Universal Radio Hacker (URH) — невероятно простой и понятный инструмент для анализа цифровых радиопротоколов. В отличие от монстров вроде GNU Radio, освоить его можно за пять минут, без мучений.
Главные особенности URH:

• Работает на всех платформах — на macOS/Linux/Windows, из коробки! Не нужно часами компилять километры зависимостей.
• Поддерживает популярные SDR — нативная поддержка RTL-SDR, HackRF, LimeSDR, AirSpy и других.
• Все в одном — все нужные инструменты встроены в одну программу: анализатор спектра для поиска частот, запись сигнала, интерпретатор цифрового сигнала для автоматического преобразования записанного сигнала в цифровые данные.
• Поддерживает передачу — для проведения replay-атаки достаточно выделить мышкой нужный отрезок сигнала и нажать Replay. Великолепно!

В статье мы будем анализировать сигнал пульта от шлагбаума, при помощи народного RTL-SDR (радио из дешевого USB ТВ-тюнера) и macOS.

Автор: Николай Хабаров, Embedded Expert DataArt, евангелист технологий умного дома.

Python идеально подходит для создания простых PoC-проектов. Всех преимуществ этого языка мы перечислять не будем, обратим внимание на особенность, которая кажется нам одной из самых интересных — кроссплатформенность. Именно благодаря ей Python оказывается очень удобным для создания встраиваемых систем. Не нужно компилировать двоичные файлы, нет необходимости заниматься развертыванием приложений. Тот же код работает как на ПК, так и на одноплатных решениях на базе Linux (например, Raspberry Pi).

Автор: Николай Хабаров, Embedded Expert DataArt, евангелист технологий умного дома.

В этой статье я расскажу, как написать обычное user space-приложение на Python для современного ARM-процессора с ОС Linux для генерирования сложных последовательностей импульсов на выводах платы. Суть идеи — использовать DMA-модуль процессора для копирования из предварительно подготовленного буфера в памяти в GPIO с высокой точностью по времени.

Когда речь заходит о необходимости сгенерировать сложную последовательность импульсов, например, для шаговых двигателей, обычно используют старые добрые простенькие микроконтроллеры с установленной специальной операционной системой реального времени или вообще без операционной системы. Реализация при этом, в лучшем случае, написана на C++. Сейчас процессоры шагнули далеко вперед и имеют массу преимуществ: производительность, возможность использования операционной системы Linux со всей инфраструктурой и ПО, а также высокоуровневых языков программирования, таких как Python. И все же современные микроконтроллеры для генерирования сложных последовательностей на выводах GPIO, как правило, не используют.

Я реализовал генерацию импульсов для управления шаговыми двигателями проекта PyCNC — проекта контроллера машин с ЧПУ, станков, 3D-принтеров, полностью написанного на Python и запускаемого на современном ARM-процессоре на плате Raspberry Pi.

Статья может быть полезна желающим реализовать генерацию сложных последовательностей установки уровней на выводах одного или нескольких GPIO на других высокоуровневых языках программирования, используя DMA-модули других процессоров.

Как-то раз программисты сидели и писали очередной температурный сенсор и программы с кнопочками. И вдруг оказалось, что этот сенсор хочет себе один небольшой производитель телефонов в будущей модели. Так образовалась задача поддержать I2C/GPIO сенсор на уровне Android OS, так как сенсор обещает быть неотъемлимой частью самого телефона.

Будучи глубоким субподрядом, надежды на быстрый и регулярный отклик от конечного заказчика не было, решили потренироваться на кошках и засунуть нашу железяку в какое-нибудь доступное устройство с Android.

Если мы в ближайшие пять лет построим машину с интеллектуальными возможностями одного человека, то ее преемник уже будет разумнее всего человечества вместе взятого. Через одно-два поколения они попросту перестанут обращать на нас внимание. Точно так же, как вы не обращаете внимания на муравьев у себя во дворе. Вы не уничтожаете их, но и не приручаете, они практически никак не влияют на вашу повседневную жизнь, но они там есть.
Сет Шостак

Введение.

Серия моих статей является расширенной версией того, что я хотел увидеть когда только решил познакомиться с нейронными сетями. Он рассчитан в первую очередь на программистов, желающих познакомится с tensorflow и нейронными сетями. Уж не знаю к счастью или к сожалению, но эта тема настолько обширна, что даже мало-мальски информативное описание требует большого объёма текста. Поэтому, я решил разделить повествование на 4 части:

1. Введение, знакомство с tensorflow и базовыми алгоритмами (эта статья)
2. Первые нейронные сети
3. Свёрточные нейронные сети
4. Рекуррентные нейронные сети

Изложенная ниже первая часть нацелена на то, чтобы объяснить азы работы с tensorflow и попутно рассказать, как машинное обучение работает впринципе, на примере tensorfolw. Во второй части мы наконец начнём проектировать и обучать нейронные сети, в т.ч. многослойные и обратим внимание на некоторые нюансы подготовки обучающих данных и выбора гиперпараметров. Поскольку свёрточные сети сейчас пользуются очень большой популярность, то третья часть выделена для подробного объяснения их работы. Ну, и в заключительной части планируется рассказ о рекуррентных моделях, на мой взгляд, — это самая сложная и интересная тема.

Для создания программного обеспечения нужны программисты. К сожалению, их труд стоит дорого, они ленивы и их почти невозможно контролировать. Независимо от того, насколько хорошо работают их программы, вы должны платить им каждый месяц, и, конечно, чем меньше вы платите, тем лучше. Однако, иногда сотрудники догадываются, что им недоплачивают и уходят. Как этому помешать? Жаль, что сегодня нет возможности заставлять их работать насильно. Есть несколько техник, которые помогут платить программистам меньше, и я хочу о них рассказать.

Автор: Николай Хабаров, Senior Embedded Developer, DataArt

В этой статье мы расскажем, как создать собственное устройство с веб-интерфейсом в домашней сети, используя новейшую версию 0.5 прошивки DeviceHive для микросхемы ESP8266. Но для начала, давайте разберем, что нового появилось в самой прошивке: основные нововведения связаны с возможностью автономной работы в локальной сети.

Автор: Николай Хабаров

Одним прекрасным пятничным вечером я решил посмотреть дома фильм: включил ноутбук, подключил HDMI-кабель через переходник с DisplayPort, взял пульт, включил телевизор, запустил воспроизведение на ноутбуке. И понял, что громкость на телевизоре недостаточна — пришлось снова искать пульт, чтобы ее увеличить… Тут я подумал «А можно ли этот процесс как-то упростить?»

Субботнее утро выдалось крайне плодотворным. Я решил сделать собственный сетевой мультимедиа-проигрыватель, причем такой, каким его представляю я. Почти все детали были взяты из кладовки, сердце плеера — Raspberry Pi. Подробнее, что у него внутри, и как собрать аналогичное устройство, смотрите под катом.

Good news, everyone! Вышла новая версия прошивки DeviceHive для ESP8266. Мы реализовали поддержку самых популярных интерфейсов для подключения устройств: GPIO, ADC, PWM, UART, I2C, SPI, 1-wire. Теперь можно легко подключить устройства с этими интерфейсами к нашему облачному сервису. А самое главное — появилась возможность беспроводного конфигурирования прошивки (см. скриншот ниже). Об этом мы сегодня и поговорим.

Тройной RESET, или «Поехали!»

При создании IoT-устройств с беспроводным подключением часто можно столкнуться с неприятной проблемой: настроить устройство конечному пользователю не так легко, как кажется. Такие устройства обычно не оснащены экраном и клавиатурой, поэтому задать начальные настройки (данные Wi-Fi-сети, например) не выйдет без подходящего кабеля и специализированного ПО. Эту проблему мы и попытались решить в новой версии прошивки.

Продолжаем цикл статей-руководств, в которых рассматриваем, как с нуля реализовать простое и дешевое управляемое из облака и IoT-устройство с огромным потенциалом — без пайки и лишних сложностей. Возьмем чистый микрочип ESP8266, установим прошивку от DeviceHive, настроим и напишем простенькое веб-приложение для обращения к облачному серверу. Соберем и подключим к микрочипу простое устройство, которым можно будет управлять с помощью пары кликов в браузере. Перед вами — вторая часть цикла, в которой рассказывается, какой софт понадобится, как его запустить, как прошить ESP8266 и «подружить» с сервером.


Автор статьи демонстрирует то, о чем сегодня пойдет речь.

Первые статьи цикла:
• IoT за копейки, или Что может DeviceHive.
• IoT за копейки: практическое руководство. Часть 1-я, аппаратная.

Привет, Geektimes!

Представляем цикл статей, в котором рассмотрим, как с нуля и без пайки реализовать управляемое из облака недорогое IoT-устройство с огромными потенциалом. За основу возьмем «чистый» микрочип ESP8266, о котором недавно уже писали. Используем свежую DeviceHive-прошивку и напишем простенькое веб-приложение для обращения к cloud-серверу. К микрочипу подключим простое устройство, управлять которым можно будет с помощью пары кликов в браузере.

Перед вами первая статья цикла, из которой мы узнаем, какое именно оборудование нам понадобится.

Совсем недавно состоялся публичный релиз первой версии DeviceHive-прошивки для ESP8266. Цель наших статей — помочь каждому желающему реализовать с помощью DeviceHive собственное IoT-решение максимально дешево, быстро и без лишних сложностей.

Нам понадобится всего пять вещей:

• плата с распаянным ESP8266;
• USB ->UART-переходник;
• источник питания;
• провода;
• сам девайс, который мы хотим подружить с облаком.

Общая стоимость первых четырех пунктов не превысит $ 5. Какое устройство выбрать для экспериментов — решайте сами.

Давайте рассмотрим каждый пункт подробнее.

В современном мире «интернет вещей» (IoT) стремительно набирает популярность. Он в будущем поможет человечеству автоматизировать многие аспекты жизни, упростить рутинные операции, да и просто сделать жизнь комфортнее и приятнее. Современная элементная база только способствует этому. Еще несколько лет назад задача управления устройством из сети порождала необходимость использовать высокопроизводительные процессоры, что увеличивало стоимость конечного исполнительного устройства в разы. Сейчас же есть возможность построить простые и эффективные IoT-решения за копейки.

Сделать свой дом поистине «умным» можно и без использования модных Raspberry Pi или Arduino. Большинство IoT-задач сводится к подключению типовых датчиков и исполнительных механизмов со стандартными интерфейсами: I2C, SPI, UART. А иногда даже с элементарным аналоговым выводом, с которого нужно считать наличие напряжения или подать его, или просто замкнуть.