Ничего лишнего: материнская плата, видеокарта и ROM-BIOS

Меня давно волнует вопрос, как подступиться к разработке на голом железе, на чистом си. Хотелось понять, каким же образом идёт запуск BIOS, u-boot, grub и прочих первичных загрузчиков. Ведь необходимо перейти от ассемблера к тёплому ламповому си и соблюсти условие, собрать всё это в линукс любимым компилятором gcc.

Хотя я и имею достаточный опыт BareMetal-разработки, тем не менее, всё это были чужие проекты со своим кодом. А мне хотелось понять, как начать свой проект с чистого листа, когда есть только чистая железка и идея. Толковых статей как подступится к этой задаче достаточно мало, при этом совершенно непонятно, с какого же края к ней подходить.

Здесь я хочу свести основные моменты разработки BIOS в одном месте и разобраться обо всех проблемах, которые я получил во время своих опытах в разработке (первая и вторая части).

Профессор Николай Прохоров больше 20 лет возглавлял Институт электронных управляющих машин, с 1984 года был генеральным конструктором СМ ЭВМ. В первой части интервью музейному проекту DataArt Николай Леонидович вспоминает учебу в МЭИ, работу в ИПУ РАН и ИНЭУМ, машины, способные управлять АЭС или универмагом, встречи с Норбертом Винером, Исааком Бруком, Баширом Рамеевым.

Начало

— Я родился в 1936 году, учился в железнодорожной школе под Москвой, занимался в кружке при детской железной дороге, был стрелочником, начальником смены и машинистом. У меня есть права машиниста паровоза на узкоколейных дорогах. В 1953-м поступил в Московский энергетический институт, тогда — имени Молотова. Считаю, что мне очень повезло — по составу преподавателей вуз был выдающимся. Кроме того, в МЭИ кипела спортивная и общественная жизнь.


Детская железная дорога в Подмосковье была заложена в 1936 году. Еще раньше похожие проекты запустили в Тифлисе, Днепропетровске и Гомеле

Получив специальность инженера-электрика, я распределился в Институт автоматики и телемеханики Академии наук — теперь он называется Институтом проблем управления РАН.

Привет! На связи команда Ad-hoc аналитики Big Data из X5 Retail Group.

В этой статье мы расскажем о нашей методологии A/B-тестирования и сложностях, с которыми мы ежедневно сталкиваемся.

В Big Data Х5 работает около 200 человек, среди которых 70 дата сайентистов и дата аналитиков. Основная наша часть занимается конкретными продуктами – спросом, ассортиментом, промо-кампаниями и т.д. Помимо них, есть наша отдельная команда Ad-hoc аналитики.

По мотивам моих выступлений на Highload++ и DataFest Minsk 2019 г.

Для многих сегодня почта является неотъемлемой частью жизни в сети. С ее помощью мы ведем бизнес-переписку, храним всевозможную важную информацию, связанную с финансами, бронированием отелей, оформлением заказов и многим другим. В середине 2018 года мы сформулировали продуктовую стратегию развития почты. Какой же должна быть современная почта?

Почта обязана быть умной, то есть помогать пользователям ориентироваться в увеличивающемся объеме информации: фильтровать, структурировать и предоставлять ее наиболее удобным способом. Она должна быть полезной, позволяя прямо в почтовом ящике решать различные задачи, например, оплачивать штрафы (функция, которой я, к своему сожалению, пользуюсь). И при этом, разумеется, почта должна обеспечивать информационную защиту, отсекая спам и защищая от взломов, то есть быть безопасной.

На форуме RAIF 2019, который состоялся в Сколково в рамках «Открытых Инноваций», я рассказывал о том, как происходит внедрение моделей машинного обучения. В связи с особенностями профессии я каждую неделю несколько дней провожу на производствах, занимаясь внедрением моделей машинного обучения, а остальное время – разработкой этих моделей. Этот пост — запись доклада, в котором я постарался обобщить свой опыт.

Мы привычно пользуемся интернет-поиском, общаемся с чат-ботами, читаем документы на любых языках благодаря переводчикам. Приказать роботу-пылесосу начать уборку при помощи голоса? Ничего особенного… Для многих голосовые помощники на смартфоне вошли в повседневность. Будущее, в котором компьютер, прочитав постороннюю заметку о футболе, соответствующим образом меняет тональность новости о погоде, уже наступило.

Как это всё работает? Как стать специалистом в NLP (расшифровывается Natural Language Processing, не путайте с нейролингвистическим программированием:) )?

Тех хабровчан, кто задается такими вопросами, мы приглашаем на открывшийся недавно онлайн- курс Samsung Research Russia. Под катом подробности…

Авторы курса “Нейронные сети и обработка текста”

В предыдущей статье мы обсудили основы устройства рекомендательных систем и кейсы использования. Узнали, что основной принцип заключается в рекомендации товаров, понравившихся людям с похожим вкусом, и применении алгоритма коллаборативной фильтрации.

В данной статье, будут рассмотрены лайфхаки рекомендательных систем на основе реальных бизнес кейсов. Будет показано, какие метрики лучше использовать, и какую степень близости выбрать для предсказания.

Как обычно, мы пытаемся решить сложную математическую задачу минимальными средствами и затратами. Суть задачи – сортировать товары интернет-магазина так, чтобы это было наиболее удобно покупателю.

Самый простой способ – задавать порядок вручную. В физических магазинах на полках делается именно так, и это называется «выкладка». У нас её делают продавцы по планограммам под каждую точку (это входит в обучение), а в тех же больших продуктовых – специальные чуваки-мерчендайзеры, которые следят, чтобы всё было ок. В Интернете, конечно, хочется сделать так же, но метод хорош до 50 позиций.

На другой стороне шкалы методы больших данных, когда все данные о вас начиная от сборки браузера, типа девайса (точнее, его цены) и разрешения экрана, плюс все данные профиля и оценка ваших действий на сайте ведут к оптимальному результату. Самый простой способ использования таких данных – за первые 20-30 секунд нахождения на сайте строить ваш профиль и сравнивать с профилями таких же людей. И предлагать вам в итоге не самые дешёвые квартиры и отели, например, а начинать с тех цен, которые для вас будут приемлемыми. Вы наверняка знаете эту сортировку, которую почему-то подают в прессе под соусом «самой удобной для клиента».

По моим ощущениям, самая удобная для нашего покупателя – это такая, которая понятна и поддаётся контролю.

Алгоритм Левенберга-Марквардта прост. Алгоритм Левенберга-Марквардта эффективен.

А еще о нем говорят, что он где-то посередине между градиентным спуском и методом Ньютона, что бы это ни значило. Ну, с методом Ньютона и его связью с градиентным спуском вроде как разобрались. Но что имеют в виду когда произносят эту глубокомысленную фразу? Попробуем слегка подразобраться.

Некоторое время назад на Quora я отвечал на вопрос: как успевать записывать за лектором конспект по математике на LaTeX. Там я объяснил свой рабочий процесс по конспектированию в LaTeX с помощью Vim и Inkscape (для рисунков). Но с тех пор многое изменилось, так что я хочу опубликовать несколько постов в блоге с описанием нового процесса. Это первая из статей.

Я начал использовать LaTeX для конспектирования во втором семестре курса математики, и с тех пор написал более 1700 страниц. Вот несколько примеров, как выглядит конспект:

Доброго времени суток!

В этой статье я подробно опишу алгоритм, который у меня получился в результате использования идеи «заметающей прямой» для построения триангуляции Делоне на плоскости. В нем есть несколько идей, которые я нигде не встречал, когда читал статьи про триангуляцию.
Возможно, кто-то тоже найдет их необычными. Я постараюсь сделать все в лучших традициях и включить в рассказ следующие вещи: описание используемых структур данных, описание шагов алгоритма, доказательство корректности, временные оценки, а также сравнение с итеративным алгоритмом, использующим kD-дерево.

Под катом история о том, как в Додо появилось направление машинного обучения. Спойлер: это я его запустил. Хардкорных технических подробностей тут не будет, обязательно посвящу им отдельную статью. Сегодня больше про мотивацию и поддержку коллег.

Одна из главных задач в Яндекс.Такси — как сделать так, чтобы к пользователю быстро приезжала машина, а у водителя сокращалось время «холостого пробега» (то есть время, когда он на линии без пассажира). Казалось бы, всё просто: пользователь выбирает тариф, указывает дополнительные пожелания (детское кресло, например). Остаётся отфильтровать водителей на линии по этим критериям, выбрать ближайшего и предложить ему заказ. Однако всё так просто только на первый взгляд.

Сегодня я расскажу сообществу Хабра о том, как мы выбираем наиболее подходящего водителя и как этот процесс эволюционировал со временем. Вы узнаете о двух подходах к решению задачи.

^{Заброшенная колода}

Пчела — это нечто удивительно красивое. Самое искусное — это навигационная система с кучей датчиков на входе. Если пчелу положить в новый дом, она через некоторое время вылетит и начнёт писать координаты места. Отлетит на несколько метров и начнёт характерный танец. Пасечники после перемещения улья подкладывают пчёлам специальные ветки, чтобы они не сразу вылетали и терялись, а выползали на них и успели офигеть. А потом начали перекалибровку.

Как довольно быстро выяснилось в СССР, участки около высоковольтных ЛЭП пчёлы не собирают. Собственно, у них как-то отключается навигация из-за электромагнитных помех.

Что ещё хуже, помехи сотовых сетей нарушают пищевую мобилизацию пчёл. Предположительно, это работает так: пчела вылетает из улья за предел запаховой навигации и за предел запомненной области (больше, чем на 5 километров), а потом не может вернуться, используя сенсор поляризации и криптохромный сигнал.

Всё началось с заброшенной колоды в Екатеринбурге, когда мы вместо похода в гости к журналистам по поводу магазина поехали в лес. Вот с этой, что на картинке выше.

Много было постов про переезд, поросенок Петр не знает покоя в России, решил рассказать про свой опыт переезда и работы в Австралии, может это кому-то будет интересно. Мне тут очень нравится, надеюсь это поможет кому-то найти приятную страну, чтобы осесть, или просто получить клевый опыт работы. Так же думаю, рабочий процесс в моей компании может сподвигнуть кого-то на эксперименты в процессе разработки.

Прошу прощения, что получилось так много и не очень структурировано.
И да, все сказанное ниже является только моим собственным мнением и не является официальным взглядом таких компаний, как SEEK и Jora, это меня мое начальство попросило тут написать.