Про принцип единственной ответственности (The Single Responsibility Principle, SRP) уже было написано множество статей. В большинстве из них даётся лишь поверхностное его описание мало чем отличающееся от информации в википедии. А те немногие статьи что затрагивают ключевые особенности SRP делают это вскользь, не акцентируя на них внимания и не развивая тему дальше.

Эта статья — попытка дать более глубокое объяснение принципу единственной ответственности, а также показать как его всё таки можно применять на практике. Кому интересно — добро пожаловать под кат.

«В 1997 году Deep Blue обыграл в шахматы Каспарова.
В 2011 Watson обставил чемпионов Jeopardy.
Сможет ли ваш алгоритм в 2013 году отличить Бобика от Пушистика?»

Эта картинка и предисловие — из челленджа на Kaggle, который проходил осенью прошлого года. Забегая вперед, на последний вопрос вполне можно ответить «да» — десятка лидеров справилась с заданием на 98.8%, что на удивление впечатляет.

И все-таки — откуда вообще берется такая постановка вопроса? Почему задачи на классификацию, которые легко решает четырехлетний ребенок, долгое время были (и до сих пор остаются) не по зубам программам? Почему распознавать предметы окружающего мира сложнее, чем играть в шахматы? Что такое deep learning и почему в публикациях о нем с пугающим постоянством фигурируют котики? Давайте поговорим об этом.

Нейронные сеточки захватывают мир. Они считают посетителей, контролируют качество, ведут статистику и оценивают безопасность. Куча стартапов, использование в промышленности.
Замечательные фреймворки. Что PyTorch, что второй TensorFlow. Всё становиться удобнее и удобнее, проще и проще…
Но есть одна тёмная сторона. Про неё стараются молчать. Там нет ничего радостного, только тьма и отчаяние. Каждый раз когда видишь позитивную статью — грустно вздыхаешь, так как понимаешь что просто человек что-то не понял. Или скрыл.
Давайте поговорим про продакшн на embedded-устройствах.

Перевёл после прочтения комментариев к статье «О ненависти к C++». В цитатах можно найти ответы на большинство возникших там вопросов.

50. Программирование сегодня — это гонка разработчиков программ, стремящихся писать программы больше и с лучшей идиотоустойчивостью, и вселенной, которая пытается создавать больших и лучших идиотов. Пока вселенная побеждает.
— Rick Cook

49. Lisp — это не язык, а строительный материал.
— Alan Kay

48. Ходить по воде и разрабатывать программы, следуя спецификации, очень просто… если они заморожены.
— Edward V Berard

Смазанные изображения — один из самых неприятных дефектов в фотографии, наравне с расфокусированными изображениями. Ранее я писал про алгоритмы деконволюции для восстановления смазанных и расфокусированных изображений. Эти, относительно простые, подходы позволяют восстановить исходное изображение, если известна точная траектория смаза (или форма пятна размытия).
В большинстве случаев траектория смаза предполагается прямой линией, параметры которой должен задавать сам пользователь — для этого требуется достаточно кропотливая работа по подбору ядра, кроме того, в реальных фотографиях траектория смаза далека от линии и представляет собой замысловатую кривую переменной плотности/яркости, форму которой крайне сложно подобрать вручную.


В последние несколько лет интенсивно развивается новое направлении в теории восстановления изображений — слепая обратная свертка (Blind Deconvolution). Появилось достаточно много работ по этой теме, и начинается активное коммерческое использование результатов.
Многие из вас помнят конференцию Adobe MAX 2011, на которой они как раз показали работу одного из алгоритмов Blind Deconvolution: Исправление смазанных фотографий в новой версии Photoshop
В этой статье я хочу подробнее рассказать — как же работает эта удивительная технология, а также показать практическую реализацию SmartDeblur, который теперь тоже имеет в своем распоряжении этот алгоритм.
Внимание, под катом много картинок!

В данной статье будут описаны установка и применение бесплатного ПО для моделирования схем цифровой логики на языке Verilog как альтернативы коммерческих продуктов Incisve от компании Cadense и ModelSim от компании MentorGraphics. Сравнение моделирования в ModelSim и Verilator. Так же будет рассмотрена универсальная методолгия верификации — UVM.

Установка ПО для SystemC UVM

1. Верилятор

Одним из языков описания аппаратуры является verilog. На этом языке можно написать модуль.

Например, есть схема счетика:



Его код будет выглядеть так:

reg [3:0]counter;
always @(posedge clk or posedge reset)
  if(reset)
    counter <= 4'd0;
  else
    counter <= counter + 1'd1;

После симуляции получим вейвформы:



Видно, что по фронту тактовой частоты в регистры счетчика будет записываться очередное значение, на единицу большее, чем предыдущее.

Написанный модуль может иметь и более сложную структуру, проверить все состояния которого вручную будет сложно. Нам понадобится автоматизированное тестирование. Для этого необходимо разработать тестовое окружение на одном из языков программирования. Тестовое окружение даст нам возможность провести полную функциональную проверку устройства.

Для тестирование кода проекта помимо таких языков как Verilog, SystemVerilog, Python (для написания моделей), можно использовать язык SystemC. SystemC — язык проектирования и верификации моделей системного уровня, реализованный в виде C++ библиотеки с открытым исходным кодом.

Один из способов верификации Verilog модулей с помощью SystemC является трансляция verilog файлов в С++. Поможет нам в этом Verilator.

Verilator — это самый быстрый бесплатный симулятор Verilog HDL, который превосходит большинство коммерческих симуляторов. Verilator компилирует синтезируемый SystemVerilog (обычно это не код тестового стенда), а также некоторые утверждения SystemVerilog и Synthesis в однопоточный или многопоточный код C ++ или SystemC. Verilator был разработан для больших проектов, где быстродействие симуляции имеет первостепенное значение, и особенно хорошо подходит для генерации исполняемых моделей процессоров для групп разработчиков встроенного программного обеспечения. Verilator используется для имитации многих очень больших многомиллионных конструкций шлюзов с тысячами модулей и поддерживается многими поставщиками IP-технологий, включая IP от Arm и всех известных поставщиков RISC-V IP.

Вычисление логарифмов довольно распространённая операция в цифровой обработке сигналов. Чаще пожалуй приходится считать только свёртки (умножение с накоплением) и амплитуды с фазами. Как правило для вычисления логарифмов на FPGA применяется алгоритм CORDIC в гиперболическом варианте, требующий только таблицы и простых арифметических операций. Однако это не всегда бывает удобно, особенно если проект большой, кристалл маленький и начинаются танцы с оптимизацией. Именно с такой ситуацией и пришлось мне однажды столкнуться. Оба порта блока RAM (Cyclone IV) уже плотненько были в работе, не оставляя свободных окон. Использовать ещё один блок под гиперболический CORDIC не хотелось. Зато был умножитель, для которого во временной диаграмме получалось приличное свободное окно. Денёк подумав, я сочинил следующий алгоритм, в котором не используется таблиц, но есть умножение, точнее возведение в квадрат. И поскольку схемотехнически возведение в квадрат проще общего случая умножения, возможно этот алгоритм представляет интерес для специализированных микросхем, хотя для FPGA разницы конечно нет. Подробнее под катом.

Всем привет!

Это вторая публикация на тему «Цифровая фильтрация на ПЛИС». Вторая часть будет посвящена практической реализации КИХ фильтров на FPGA. В процессе подготовки материала я понял, что она раздуется до небывалых размеров, но делить ее на несколько частей не хочется. Поэтому все тонкости теории и синтеза FIR фильтров будут в одной статье, разбитой на взаимосвязанные разделы. Начну обзор с теоретической части, в частности — расскажу об особенностях и методах расчета коэффициентов фильтров. Подробно рассмотрю создание КИХ фильтров в различных средах — MATLAB, CoreGENERATOR, Vivado HLS. Всех заинтересовавшихся прошу под кат.

Приоритетная структура кода

В разработке электронных устройств грань между разработчиком-схемотехником и разработчиком-программистом очень размыта. Что уж говорит о том, кто должен писать RTL под FPGA.

С одной стороны, RTL — это территория схем, с другой стороны, ресурсы FPGA дешевеют, синтезаторы умнеют. Цена ошибки RTL дизайнера для FPGA не превышает цены ошибки программиста, а созданные схемы можно также обновлять и наращивать по функциональности, как обычную прошивку процессора.

Производители микросхем тоже не отстают, стали паковать ПЛИС в один корпус с процессором, даже Intel выпустил процессор для PC с FPGA внутри, купив для этого известного производителя ПЛИС Altera.

Думаю всем истинным программистам Вселенная шлет сигналы, что им просто необходимо изучить RTL и начать писать “код” для FPGA не хуже, чем под их привычные процессоры.
Когда-то давно, я проходил этот путь и позволю себе дать несколько советов для ускорения.

Нечеткая логика для управления

Текст подготовлен на основе материалов книги Гостева В.В. «Нечеткие регуляторы в системах автоматического моделирования». Как все серьезные публикации по теме, данная книга перегружена математическими выкладками и тяжела для неподготовленного читателя. Между тем, сами по себе принципы создания и использования нечеткой логики достаточно просты и наглядны. Данный текст – попытка перевести пример из книги с математического языка на инженерный.
Показана возможную последовательность проектирования регулятора на базе нечеткой логики, путем последовательного усложнения логических правил и подбором параметров методами оптимизации.

Постановка задачи

Рассмотрим синтез цифрового ПИД-регулятора и нечеткого регулятора для системы управления ракетой по углу атаки. Методом математического моделирования определим процессы в системе и дадим сравнительную оценку качества системы при использовании синтезированных регуляторов.

В статье я расскажу о том, как я делал лазерный дальномер и о принципе его работы. Сразу отмечу, что конструкция представляет собой макет, и ее нельзя использовать для практического применения. Делалась она только для того, чтобы убедится в том, что фазовый дальномер реально собрать самому.

Привет, Хабр! Перед вами перевод статьи Роберта Мартина Open-Closed Principle, которую он опубликовал в январе 1996 года. Статья, мягко говоря, не самая свежая. Но в рунете статьи дяди Боба про SOLID пересказывают только в урезанном виде, поэтому я подумал, что полный перевод лишним не будет.

Я решил начать с буквы O, так как принцип открытости-закрытости, по сути, является центральным. Среди прочего тут есть много важных тонкостей, на которые стоит обратить внимание:

• Ни одну программу нельзя «закрыть» на 100%.
• Объектно-ориентированное программирование (ООП) оперирует не физическими объектами реального мира, а понятиями — например, понятием «упорядочивание».

Вы правильно поняли из названия, что это не совсем обычное описание алгоритма JPEG (формат файла я подробно описывал в статье «Декодирование JPEG для чайников»). В первую очередь, выбранный способ подачи материала предполагает, что мы ничего не знаем не только о JPEG, но и о преобразовании Фурье, и кодировании Хаффмана. И вообще, мало что помним из лекций. Просто взяли картинку и стали думать как же ее можно сжать. Поэтому я попытался доступно выразить только суть, но при которой у читателя будет выработано достаточно глубокое и, главное, интуитивное понимание алгоритма. Формулы и математические выкладки — по самому минимуму, только те, которые важны для понимания происходящего.

Знание алгоритма JPEG очень полезно не только для сжатия изображений. В нем используется теория из цифровой обработки сигналов, математического анализа, линейной алгебры, теории информации, в частности, преобразование Фурье, кодирование без потерь и др. Поэтому полученные знания могут пригодиться где угодно.

Если есть желание, то предлагаю пройти те же этапы самостоятельно параллельно со статьей. Проверить, насколько приведенные рассуждения подходят для разных изображений, попытаться внести свои модификации в алгоритм. Это очень интересно. В качестве инструмента могу порекомендовать замечательную связку Python + NumPy + Matplotlib + PIL(Pillow). Почти вся моя работа (в т. ч. графики и анимация), была произведена с помощью них.

Внимание, трафик! Много иллюстраций, графиков и анимаций (~ 10Мб). По иронии судьбы, в статье про JPEG всего 2 изображения с этим форматом из полусотни.

Аннотация

В статье рассказывается о вычислении градиента по изображению, с использованием разностных шаблонов. Предлагается очевидный и красивый способ оптимизировать последовательность: «Смаз -> Вычисление градиента». Статья является необходимой преамбулой к планируемой статье о быстрых и хитрых алгоритмах выделения контуров и углов.

Добрый день, дорогой читатель!

В этом посте я бы хотел рассказать о том, как я переехал в Германию, в Берлин, как нашел работу и получил Голубую Карту, и какие подводные могут ожидать людей, решивших повторить мой путь. Я надеюсь, что моя статья будет полезна тебе, если ты хочешь получить новый, интересный, профессиональный IT-опыт.

Прежде чем начать, я хотел бы выразить особую благодарность автору поста. Что-то из его публикации мне удалось повторить, поэтому в некоторых моментах, этот пост будет содержать схожую информацию, но суть этого поста — показать на примере моего опыта изменения, которые произошли спустя несколько лет.

Почему именно виза на поиск работы, а не Голубая Карта сразу? Как уже было сказано, самое главное — время.

26 февраля 2018 я подал комплект документов на визу и 28 февраля виза уже была на руках. А 15 марта 2018 вылетел в Берлин. Виза выдается на 6 месяцев беспрерывного пребывания на территории Германии.

В добавок ко времени, появляется возможность увидеть будущего работодателя в живую, что также хорошо и для работодателя, когда он видит тебя. И как итог, нашел работу за 2 недели с момента прилета в Берлин.

Здесь можно найти список основных документов на эту визу. А здесь общую информацию по визе. Данные постоянно обновляются.

Я не первый кто это скажет, но тут не поспоришь — важен психологический настрой. Нужно загореться желанием сделать задуманное, это будет видно окружающим и будущему работодателю, что только лишь повысит твои шансы на успех.

Но обо всем по порядку.

Содержание:

Как можно сейчас сравнивать страны по стоимости жизни?
Про паритет покупательной способности
Почему BIM (инженеры и координаторы)
Вывод 1. Разное брутто — равное нетто
Вывод 2. Чем меньше брутто, тем больше m²
Откуда брались данные
Методология расчета показателей ППС

Довольно часто в разговоре с людьми из других стран мы начинаем сравнивать уровни заработной платы. Хотя валовой доход может существенно отличаться, покупательная способность, скорее всего, останется примерно на одном уровне, что особенно очевидно на рынке недвижимости.

Действительно ли трава «зеленее» — на той, другой стороне?

Если бы язык С был оружием

От автора: Наброски для этой статьи появились еще в начале 2015 года, правда, до публикации материалов дело так и не дошло. Наконец, решив, что в ящике моего письменного стола от вышеупомянутого «черновика» не будет никакой пользы, представляю его вашему вниманию в исходном виде. Единственное, что изменилось в тексте – год, с 2015 на 2016.

И я всегда рад услышать комментарии по поводу необходимых исправлений, уточнений или даже ваши жалобы.

Итак, статья ...

Первое правило программирования на С – не используйте его, если можно обойтись другими инструментами.

Когда найти альтернативный метод не удается, самое время вспомнить о современных заповедях программиста.

Поучительная история о техниках оптимизации наглядно.

Техзадание

Объявим в рамках топика небольшой конкурс по архитектурно-ориентированной оптимизации программного обеспечения.
Вкратце, код состоит из пачки функций, производящих невнятные на первый взгляд манипуляции с исходными данными, и примочки-драйвера, который n раз запускает неоптимизированную версию, затем оптимизированную, сравнивает насчитанные циферки, и, в случае их совпадения, выдает отношение времени выполнения. Вот так:

Executing original code… done
Executing optimized code… done
Checking results… PASSED
Number of runs: 3
Original code average time: 11.954537 sec.
Optimized code average time: 1.052994 sec.
Speedup: 11.35

Разрешено использовать любые техники оптимизации, компилятор GCC с любыми опциями, и, скажем, сервер с двумя четырехъядерными процессорами Intel Xeon E5420 2.5 GHz.
Вот, кстати, код:

Всем привет!

Многие специалисты знают, что топовое сетевое оборудование использует специальные чипы для обработки трафика. Я принимаю участие в разработке таких молотилок и хочу поделиться своим опытом в создании таких высокопроизводительных девайсов (со интерфейсами 10/40/100G Ethernet).

Для создания нового канала сетевики чаще всего берут оптику, пару SFP+ модулей, втыкают их в девайсы: лампочки радостно загораются, пакеты начинают приходить: чип начинает их передавать получателям. Но как чип получает пакеты из среды передачи? Если интересно, то добро пожаловать под кат.

Про кэш процессоров написано много, в том числе и на Хабре, но все больше общими словами. Предлагаю вашему вниманию конкретный пример того, как работает кэш в реальной жизни.

В качестве примера я возьму простенькую систему на кристалле, основанную на 32-битном гарвардском RISC-процессоре с одноуровневой кэш-памятью и без MMU (что-то типа ARM Cortex-R). Процессор подключен к контроллеру внешней памяти через 32-битную шину AMBA AHB, работающую на частоте процессора.