Есть способ передавать данные, теряя часть по пути, но так, чтобы потерянное можно было вернуть по прибытии. Это третья, завершающая часть моего простого изложения алгоритма избыточного кодирования по Риду-Соломону. Реализовать это в коде не прочитав первую, или хотя бы вторую часть на эту тему будет проблематично, но чтобы понять для себя что можно сделать с использованием кодировки Рида-Соломона, можно ограничиться прочтением
Пользователь
3. Частотные характеристики звеньев и систем автоматического управления. ч. 3.2 Простейшие типовые звенья
Лекции по курсу «Управление Техническими Системами» читает Козлов Олег Степанович на кафедре «Ядерные реакторы и энергетические установки» факультета «Энергомашиностроения» МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность!
Данные лекции готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика приветствуется.
В предыдущих сериях:
1. Введение в теорию автоматического управления.
2. Математическое описание систем автоматического управления 2.1 — 2.3, 2.3 — 2.8, 2.9 — 2.13.
3. ЧАСТОТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЗВЕНЬЕВ И СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ (РЕГУЛИРОВАНИЯ).
3.1. Амплитудно-фазовая частотная характеристика: годограф, АФЧХ, ЛАХ, ФЧХ.
Тема сегодняшней статьи:
3.2. Типовые звенья систем автоматического управления (регулирования). Классификация типовых звеньев. Простейшие типовые звенья.
Хочешь вкусить плодов познания? — Грызи гранит науки!
Теория инвестиций для начинающих, часть 3
В прошлый раз мы выяснили, как заработать на фондовом рынке. Нужно взять на себя систематический рыночный риск и заработать премию за риск. Теперь мы посмотрим, насколько успешно управляющие паевыми фондами справляются с этой задачей. В этой части вы узнаете:
- как оценить, насколько успешен портфельный управляющий (посчитать связь доходности портфеля с доходностью рынка);
- кто такая «альфа», и почему все её ищут (доход, превышающий обычную премию за систематический риск);
- какой из участвовавших в сравнении фондов российских акций показал лучший результат (личный портфель автора!);
- какой фокус позволил автору заработать «альфу» (ставка на конкретный систематический риск, который не видит наивная модель).
Байесовский анализ в Python
Я бы хотел подробно рассказать о том, как проводить анализ на практике.
9 ключевых алгоритмов машинного обучения простым языком
Машинное обучение (МО) уже меняет мир. Google использует МО предлагая и показывая ответы на поисковые запросы пользователей. Netflix использует его, чтобы рекомендовать вам фильмы на вечер. А Facebook использует его, чтобы предложить вам новых друзей, которых вы можете знать.
Машинное обучение никогда еще не было настолько важным и, в тоже время, настолько трудным для изучения. Эта область полна жаргонов, а количество разных алгоритмов МО растет с каждым годом.
Эта статья познакомит вас с фундаментальными концепциями в области машинного обучения. А конкретнее, мы обсудим основные концепции 9ти самых важных алгоритмов МО на сегодняшний день.
Собеседование наоборот: вопросы соискателя к компании
Я же считаю, что вопросы на собеседовании должен задавать и сам кандидат, ведь ему предстоит там работать. Из стандартного описания вакансии невозможно понять, что творится в компании, да и на собеседовании принято всё немного приукрашивать. Я думаю, что соискатель должен максимально использовать собеседование для того, чтобы выяснить реальное положение дел в компании. Мало кому захочется попасть в некомфортные условия или в убыточную компанию без перспектив. Если интересно, как во время собеседования получить реальное представление о компании, то добро пожаловать под кат. Я дам список вопросов, которые обычно не ждут интервьюеры, возможно кому-то они помогут принять правильное решение при поиске работы.
Бесплатные онлайн-курсы по Automotive, Aerospace, робототехнике и инженерии (50+)
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
Спрос на крутых специалистов в автоиндустрии растёт и будет расти. В современных автомобилях строк кода больше, чем в космических кораблях, боевых самолетах и операционных системах. Доля стоимости ПО в автомобилях в скором времени дойдет до 50%. Каждый компонент автомобиля стремится стать «умным».
Предлагаем вашему вниманию подборку онлайн-курсов для самостоятельного изучения и повышения компетентности в области automotive.
Бесплатные курсы от edX (36)
Road Traffic Safety in Automotive Engineering
от Chalmers University of TechnologyИзучите основы пассивной и активной безопасности в автомобильной технике.
Длительность: 7 недель
Нагрузка: 10-20 часов в неделю
Сложность: Advanced
Цена: бесплатно (сертификат за $249)
Юнит-тесты в uVision Keil (и не только)
Не утихают споры о том, нужны ли юнит-тесты вообще, а если нужны — то как именно их писать. Сначала писать код или сначала писать тесты? Допустимо ли нарушать инкапсуляцию при тестировании или же можно трогать только публичное API? Сколько процентов кода должно быть покрыто тестами?
Тестирование во встраиваемых системах тоже порождает немало споров. Точки зрения разнятся от "покрытие должно быть 100% + нужны испытательные стенды" до "какие еще тесты, я программу написал — значит все работает".
Я не хочу начинать холивар и вооще стараюсь придерживаться некоего разумного баланса. Поэтому для начала предлагаю рассмотреть самые "низко висящие" плоды, которые позволяет сорвать юнит-тестирование применительно к embedded-разработке.
Генерация и тестирование ядра RISC-V
- Введение (Krste Asanović) видео слайды
- Тулчейн RISC-V (Andrew Waterman) видео слайды
- SoC-генератор RISC-V “Rocket Chip” в Chisel (Yunsup Lee) видео слайды
- Структура программного стека RISC-V (Sagar Karandikar) видео слайды
- Отладка на RISC-V (Albert Ou) видео слайды
- Портирование нового кода на RISC-V с OpenEmbedded (Martin Maas) видео слайды
- Окружение тестирования RISC-V (Stephen Twigg) видео слайды
Ещё одна ссылка, если вы интересуетесь Chisel, языком, основанным на Scala, который используется для описания текущей аппаратной реализации ядра RISC-V (ядро Rocket имеет in-order конвейер, BOOM — out-of-order), и любых будущих реализаций.
Краткое руководство по Chisel (Jonathan Bachrach) видео слайды
Работа с Rocket Chip, добавление расширений, инфраструктура ASIC и FPGA (Colin Schmidt) видео слайды
Если вы глубоко заинтересованы в RISC-V и развитии сообщества, я предлагаю вам принять участие в воркшопах.
Делаем модем: передаем цифровые данные по воздуху с помощью OFDM и GNU Radio
Данный текст можно считать продолжением статьи "Разбираем звук Dial-up модема", в которой разбирался метод установки связи между модемами. Сегодня мы пойдем дальше, и посмотрим на практике как передаются данные, для чего создадим простую реализацию модема с помощью OFDM и GNU Radio.
Данные мы будем передавать по воздуху, в прямом смысле этого слова — для приема и передачи будет достаточно динамика и микрофона.
Для тех, кому интересно как это работает, продолжение под катом.
Обзор возможностей Qt Creator 4.12 и QBS 1.16 для программирования микроконтроллеров
Ранее я уже писал про улучшения в предыдущих версиях QtC 4.10 и QBS 1.14, QtC 4.11 и QBS 1.15.
Кому эта тема интересна, добро пожаловать по кат.
Фильтр Калмана — Введение
Про фильтр Калмана в интернете есть очень много статей и книг (в основном на английском), но у этих статей довольно большой порог вхождения, остается много туманных мест, хотя на самом деле это очень ясный и прозрачный алгоритм. Я попробую рассказать о нем простым языком, с постепенным нарастанием сложности.
Байесовский ниндзя
Coderik однажды отметил: "Фильтра Калмана много не бывает". Так же можно сказать и о теореме Байеса, ведь это с одной стороны так просто, но с другой стороны так сложно осмыслить её глубину.
.Net Core Api: получение данных в запросе из разных источников
Вот только данные, нужные для работы API, приходят нам не только из Query или Body. Какие-то данные нужно получить из Headers (в моем случае там был json в base64), какие-то — из внешних сервисов или ActionRoute, если вы используете REST. Для получения данных оттуда можно использовать свой Binding. Правда и тут есть проблема: если вы решили не нарушать инкапсуляцию и инициализировать модель через конструктор, то придется пошаманить.
Для себя и для будущих поколений я решил написать что-то вроде инструкции по использованию Binding и шаманство с ним.
Асинхронное программирование с async/await
Сравнительно новыми дополнениями JavaScript являются асинхронные функции и ключевое слово await. Эти возможности в основном являются синтаксическим сахаром над обещаниями (промисами), облегчая написание и чтение асинхронного кода. Они делают асинхронный код похожим на синхронный. Данная статья поможет вам разобраться, что к чему.
Условия: базовая компьютерная грамотность, знание основ JS, понимание азов асинхронного кода и обещаний.
Цель: понять, как устроены обещания, и как они используются.
Must-have алгоритмы машинного обучения
Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи. Этот пост — краткий обзор общих алгоритмов машинного обучения. К каждому прилагается краткое описание, гайды и полезные ссылки.
Метод главных компонент (PCA)/SVD
Это один из основных алгоритмов машинного обучения. Позволяет уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Применяется во многих областях, таких как распознавание объектов, компьютерное зрение, сжатие данных и т. п. Вычисление главных компонент сводится к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных или к сингулярному разложению матрицы данных.
SVD — это способ вычисления упорядоченных компонентов.
Полезные ссылки:
Вводный гайд:
Введение в ELF-файлы в Linux: понимание и анализ
Прочтя это руководство, вы изучите:
- Зачем нужен формат ELF и для каких типов файлов он используется
- Структуру файла ELF и детали его формата
- Как читать и анализировать бинарное содержимое файла ELF
- Какие инструменты используются для анализа бинарных файлов
Чтение для аудиомана: старое железо, ретроформаты, «блеск и нищета» в музыкальной индустрии
Запись сверх-широкополосных сигналов стандарта 802.15.4 UWB на почти санкционной технике
Недавно два совершенно разных мира сошлись в нашей лаборатории: мир недорогих радио-трансиверов и мир дорогущих систем записи широкополосных радио-сигналов.
Алгоритм Кэхэна: как получить точную разность произведений
Недавно я вернулся к анализу погрешностей чисел с плавающей запятой, чтобы усовершенствовать некоторые детали в следующей редакции книги Physically Based Rendering. Числа с плавающей запятой — интересная область вычислений, полная сюрпризов (хороших и плохих), а также хитрых трюков, позволяющих избавиться от неприятных неожиданностей.
В процессе работы я наткнулся на этот пост на StackOverflow, из которого узнал об изящном алгоритме точного вычисления .
Но прежде чем приступать к алгоритму, нужно понять, что же такого хитрого в выражении ? Возьмём , , и . (Это реальные значения, которые получились у меня во время запуска pbrt.) При 32-битных значениях float получаем: и . Выполняем вычитание, и получаем . Но если выполнить вычисления с двойной точностью, а в конце преобразовать их во float, то получится . Что произошло?
Проблема в том, что значение каждого произведения может сильно выйти за нижнюю границу , где расстояние между представимыми значениями с плавающей запятой очень велико — 64. То есть при округлении и по отдельности до ближайшего представимого float, они превращаются в числа, кратные 64. В свою очередь, их разность будет кратной 64, и не останется никакой надежды, что она станет к ближе, чем . В нашем случае результат оказался ещё дальше из-за того, как два произведения были округлены в . Мы напрямую столкнёмся со старым добрым катастрофическим сокращением1.
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Откуда
- Москва и Московская обл., Россия
- Зарегистрирован
- Активность