Медленно, но верно, я продолжаю делать серию туториалов о WxPython, где я хочу рассмотреть разработку ферймворка для создания нодового интерфейса с нуля и до чего-то вполне функционального и рабочего. В прошлых частях уже рассказано как добавлять ноды, в этой же части, мы их будем соединять, а на этой картинке показан результат, который мы в этой статье получим:

Еще не идеально, но уже вырисовывается что-то вполне полезное и рабочее.

Прошлые части живут тут:
Часть 1: Учимся рисовать
Часть 2: Обработка событий мыши
Часть 3: Продолжаем добавлять фичи + обработка клавиатуры
Часть 4: Реализуем Drag&Drop
Часть 5: Соединяем ноды

В небольшом цикле статей будет описано использование WxPython для решения вполне конкретной задачи по разработке пользовательского интерфейса, да еще и то, как сделать это решение универсальным. Туториал этот расчитан на тех, кто уже начал изучать эту библиотеку и хочет увидеть что-то более сложное и целостное, чем простейшие примеры (хотя начнется все с относительно простых вещей).



В этой части мы добавим поддерку Drag&Drop к нашему приложению и научим его таким образом создавать новые ноды.

Часть 1: Учимся рисовать
Часть 2: Обработка событий мыши
Часть 3: Продолжаем добавлять фичи + обработка клавиатуры
Часть 4: Реализуем Drag&Drop
Часть 5: Соединяем ноды

Кому интересно, добро пожаловать под кат…

В небольшом цикле статей будет описано использование WxPython для решения вполне конкретной задачи по разработке пользовательского интерфейса, да еще и то, как сделать это решение универсальным. Туториал этот расчитан на тех, кто уже начал изучать эту библиотеку и хочет увидеть что-то более сложное и целостное, чем простейшие примеры (хотя начнется все с относительно простых вещей).

В прошлой части мы реализовали обработку событий мыши, а теперь мы добавим еще одну фичу и реализуем обработку событий от клавиатуры.

Часть 1: Учимся рисовать
Часть 2: Обработка событий мыши
Часть 3: Продолжаем добавлять фичи + обработка клавиатуры
Часть 4: Реализуем Drag&Drop
Часть 5: Соединяем ноды

Кому интересно, добро пожаловать под кат…

В небольшом цикле статей будет описано использование WxPython для решения вполне конкретной задачи по разработке пользовательского интерфейса, да еще и то, как сделать это решение универсальным. Туториал этот расчитан на тех, кто уже начал изучать эту библиотеку и хочет увидеть что-то более сложное и целостное, чем простейшие примеры (хотя начнется все с относительно простых вещей).

В прошлой части я рассказал о задаче и начал описывать процесс реализации, а точнее рендеринг объектов. Теперь же пришла пора реализовать взаимодействие с пользователем.

Часть 1: Учимся рисовать
Часть 2: Обработка событий мыши
Часть 3: Продолжаем добавлять фичи + обработка клавиатуры
Часть 4: Реализуем Drag&Drop
Часть 5: Соединяем ноды

Кому интересно, добро пожаловать под кат…

В небольшом цикле статей будет описано использование WxPython для решения вполне конкретной задачи по разработке пользовательского интерфейса, да еще и то, как сделать это решение универсальным. Туториал этот расчитан на тех, кто уже начал изучать эту библиотеку и хочет увидеть что-то более сложное и целостное, чем простейшие примеры (хотя начнется все с относительно простых вещей).

А начиналось все так: понадобилось мне для одного проекта сделать UI, где надо последовательность обработки сообщений редактировать. Что-то наподобии Simulink'а. Соответственно, полез искать готовые либы/фреймворки. Поначалу подумал, что задачка популярная и кто-нибудь уже сделал это велосипед, поискал, поискал и… не нашел. Точнее нашел много антикварных велосипедов, но кто же будет пользоваться чужим старым велосипедом, если можно сделать свой новый. Но раз уж делать новый велосипед, почему бы не сделать его универсальным, мало ли, где еще пригодится.

Так что попробую в нескольких статья описать процесс разработки с нуля до работающего примера. Ну и чтобы было интересно, а ферймворк был универсален, первая задача для него будет не подобие Simulink'а, а софтина для рисования блок-схем а-ля Visio, но со своим блек-джеком и остальными участниками:)

Часть 1: Учимся рисовать
Часть 2: Обработка событий мыши
Часть 3: Продолжаем добавлять фичи + обработка клавиатуры
Часть 4: Реализуем Drag&Drop
Часть 5: Соединяем ноды

Кому интересно, добро пожаловать под кат…

В предыдущей статье я рассказал о том, что будет если PhD студент решит пойти в академию. А в этом посте мы рассмотрим вариант с выбором индустрии и еще несколько дополнительных возможностей. Итак, если вам интересно, добро пожаловать под кат!

Итак, продолжу свой рассказ об аспирантуре в США. Тут, тут и тут живут предыдущие части, а в этой части я расскажу о том, что происходит после получения докторского звания. На самом деле, я хотел написать обо всем сразу, но ночь подкралась незаметно и тут будет рассказано об одном из двух популярных путей (продолжение живет тут).

Перефразируя известную фразу, есть ли жизнь после PhD, нет ли жизни после PhD — науке не известно. Зато будет известно тем, кто заглянет под кат.

В первых двух частях я описал свое поступление в аспирантуру и стоимость жизни в США. В этой части мы подойдем еще ближе к самому интересному, а если точнее, то я расскажу, откуда и в каких количествах появляются деньги у аспирантов, сколько надо платить за учебу и за чем сюда стоит ехать (или не ехать). Ну и наконец будет начало описания того, как можно сюда приехать.

Часть 1: Поступление

Живет тут

Часть 2: Стоимость жизни в США

Живет тут

Не так давно я выкладывал историю о поступлении в аспирантуру в США, теперь же я расскажу немного о жизни аспиранта и о финансовых вопросах поступления и стоимости жизни в США на примере своих реальных цифр (большая часть цифр указаны для Южной Каролины).

На Хабре периодически попадаются истории о том, как люди едут учиться за границу. Не так давно писали о получении магистра в США и я наконец решился описать свою историю о том, как я попал в аспирантуру и начал делать PhD, а также мой опыт летнего интерншипа в исследовательской лаборатории Mitsubishi Electric, ну и просто пару слов об образовании постсоветском и зарубежном.
Правда пишу я с немного корыстной целью — завлечь сюда нескольких будущих аспирантов для работы над одним интересным проектом. Так что, если вам интересно и особенно если есть желание попасть в аспирантуру в США, добро пожаловать под кат.

 

Итак, прошел почти год с момента моего первого поста о программировании видеокарт и страшилок о том, как это все сложно. Теперь настала пора показать, что все не так плохо и как пользоваться этой странной штукой по имени OpenCL, да еще и использовать его главное преимущество, то есть возможность запускать один и тот же код на разных девайсах. А еще я покажу как можно получить на порядок большую производительность обычного процессора практически бесплатно.

Почитал я немного про автовыставку в Детройте, про то, что Lane Departure Warning становится все более и более популярным и решил, что надо бы поделиться своим опытом изготовления прототипа этой системы из нехитрых компонентов в виде веб-камеры, Питона, OpenCV и пары дней усердной медитации:)

Историю создания прототипа можно почитать и посмотреть под катом… (там картинки, много...)

 

 

Несколько дней назад Nvidia начала принимать заявки для получения гранта в размере 25k$ для исследовательских проектов на тему графики и высокопроизводительных вычислений "Graduate Fellowship Program".

Надеюсь на Хабре есть коллеги, которым это пригодится.

Немного деталей и личные впечатления прошлого года под катом

В прошлом семестре брал я курс компьютерного зрения и под конец надо было делать финальный проект на любую тему, которая с этим связана. Стало мне интересно, можно ли при помощи веб-камеры отслеживать глаза пользователя и показывать ему 3д объекты с правильного ракурса, этим я и решил заняться. Т.е. сделать из монитора эдакое окно в виртуальный мир. Теперь же я хочу поделиться с хабрапользователями о том, как это у меня получилось и какие подводные камни встретились на пути.

Я тут как-то читал, как люди жаловались на отрицательную карму и трудность в получении инвайта. Мол сложно придумать тему и написать хороший пост по ней, а некоторым банально не хватает кармы для этого. У меня наоборот, проблема скорее в том, чтобы найти время написать пост, тема всегда найдется. Но есть некоторые вещи, которые я бы хотел увидеть, но, опять же, нет времени самому найти.

Как на счет того, чтобы создать список тем, которые человеку с кармой/инвайтом интересно увидеть и за которые он готов чем-то хорошим поделиться? Тогда люди будут не выбирать тему наобум, а точно знать, что если они такое сделают, то точно найдется человек, которому это интересно и будет карма/инвайт.

Если же не хватает кармы для поста, то можно показать просившему пост перед публикацией и он уже даст достаточно кармы.

Вроде, с точки зрения правил, ничего криминального нет. Человек честно зарабатывает карму/инвайт за хороший пост, только ему становится немного проще, так пост наверняка кому-то будет интересен. И одновременно с этим, заказчик получает информацию на интересную ему тему.

Update с описанием реализации под катом.

Немного истории или обещанного три года ждут

Чуть больше года назад Khronos Group представила новую версию OpenCL 1.1 и nVidia сразу похвасталась тем, что у нее уже готов пре-релиз драйвер с поддержкой нового стандарта. Все бы хорошо, да только пре-релиз — это не рабочий инструмент (тут и в официальных драйверах багов хватает, а в тестовой версии уж подавно), поэтому разработчики честно ждали релиза новой версии. Вышла CUDA 4, а OpenCL'а все не было и не было. Причем из новой версии драйверов исключили даже пре-релиз версию OpenCL, т.е. приходилось выбирать между старый драйвер с CUDA 3 + OpenCL 1.1 или новый драйвер с CUDA 4 + OpenCL 1.0. Но сегодня свершилось! Разработчикам пришло письмо о том, что финальная версия уже доступна в официальных драйверах 280.13, правда пока что бета версии, но это не надолго.

Итак, я решил вспомнить о том, что же там такого нового и хорошего в новой версии, поделиться комментариями о том зачем та или иная функция может понадобится и есть ли подводные камни о которых надо знать.

На Хабре уже были статьи об OpenCL, CUDA и GPGPU со сравнениями производительности, базовыми понятиями и примерами, поэтому рассказывать об основах и принципах работы я тут не буду, даже код не покажу. Но я хочу описать в чем заключаются реальные трудности при использовании GPU (про ограничения и их последствия), почему нельзя сравнивать производительность CPU и GPU, а также про то насколько “универсален” OpenCL на самом деле.