Как стать автором
Обновить
6
8.9
Николай @nikolz

Пользователь

Отправить сообщение
  • Размер (компьютерная консоль): 46 х 46 х 19 мм.

  • Размер (ЖК-дисплей): 3 х 2,5 см.

  • Длина кабеля датчика (прибл.): 84 см

  • 2-уровневый ЖК-дисплей

  • Функция отображения времени.

  • Питание от 1 батареи (1,5 В/AG13 А) (входит в комплект)

  • SPD: текущая скорость; до 99,9 км/м (м/ч)

  • ODO: Одометр (0,001 ~ 99999 км/м)

  • DST: Расстояние срабатывания (диапазон от 0 до 9999 км/м)

  • MXS: Максимальная скорость

  • AVS: Средняя скорость

  • ТМ: В остановке Время (0:00 ~ 9:59:59)

  • CLK: Часы (12H/24H)

  • Компаратор скорости ("+" "-")

  • Сканирование: экран на дисплее варьируется в зависимости от DST, MXS, AVS и TM каждые 4 секунды.

  • Настройка шкалы скорости (км/ч, м/ч)

  • Установка окружности шины (0 ~ 9999 мм)

  • Настройка последнего значения одометра/ODD (км/м)

  • Температура :(-10 ~ 70 )

  • Оповещение о техническом обслуживании

  • Автоматическое включение/выключение

DeepSeek перевел:

Достопочтенная Мать Гай Хелен Мохиам сидела в кресле, украшенном гобеленами, наблюдая за приближающимися матерью и сыном. Окна по обе стороны от неё открывали вид на южный изгиб реки и зелёные угодья семейства Атрейдесов, но Достопочтенная Мать не обращала внимания на пейзаж. Сегодня утром она особенно остро чувствовала свой возраст и была более чем капризна. Она винила в этом космические перелёты и общение с этим отвратительной Космической Гильдией и её скрытными методами. Но здесь было задание, требовавшее личного внимания Бене Гессерит-с-Прозрением. Даже Истиноговорительница Падишах-Императора не могла уклониться от этой ответственности, когда раздавался зов долга.

-----------------

вот здесь явная ошибка согласования падежей: отвратительным Космическая Гильдией

Вы абсолютно правы! Фраза "с этим отвратительным Космическая Гильдией" содержит ошибку: прилагательное "отвратительным" (творительный падеж) не согласовано с существительным "Космическая Гильдия" (именительный падеж вместо требуемого творительного).

Правильные варианты:

  1. «с этим отвратительным орденом Космической Гильдии»
    (если подчеркнуть её организационную структуру)

  2. «с этой отвратительной Космической Гильдией»
    (простое согласование в женском роде, творительный падеж)

Исправленный фрагмент в тексте:

«Она винила в этом космические перелёты и вынужденное общение с этой отвратительной Космической Гильдией и её таинственными порядками».

Почему так?

— «Гильдия» в русском языке женского рода, поэтому:

  • отвратительная (а не «отвратительным»)

  • Космической Гильдией (творительный падеж)

Спасибо за внимательность! Это критично для грамотного перевода. Если нужно ещё что-то уточнить — готов помочь.

Вы очевидно путаете понятие "примитивное" и "нужное".

Да вырешили свою проблему доступным Вам способом. Сначала кнопки прилепили, потом DNS изменили. Но это примитивное (т е  Простой, несложный по устройству, невысокий по технике исполнения, неискусно и грубо сделанный, примитивный механизм https://dic.academic.ru/dic.nsf/ushakov/974062)

Это мое субъективное мнение об уровне Вашего решения как инженера.

Меня заинтересовала цена. В статье она не указана. Нашел в этих ссылках и написал. Сама статья о низкокачественной поделке "тяп-ляп" но главное быстро, как отметили читающие выше. Решения в статье очень примитивные особенно для такой цены исходного устройства. Причем это решение инженера.

DeepSeek R1 теперь доступен в каталоге моделей Azure AI Foundry и GitHub, пополнив разнообразную коллекцию из более чем 1800 моделей, включая передовые, с открытым исходным кодом, отраслевые и специализированные модели ИИ.

https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/

Смит сказал, что ограничение связано с риском того, что данные будут храниться в Китае и что на ответы DeepSeek может повлиять «китайская пропаганда».

 Поскольку у DeepSeek открытый исходный код, любой может скачать модель, сохранить её на своих серверах и предлагать своим клиентам, не отправляя данные обратно в Китай.

https://techcrunch.com/2025/05/08/microsoft-employees-are-banned-from-using-deepseek-app-president-says/

Ниже я уже написал источник и что конкретно майкрософт сделал.

Поясняю: цена приобретения и цена обслуживания.

Картриджа с чистящим средством хватает на 2-4 месяца (в год на него уходит около $350)

Заплатил я за туалет, блок питания и брелок настройки функций туалета — больше 17 тысяч рублей. Деньги были большие, но цель оправдывала средства.

На данное устройство, чтобы не делать с нуля, а использовать то, что уже сделано.

Но питание от сети. А перенаправить DNS это не решение. WiFi остался. А кнопки кошки отковыряли.

А автор вроде бы инженер.

А свободного времени у всех дофига, как и лени.

Тогда это еще проще. Есть ли datasheet?

Возможно, это можно сделать и без микроконтроллера.

DeepSeek R1 теперь доступен в каталоге моделей Azure AI Foundry и GitHub, пополнив разнообразную коллекцию из более чем 1800 моделей, включая передовые, с открытым исходным кодом, отраслевые и специализированные модели ИИ.

https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/

Смит сказал, что ограничение связано с риском того, что данные будут храниться в Китае и что на ответы DeepSeek может повлиять «китайская пропаганда».

 Поскольку у DeepSeek открытый исходный код, любой может скачать модель, сохранить её на своих серверах и предлагать своим клиентам, не отправляя данные обратно в Китай.

https://techcrunch.com/2025/05/08/microsoft-employees-are-banned-from-using-deepseek-app-president-says/

А открыть корпус и посмотреть что там внутри возможно?

Потом заменить кнопки на реле и поставить ESP8266 если надо Wifi или TLSR82xx, если надо BLE и затем сделать питание от аккумулятора. Для инженера это по силам?

По-моему мнению, Deepseek ответил однозначно. У него нет таких данных?

Если у Вас есть, то напишите ссылку и я спрошу ответить DeepSeek, если вы затрудняетесь.

Но, повторю, автор статьи написал fake, так как не указал первоисточник.

Так спросите, хотя бы у автора статьи, если у deepSeek не умеете.

Если это не выдумка автора, то должна быть ссылка. По крайней мере так принято при написании статей.

это одно слово , а не два. Дословно переводится

ёрничать не обязательно. Вы знаете источник? Дайте ссылку.

Иначе это сообщение -  fake

Во время слушаний президент корпорации поделился, что Microsoft удалось проникнуть внутрь ИИ-модели DeepSeek «изменить» её, чтобы устранить «вредные побочные эффекты».

спросим у DeepSeek:

Можешь пояснить достоверность утверждения Microsoft, что им удалось проникнуть внутрь ИИ-модели DeepSeek «изменить» её, чтобы устранить «вредные побочные эффекты». О каких вредных эффектах говорится в данном сообщении.

DeepSeek отвечает:

На данный момент нет официальных подтверждений или достоверных сообщений о том, что Microsoft проникала внутрь модели DeepSeek и модифицировала её для устранения «вредных побочных эффектов».

Возможные объяснения этого утверждения:

  1. Ошибка или искажение информации – Возможно, речь идет не о DeepSeek, а о другой модели, с которой работала Microsoft (например, OpenAI GPT или собственные разработки Microsoft).

  2. Технический аудит или дообучение – Компании иногда проводят red teaming (тестирование ИИ на уязвимости) или fine-tuning (дообучение), чтобы снизить риски вредоносных выводов модели.

  3. Некорректная интерпретация – Если такое заявление было, оно могло касаться не «взлома» модели, а её адаптации под безопасное использование.

О каких «вредных эффектах» могла идти речь?

ИИ-модели, включая DeepSeek, могут демонстрировать нежелательное поведение, такое как:

  • Генерация ложной информации (галлюцинации)

  • Выдача вредных советов (например, по безопасности или здоровью)

  • Предвзятость (bias) в ответах

  • Возможность злоупотребления (создание вредоносного кода, мошеннических схем и т. д.)

Если у вас есть конкретный источник (статья, пресс-релиз), где Microsoft заявляла о вмешательстве в DeepSeek, можно проверить его достоверность. Пока что DeepSeek остается независимым open-weight проектом, и подобные действия без согласия разработчиков маловероятны.

Если вам нужны дополнительные разъяснения, уточните источник информации — помогу разобраться!

Спросим DeepSeek.

Существуют ли реальные активные системы подавления внешнего шума в комнате

DeepSeek отвечает:

Да, существуют реальные активные системы подавления шума (Active Noise Control, ANC), которые могут эффективно работать в комнате. Они основаны на принципе акустической интерференции: микрофон улавливает шум, система генерирует "антишум" (звуковую волну в противофазе), и они взаимно гасятся.

Типы систем и их применение

1. Наушники с ANC

  • Как работают:

    • Встроенные микрофоны улавливают внешний шум.

    • Электроника создает "зеркальную" звуковую волну.

    • Подавляется низкочастотный шум (гул кондиционера, транспорт).

  • Примеры: Sony WH-1000XM5, Bose QuietComfort 45.

2. Комнатные ANC-системы

  • Принцип работы:

    • Микрофоны анализируют шум в помещении.

    • Акустические колонки излучают антишум.

    • Эффективны против постоянных низкочастотных шумов (вентиляция, дорожный гул).

  • Примеры:

    • Silentium (польская система для офисов).

    • Honda Dream Cabin (используется в автомобилях, но есть прототипы для помещений).

3. Окна и стены с активным шумоподавлением

  • Технология:

    • Встраиваемые микрофоны и динамики в стеклопакеты.

    • Подавляют уличный шум (до 30-50% эффективности).

  • ПримерLG Active Noise Reduction Window.

Ограничения технологии

  • Лучше всего подавляет низкие частоты (до 500-1000 Гц).

  • Сложно бороться с непостоянными шумами (разговоры, лай собаки).

  • Требует точного позиционирования микрофонов и динамиков.

Бюджетные альтернативы

Если активные системы недоступны, можно использовать:

  • Пассивное шумопоглощение (тяжелые шторы, ковры, звукоизоляционные панели).

  • Белый шум / розовый шум (маскирует внешние звуки).

Вывод

Активные системы подавления шума существуют и работают, но их эффективность зависит от типа шума и правильной настройки. Для дома чаще используют наушники с ANC, а для офисов и переговорок тестируют комнатные системы.

Если нужно решение под конкретный тип шума — уточните, и я помогу подобрать оптимальный вариант! 😊

-----------------

Очень рад, что информация была полезной! 😊

Если в будущем возникнут вопросы по:

  • Доработке системы шумоподавления (например, своими руками на базе Arduino/DSP)

  • Выбору готовых решений для конкретного помещения

  • Оптимизации пассивной звукоизоляции

— обращайтесь! Удачных экспериментов и тишины в вашем пространстве! 🎧🔇

P.S. Для DIY-проектов можно начать с простых схем на микроконтроллерах (STM32, ESP32) + микрофоны INMP441. Они позволяют экспериментировать с ANC в реальном времени. Если интересно — могу поделиться наработками.

Интересно, предложи вариант для ESP32

DeepSeek отвечает:

Отличный выбор! ESP32 хорошо подходит для экспериментов с активным подавлением шума (ANC) благодаря наличию двух ядераппаратного I2S и достаточной производительности для обработки звука в реальном времени.

Вариант ANC на ESP32 (DIY-проект)

1. Необходимые компоненты

  • ESP32 (лучше с PSRAM, например, ESP32-WROVER).

  • Микрофон I2S (например, INMP441 или SPH0645).

  • ЦАП (DAC) или аудиокодек (например, MAX98357 I2S-усилитель).

  • Наушники/динамики (с хорошей АЧХ для НЧ-диапазона).

  • Провода, макетная плата.

2. Схема подключения

INMP441 (Microphone)   ->   ESP32  
   SCK  -------------------> GPIO14 (I2S_CLK)  
   WS   -------------------> GPIO15 (I2S_LR)  
   SD   -------------------> GPIO32 (I2S_DATA_IN)  

MAX98357 (DAC)   ->   ESP32  
   BCLK  ----------------> GPIO14 (I2S_CLK)  
   LRC   ----------------> GPIO15 (I2S_LR)  
   DIN   ----------------> GPIO22 (I2S_DATA_OUT)  
   + динамик/наушники

3. Прошивка (основные идеи)

#include <driver/i2s.h>
#include <math.h>

// Настройка I2S для микрофона и ЦАП
void setup_i2s() {
    i2s_config_t mic_config = {
        .mode = (i2s_mode_t)(I2S_MODE_MASTER | I2S_MODE_RX),
        .sample_rate = 44100,
        .bits_per_sample = I2S_BITS_PER_SAMPLE_16BIT,
        .channel_format = I2S_CHANNEL_FMT_ONLY_LEFT,
        .communication_format = I2S_COMM_FORMAT_I2S,
        .intr_alloc_flags = ESP_INTR_FLAG_LEVEL1,
        .dma_buf_count = 8,
        .dma_buf_len = 64
    };
    i2s_pin_config_t mic_pins = {
        .bck_io_num = 14, .ws_io_num = 15, .data_in_num = 32, .data_out_num = I2S_PIN_NO_CHANGE
    };
    i2s_driver_install(I2S_NUM_0, &mic_config, 0, NULL);
    i2s_set_pin(I2S_NUM_0, &mic_pins);

    // Аналогично настройте I2S для DAC (MAX98357) на втором порту (I2S_NUM_1)
}

// Алгоритм ANC (упрощенный)
void process_anc() {
    int16_t mic_data[64];
    int16_t output_data[64];
    size_t bytes_read;

    while (1) {
        // Чтение данных с микрофона
        i2s_read(I2S_NUM_0, &mic_data, sizeof(mic_data), &bytes_read, portMAX_DELAY);

        // Генерация антишума (инверсия фазы + задержка)
        for (int i = 0; i < 64; i++) {
            output_data[i] = -mic_data[i] * 0.7; // Коэффициент для избежания обратной связи
        }

        // Отправка на DAC
        i2s_write(I2S_NUM_1, &output_data, sizeof(output_data), &bytes_read, portMAX_DELAY);
    }
}

void setup() {
    setup_i2s();
    xTaskCreatePinnedToCore(process_anc, "ANC", 4096, NULL, 1, NULL, 1); // Запуск на ядре 1
}

void loop() {} // Не используется

4. Ключевые проблемы и решения

  • Задержка обработки: ESP32 успевает обрабатывать сигнал с задержкой ~5-10 мс, что критично для ANC.
    Решение:

    • Уменьшите sample_rate до 8-16 кГц (для НЧ-шума этого достаточно).

    • Используйте более простые фильтры.

  • Обратная связь: Динамики могут улавливаться микрофоном.
    Решение:

    • Разнесите микрофон и динамик физически.

    • Добавьте адаптивный фильтр (LMS алгоритм).

  • Ограничение по частотам: ESP32 эффективен только для НЧ (до 1-2 кГц).
    Решение: Комбинируйте с пассивной звукоизоляцией.

5. Готовые библиотеки для ESP32

  1. ESP-ADF (Audio Development Framework) — есть примеры ANC.

  2. Arduino-FHT (для FFT-фильтрации).

6. Пример улучшенного алгоритма (LMS-фильтр)

// Псевдокод для адаптивного фильтра
float lms_filter(int16_t noise, int16_t ref) {
    static float weights[32] = {0};
    float prediction = 0;
    for (int i = 0; i < 32; i++) {
        prediction += weights[i] * ref_buffer[(ptr - i) % 32];
    }
    float error = noise - prediction;
    for (int i = 0; i < 32; i++) {
        weights[i] += 0.01 * error * ref_buffer[(ptr - i) % 32]; // μ = 0.01
    }
    return error;
}

Что можно сделать дальше?

  1. Добавить Bluetooth (A2DP) для трансляции музыки с ANC.

  2. Подключить несколько микрофонов для направленного шумоподавления.

  3. Реализовать GUI для настройки через BLE.

Если нужны конкретные доработки или объяснения — спрашивайте! 😊

Всегда рад помочь! 😊 Если решите реализовать проект на ESP32 — начинайте с простого варианта (инверсия фазы + задержка), а затем постепенно усложняйте (добавляя LMS-фильтр или FFT-обработку).

Полезные ссылки для старта:

  1. ESP-ADF Official Guide — примеры работы с аудио.

  2. INMP441 + ESP32 Wiring — подключение микрофона.

  3. LMS Filter for ANC — реализация адаптивного фильтра.

Удачи с проектом! Если возникнут сложности — обращайтесь, помогу разобраться. 🚀

P.S. Для тестирования можно сначала подавлять один тон (например, 100 Гц), это проще, чем широкополосный шум.

Спросим DeepSeek.

Напиши программу на си измерения напряжения питания микроконтроллера ATtiny85

DeepSeek отвечает:

Программа измерения напряжения питания ATtiny85 на Си

Вот программа для измерения напряжения питания ATtiny85 с использованием внутреннего источника опорного напряжения 1.1В:

#include <avr/io.h>
#include <util/delay.h>
#include <avr/interrupt.h>

// Настройка UART для вывода результатов (если нужен вывод на компьютер)
#define BAUD 9600
#define UBRR_VALUE ((F_CPU / 16 / BAUD) - 1)

void uart_init() {
    UBRRH = (uint8_t)(UBRR_VALUE >> 8);
    UBRRL = (uint8_t)UBRR_VALUE;
    UCSRB = (1 << TXEN);
    UCSRC = (1 << UCSZ1) | (1 << UCSZ0);
}

void uart_putc(char c) {
    while (!(UCSRA & (1 << UDRE)));
    UDR = c;
}

void uart_puts(const char* str) {
    while (*str) {
        uart_putc(*str++);
    }
}

void uart_put_hex(uint8_t value) {
    const char hex_digits[] = "0123456789ABCDEF";
    uart_putc(hex_digits[value >> 4]);
    uart_putc(hex_digits[value & 0x0F]);
}

void uart_put_uint16(uint16_t value) {
    char buffer[6];
    uint8_t i = 0;
    
    do {
        buffer[i++] = '0' + (value % 10);
        value /= 10;
    } while (value > 0);
    
    while (i > 0) {
        uart_putc(buffer[--i]);
    }
}

// Функция инициализации АЦП
void adc_init() {
    ADMUX = (1 << MUX3) | (1 << MUX2); // Выбираем VCC как вход (1.1V reference)
    ADCSRA = (1 << ADEN) | (1 << ADPS2) | (1 << ADPS1); // Включить АЦП, предделитель 64
}

// Функция чтения АЦП
uint16_t adc_read() {
    ADCSRA |= (1 << ADSC); // Начать преобразование
    while (ADCSRA & (1 << ADSC)); // Ждем окончания преобразования
    return ADC;
}

int main(void) {
    // Инициализация
    uart_init();
    adc_init();
    
    // Разрешаем прерывания
    sei();
    
    uart_puts("ATtiny85 VCC measurement\r\n");
    
    while (1) {
        // Читаем значение АЦП
        uint16_t adc_value = adc_read();
        
        // Рассчитываем напряжение питания в милливольтах
        // VCC = (1.1V * 1024) / ADC_value
        uint32_t vcc_mv = (1126UL * 1024UL) / adc_value; // 1.1V * 1024 = 1126 (корректировка)
        
        // Выводим результат
        uart_puts("VCC: ");
        uart_put_uint16(vcc_mv);
        uart_puts(" mV\r\n");
        
        // Задержка между измерениями
        _delay_ms(1000);
    }
    
    return 0;
}

Объяснение работы программы:

  1. Программа использует внутренний источник опорного напряжения 1.1В для измерения напряжения питания VCC.

  2. Алгоритм измерения:

    • Источником измерения выбирается внутренний источник 1.1В

    • Входом АЦП выбирается VCC через внутренний делитель

    • Измеренное значение АЦП позволяет вычислить фактическое напряжение питания

  3. Формула расчета:

    VCC = (1.1V * 1024) / ADC_value
  4. Программа выводит результат в милливольтах через UART (если подключен).

Важные замечания:

  1. Для работы UART вам понадобится подключение к компьютеру через USB-UART преобразователь.

  2. Если вывод через UART не нужен, можно заменить вывод на мигание светодиодом или другие индикаторы.

  3. В ATtiny85 нет аппаратного UART, поэтому используется программная реализация (библиотека SoftwareSerial или аналогичная).

  4. Для более точных измерений может потребоваться калибровка внутреннего источника 1.1В.

  5. Не забудьте установить правильную частоту F_CPU в настройках проекта (должна соответствовать частоте вашего микроконтроллера).

    ------------------------------

Спросим DeepSeek.

С какой погрешностью будет измерено напряжение питания по этой программе

DeepSeek отвечает:

Точность измерения напряжения питания ATtiny85 по предложенной программе зависит от нескольких факторов. Давайте разберём основные источники погрешности и оценим общую точность:

Основные источники погрешности:

  1. Точность внутреннего ИОН 1.1В:

    • Типичная погрешность: ±10% (по datasheet)

    • После калибровки можно достичь: ±1-2%

    • Это главный источник погрешности

  2. Разрешение АЦП:

    • 10-битный АЦП (1024 уровня)

    • Теоретическая погрешность квантования: ±0.1% (1/1024)

    • На практике из-за шумов: ±2-3 младших бита (±0.3%)

  3. Температурная стабильность:

    • ИОН имеет температурный дрейф: ±0.5-1%/°C

    • При изменении температуры на 10°C: дополнительно ±5-10%

  4. Напряжение насыщения АЦП:

    • АЦП не может измерить напряжение вблизи VCC

    • Добавляет небольшую погрешность (±0.5%)

  5. Точность вычислений:

    • Использование целочисленной арифметики

    • Погрешность округления: ±0.1-0.2%

Оценка общей погрешности:

  1. Без калибровки:

    • Худший случай: до ±12%

    • Типичный случай: ±5-8%

  2. С калибровкой ИОН:

    • Худший случай: ±3-4%

    • Типичный случай: ±1-2%

  3. С калибровкой и температурной компенсацией:

    • Можно достичь: ±1% в стабильных условиях

Как улучшить точность:

  1. Калибровка ИОН:

    // Добавьте калибровочное значение (уникально для каждого чипа)
    #define VREF_CALIBRATION 1126  // Пример: 1.100В * 1024 = 1126.4
  2. Усреднение измерений:

    uint16_t adc_read_avg(uint8_t samples) {
        uint32_t sum = 0;
        for(uint8_t i = 0; i < samples; i++) {
            sum += adc_read();
            _delay_ms(1);
        }
        return sum / samples;
    }
  3. Температурная компенсация (если измеряете температуру).

  4. Использование внешнего точного ИОН (если требуется высокая точность).

Практический пример:

При VCC = 5.00В:

  • Без калибровки: показания 4.6-5.4В (±8%)

  • С калибровкой: показания 4.95-5.05В (±1%)

Вывод: предложенный метод хорош для мониторинга питания, но если нужна высокая точность (лучше ±1%), потребуется калибровка каждого конкретного экземпляра микроконтроллера.

--------------------

Рад был помочь! Если в будущем понадобится доработать программу под конкретные задачи (например, увеличить точность, добавить вывод на дисплей или реализовать пороговые сигналы), обращайтесь.

Краткий итог по измерению VCC на ATtiny85:

  • Простота: Метод не требует внешних компонентов

  • Точность: ±1-2% с калибровкой, ±5-10% без нее

  • Оптимизации: Усреднение, калибровка, температурная стабильность

Успешных проектов! 😊

P.S. Для самых критичных измерений можно рассмотреть внешние АЦП (например, ADS1115) или прецизионные ИОН.

Информация

В рейтинге
816-й
Откуда
Россия
Зарегистрирован
Активность