленному разработчику сложно понять как же это всё работает. Поэтому долгое время я искал такой проект, который позволяет «на пальцах» объяснить как работает прошивка полётника. Таким проектом для меня стал Flix от Олега Калачева. Про опыт сборки проекта и изучения на его основе полетной прошивки со студентами и пойдет разговор в этой статье.

Всем привет. Сегодня я покажу вам, как можно создавать 2.5D уровни в изометрии с помощью быстрого прототипирования техникой grayboxing, и генеративного искусственного интеллекта, а именно Stable Diffusion. Практически весь процесс, описываемый в статье, довольно легко автоматизируется.

Если интересно, добро пожаловать под кат.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) плохо, а точнее, совсем не работает с высокими размерностями. А также сталкивается с проблемой, что физические симуляторы довольно медленные. Поэтому в последнее время стал популярен способ обойти эти ограничения с помощью обучения отдельной нейросети, которая имитирует физический движок. Получается что-то вроде аналога воображения, в котором и происходит дальнейшее основное обучение.

Давайте посмотрим, какой прогресс достигнут в этой сфере и рассмотрим основные архитектуры.

Уменьшение размерности данных широко используется в области машинного обучения и анализа данных. Его цель состоит в том, чтобы упростить обработку данных за счет уменьшения количества объектов в наборе данных при сохранении ключевой информации. Когда мы сталкиваемся с данными большой размерности, уменьшение размерности может помочь нам снизить вычислительную сложность, повысить производительность и результативность модели.

print("hello world")

$ python3 hello.py
hello world

На прошлой неделе вышла бета-версия нового FastAPI 0.100-beta1, а это значит что? Правильно, пришло время performance-тестов!

Привет, Хабр! Недавно прошел ROS Russian Meetup, посвященный робототехнике. На митапе наша команда Bauman Racing Team из МГТУ им. Н.Э. Баумана представила собственный симулятор для беспилотного гоночного автомобиля, о котором пойдет речь в данной статье.

В предыдущей статье мы закончили на том, что реализовали полностью законченное подмножество нашего учебного языка, в котором есть целые и вещественные числа, функции и множество управляющих конструкций, такие как: циклы, операторы ветвления и некоторые другие. В этой части мы продолжим расширять данный язык и добавим в него: строки, указатели, массивы и структуры, а так же операции для работы с ними.

С помощью обработки данных с уличных камер проанализируем характеристики движения пешеходов. Посмотрим как на их поведение влияет качество работы коммунальных служб. Узнаем насколько сильно замедляет передвижение гололед, и как много шагов нужно, чтобы это выяснить.