Так уж случилось, что я пишу код для разных IoT-железок, связанных с электричеством, типа зарядных станций автомобилей. Поскольку аппаратных ресурсов, как правило, вполне достаточно, то основным фокусом является не экономия каждого байта и такта процессора, а понятный и надежный код. Поэтому в проекте разрабатывают под Embedded Linux и в качестве основного языка используют C++ в его современном варианте - C++17, активно поглядывая на фичи из стандарта 20-го года и новее.

Иногда запускаются новые проекты на той же платформе, с теми же процессами и с переиспользованием многих уже существующих компонентов, и тогда в эти проекты мы ищем программистов, с учетом вышесказанного - программистов на C++. В embedded, тем не менее, чистый C все еще очень популярен, и нередко собеседоваться на вакансию C++ Developer'а приходят именно сишники. Логика у человека простая: языки, на первый взгляд, довольно близкие, базовый синтаксис одинаков, про ООП кандидат что-то слышал, и значит, основная база уже есть и он сможет легко освоить C++ за 21 день в процессе работы, поэтому можно наплести про "с C++ тоже работал", начать писать на "Си с классами" и все получится.

Лет 20 назад люди тоже ленились. Но термин «прокрастинация» хоть уже существовал (с 1970-х), но не был знаком абсолютно всем, как сейчас. Мне кажется, у нас эпидемия. И, кажется, я знаю почему и что с ней можно сделать. Во всяком случае, у меня работает. И откладывать чтение на потом не придётся – всего 3 правила, уложусь в 5-7 минут Вашего времени

Меня всегда интересовало низкоуровневое программирование – общаться напрямую с оборудованием, жонглировать регистрами, детально разбираться как что устроено... Увы, современные операционные системы максимально изолируют железо от пользователя, и просто так в физическую память или регистры устройств что-то записать нельзя. Точнее я так думал, а на самом деле оказалось, что чуть ли не каждый производитель железа так делает!

Приветствую. Представляю вашему вниманию перевод статьи «My Favorite JavaScript Tips and Tricks», опубликованной 28 июля 2020 года автором Tapas Adhikary

Большинство языков программирования являются достаточно открытыми, чтобы предоставить разработчикам возможность делать одно и то же разными способами. JavaScript не является исключением. Зачастую, у нас есть разные пути достижения одинакового результата, что порой даже может сбивать с толку.

При этом, некоторые приёмы обладают преимуществами перед аналогами. В данной статье я привожу список моих любимых. Уверен, какие-то из них вам также будут знакомы.

Представляю вашему вниманию перевод статьи The Magical Methods in C# автора CEZARY PIĄTEK.

Есть определенный набор сигнатур методов в C#, имеющих поддержку на уровне языка. Методы с такими сигнатурами позволяют использовать специальный синтаксис со всеми его преимуществами. Например, с их помощью можно упростить наш код или создать DSL для того, чтобы выразить решение проблемы более красивым образом. Я встречаюсь с такими методами повсеместно, так что я решил написать пост и обобщить все мои находки по этой теме, а именно:

• Синтаксис инициализации коллекций
• Синтаксис инициализации словарей
• Деконструкторы
• Пользовательские awaitable типы
• Паттерн query expression

В интернете есть много статей с описанием алгоритма градиентного спуска. Здесь будет еще одна.

8 июля 1958 года The New York Times писала: «Психолог показывает эмбрион компьютера, разработанного, чтобы читать и становиться мудрее. Разработанный ВМФ… стоивший 2 миллиона долларов компьютер "704", обучился различать левое и правое после пятидесяти попыток… По утверждению ВМФ, они используют этот принцип, чтобы построить первую мыслящую машину класса "Перцептрон", которая сможет читать и писать; разработку планируется завершить через год, с общей стоимостью $100 000… Ученые предсказывают, что позже Перцептроны смогут распознавать людей и называть их по имени, мгновенно переводить устную и письменную речь с одного языка на другой. Мистер Розенблатт сказал, что в принципе возможно построить "мозги", которые смогут воспроизводить самих себя на конвейере и которые будут осознавать свое собственное существование» (цитата и перевод из книги С. Николенко, «Глубокое обучение, погружение в мир нейронный сетей»).

Ах уж эти журналисты, умеют заинтриговать. Очень интересно разобраться, что на самом деле представляет из себя мыслящая машина класса «Перцептрон».

В рамках предыдущей статьи мы рассказали про такую проблему машинного обучения, как Adversarial примеры и некоторые виды атак, которые позволяют их генерировать. В данной статье речь пойдет об алгоритмах защиты от такого рода эффекта и рекомендациях по тестированию моделей.

Здравствуйте! В этой статье я расскажу какие шаги нужно пройти для создания простого процессора и окружения для него.

Задача на сегодня: как определить угол поворота инкрементального энкодера?

Оптически энкодер 1000/оборот и ATMega не имеющая аппаратной схемы работы с энкодером (как у серий STM32, например) — это тупик.

Intro

Основам git мне пришлось научиться на своем первом месте работы (около трех лет назад).
С тех пор я считал, что для полноценной работы нужно запомнить всего-лишь несколько команд:

• git add <path>
• git commit
• git checkout <path/branch>
• git checkout -b <new branch>

И дополнительно:

• git push/pull
• git merge <branch>
• git rebase master (а что, можно еще и на другие ветки ребейзить? О_о)

В принципе, я и сейчас во многом так считаю, но со временем волей-неволей начинаешь узнавать интересные трюки.

Введение

Постановка задачи

# -*- coding: utf8 -*-    
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a=10
def f(q): Функция цены от объёма товара
         return a*np.e**(-0.5*q**2)
def h(q): #Функция издержек от объёма товара
         return np.sqrt(q)
plt.figure()
q= np.arange(0, 2.01, 0.1)#Массив значений аргумента
plt.title(r'$y=f(q)$') #Заголовок в формате TeX
plt.ylabel(r'$f(q)$') #Метка по оси y в формате TeX
plt.xlabel(r'$q$') #Метка по оси x в формате TeX
plt.grid(True) #Сетка
plt.plot(q,f(q)) #Построение графика
plt.figure()
plt.title(r'$y=h(q)$') #Заголовок в формате TeX
plt.ylabel(r'$h(q)$') #Метка по оси y в формате TeX
plt.xlabel(r'$q$') #Метка по оси x в формате TeX
plt.grid(True) #Сетка
plt.plot(q,h(q)) #Построение графика
plt.show() #Показать график

Вступление