Осенью 2019 года в iOS команде Облака Mail.ru произошло долгожданное событие. Основной базой данных для персистентного хранения состояния приложения стала весьма экзотическая для мобильного мира Lightning Memory-Mapped Database (LMDB). Под катом вашему вниманию предлагается её подробный обзор в четырех частях. Сначала поговорим о причинах столь нетривиального и трудного выбора. Затем перейдем к рассмотрению трёх китов в основе архитектуры LMDB: отображённые в память файлы, B+-дерево, copy-on-write подход для реализации транзакционности и мультиверсионности. Наконец, на сладкое — практическая часть. В ней рассмотрим, как поверх низкоуровневого key-value API спроектировать и реализовать схему базы с несколькими таблицами, включая индексную.​

Недавно мы рассказывали, что анализатор кода PVS-Studio начал интегрироваться с PlatformIO. Естественно, при этом команда разработчиков PVS-Studio общалась с командой PlatformIO и те предложили ради интереса проверить код операционной системы реального времени Zephyr. Почему бы и нет, подумали мы, и вот перед вами статья о таком исследовании.

Представляю вашему вниманию заключительную статью из трилогии «Восстановление расфокусированных и смазанных изображений». Первые две вызвали заметный интерес — область, действительно, интересная. В этой части я рассмотрю семейство методов, которые дают лучшее качество, по сравнении со стандартным Винеровским фильтром — это методы, основанные на Total Variaton prior.
Также по традиции я выложил новую версию SmartDeblur (вместе с исходниками в open-source) в которой реализовал этот метод. Итоговое качество получилось на уровне коммерческих аналогов типа Topaz InFocus. Вот пример обработки реального изображения с очень большим размытием:

Существует множество библиотек графического интерфейса для микроконтроллеров и встраиваемых систем, но многие из них имеют ограниченный функционал, сложность в использовании и интеграции, необходимость обязательного использования внешней оперативной памяти, а некоторые стоят больше, чем ваш проект целиком. Из-за этих причин и многих других было решено писать свою библиотеку.

Назвал я её MakiseGui.

Темы использования Raspberry pi для FPV управления и мониторинг движения в кадре по векторам H.264 не новы. Разработка не претендует на оригинальность, да и времени на нее было потрачено относительно не много (с июля по выходным. иногда.).

Но, возможно, мой опыт (и исходники) окажутся кому ни будь полезными.

Мысль о том, что нужно сделать видео наблюдение в квартире, возникала после того как сосед сказал, что кто-то копался в замке двери.

Первое что было сделано на скорую руку – это установка известной программы motion на Raspberry pi zero c камерой v1.3. В принципе, задачу решает. Если устраивает оповещение через почту и fps=4-5.

Но это показалось не интересным. Под рукой была платформа с колесами и обвязкой от старых экспериментов и аккумуляторы 18650 от старых ноутов.

В результате получилась забавная смесь мобильного видеонаблюдения и детектора движения.
Поскольку у меня есть арендованный VPS, то проблем доступом извне (домашняя сетка за NAT) не было. Время автономной работы около 4-х суток если не злоупотреблять ездой и фарой.

Можно поездить по квартире, удаленно управляя как камерой, так и платформой и оставить в режиме «сторож» (motion detect) в любом нужном месте.

Так получилось, что для одного из проектов понадобилась управляемая система пространственного позиционирования целеуказателя. Сервоприводы различных производителей оказались довольно дорогими и было решено купить управляемую камеру и использовать встроенный сервопривод камеры для позиционирования. С PTZ камерами я дела никогда не имел, поэтому на пробу была приобретена камера J2000IP-CmPTZ-111v2.0, якобы российского производителя "3С-Групп".

Внимание! Публикация не является обзором камеры и скорее всего описывает разбор механизмов управления камерой предлагаемый производителем оборудования, а также оценку безопасности её использования.

Информация уже была на хабре: habrahabr.ru/post/115808 и habrahabr.ru/post/117735
Там описывается Motion-JPEG (MJPEG).
Мир не стоит на месте и видео наблюдение тоже. Всё чаще и чаще используются другие кодеки.
Тут описываю свой опыт в этом «мире».
Профессионалы ничего нового не узнают, другим может будет просто интересно.
Разрабатывалось всё в качестве обучения и тренировки.
Речь пойдет о RTP, RTSP, h264, mjpeg, onvif и всём вместе.
Перед прочтением обязательно прочитать статьи другого автора, указанные выше.

За 11 лет работы на рынке видеонаблюдения, нам пришлось столкнутся с множеством программ для управления системами видеонаблюдения, с какими-то мы работали, какие то тестировали, какие хотели потестировать, но так и не успели этого сделать, про какое-то просто читали в обзорах подобных тому, что читаете вы.

В итоге, как нам кажется у нас получился самый полный список программного обеспечения для систем видеонаблюдения.

Все программное обеспечение разбито на три группы:

• Программное с открытым исходным кодом
• Бесплатное программное обеспечение с ограниченным функционалом
• Программное обеспечение бесплатное в течении пробного периода

Скоро будет 7 лет с момента написания статьи "Видеонаблюдение под Ubuntu для «чайников» (ZoneMinder)". За эти годы она не раз корректировалась и обновлялась в связи с выходом новых версий, но кардинальная проблема, а именно — стоимость IP видеокамер, оставалась прежней. Её обходили оцифровывая аналоговые потоки и эмулируя IP камеры с помощью USB «вебок».

Ситуация изменилась с появлением китайских камер стандарта ONVIF 2.0 (Open Network Video Interface Forum). Теперь любую камеру отвечающую стандарту вы можете настроить с помощью ONVIF Device Manager.

Всем привет!

Наверное, ни для кого не секрет, что в последнее время облачные сервисы видеонаблюдения набирают популярность. И понятно почему так происходит, видео — это "тяжелый" контент, для хранения которого необходима инфраструктура и большие объемы дискового хранилища. Использование локальной системы видеонаблюдения требует средств на эксплуатацию и поддержку, как в случае организации, использующей сотни камер наблюдения, так и в случае индивидуального пользователя с несколькими камерами.

Облачные системы видеонаблюдения решают эту задачу — предоставляя клиентам уже существующую инфраструктуру хранения и обработки видео. Клиенту облачного видеонаблюдения достаточно просто подключить камеру к интернету и привязать к своему аккаунту в облаке.

Есть несколько технологических способов подключения камер к облаку. Бесспорно, наиболее удобный и дешевый способ — камера напрямую подключается и работает с облаком, без участия дополнительного оборудования типа сервера или регистратора.

Для этого необходимо, чтобы на камере был установлен модуль ПО работающий с облаком. Однако, если говорить про дешевые камеры, то у них очень ограничены аппаратные ресурсы, которые почти на 100% занимает родная прошивка вендора камеры, а ресурсов необходимых для облачного плагина — нет. Этой проблеме разработчики из ivideon посвятили статью, в которой говорится почему они не могут установить плагин на дешевые камеры. Как итог, минимальная цена камеры — 5000р ($80 долларов) и миллионы потраченных денег на оборудование.

Мы эту проблему успешно решили. Если интересно как — велком под кат

Помните то чувство, когда вы хотите понравиться девушке, но понятия не имеете, как это сделать? Прокручиваете множество вариантов. А потом отбрасываете все, натыкаясь на звучащую в голове фразу: «У вас никогда не будет второго шанса произвести первое впечатление!». Я помню. Стараешься «стать для нее лучше». Меняешь одежду, начинаешь заниматься спортом, записываешься на танцы. Но, так и не решаешься подойти. А потом, спустя годы, ты можешь узнать, что всего этого не требовалось. Ты ей и так нравился. Когда был самим собой. Только она не понимала, почему ты просто взял и не подошел.

На днях я открыл почтовый ящик и увидел письмо от администрации хабра. Прошло три месяца с тех пор, как мы завели корпоративный блог или точнее его оплатили. Но так и не написали ни одной статьи. Во многом это моя вина, так как считал первую статью на Хабре очень важной. Я точно также полагаю, что нет второго шанса произвести первое впечатление.

Я думал о том, что же написать? «Мы лидеры рынка… первый сервис видеонаблюдения через Интернет…  передовые технологии...». Полнейшая чушь. Я бы такое просто не стал читать. К черту всю эту чепуху.

Привет!
Хотелось бы в одной статье вкратце рассказать о достижениях математиков, которыми мы уже пользуемся или скоро будем.
Начнем

Среди задач по программированию часто попадаются такие: дана последовательность однотипных элементов (обычно это числа), требуется за один проход по ней найти какую-нибудь характеристику (среднее квадратическое отклонение, количество минимальных элементов, непрерывный участок с наибольшей суммой...) Дополнительное ограничение — последовательность может быть очень длинной, и в память не поместится. Других ограничений на элементы последовательности, обычно, не накладывается.
С этими задачами всё, более или менее, понятно: нужно найти то, что на мехмате МГУ называют «индуктивным расширением» искомой функции, и реализовать её вычисление. Если найти не удалось (требуемый объём памяти слишком велик), то задача не решается.
Но попадаются и другие задачи. В них есть дополнительные ограничения на элементы последовательности в совокупности, и эти ограничения приходится существенно использовать для решения (и проверять их не надо). Простейшая такая задача выглядит так:

Задача 1. В последовательности записаны целые числа от 1 до N в произвольном порядке, но одно из чисел пропущено (остальные встречаются ровно по одному разу). N заранее неизвестно. Определить пропущенное число

Решение очевидно: просматриваем числа, находим их количество K и сумму S. По условию, N=K+1, значит, сумма чисел от 1 до N будет равна (K+1)*(K+2)/2, и пропущенное число равно (K+1)*(K+2)/2-S. Если вы почему-то боитесь переполнений, то работайте с беззнаковыми числами (там переполнения не страшны — но будьте осторожны при вычислении (K+1)*(K+2)/2 :) ), или вместо суммы ищите XOR всех чисел.

Действительно, с выходом Java ME Embedded 8.1, полноценный Java-рантайм теперь доступен на плате Freescale K64F, которая несет на борту 256KB RAM и оснащена процессором на базе архитектуры ARM Cortex M4. Еще одной важной особенностью нового выпуска Java ME SDK стала поддержка Eclipse IDE. Страница нового релиза Java ME Embedded 8.1 здесь: http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/overview/index.html

Платформа Java ME Embedded 8.1 специально создана для того, чтобы перенести все полезные функциональные возможности Java на устройства с ограниченными аппаратными возможностями и даже, микроконтроллеры. Появление платформы Java ME Embedded, во многом, обусловлено развитием нового направления в информационных технологиях, Интернета Вещей (Internet of Things, IOT). Развитие IoT связано как с новыми возможностями, так и с новыми проблемами. Часть задач, таких как безопасность, работа с сетевыми подключениями, общение с внешними интерфейсами UART, I2C, SPI, GPIO успешно решает Java ME Embedded 8.1. Использование Java вместо нативных инструментов сокращает время выпуска продукта и открывает доступ к значительным трудовым ресурсам. Кстати, а вы знаете, что команда разработки Java ME Embedded почти полностью находится в Санкт-Петербурге? Что еще интересного приготовили наши разработчики вы узнаете дальше…

Привет, Хабр.

Люблю нестандартные решения. Cейчас я покажу, как измерять температуру воздуха с помощью ультразвука.

Основное

• Reference Source для .NET 4.6 перелицензируется под MIT;
• В дальнейшем фреймворк будет с открытыми исходниками и поставляться по частям через NuGet, можно будет с приложением поставлять свою сборку, которая будет изолирована от всего остального;
• Разработка переезжает на GitHub;
• Скоро откроют исходники рантайма, включая RyuJit и сборшик мусора;
• Для всего этого счастья планируется официальная поддержка никсов.

​

​

Mono не то чтобы больше не нужен, в дальнейшем с ними будут плотно сотрудничать для портирования, вероятно, этот стек будет некоторое время поставляться в составе Mono, так как открыто ещё далеко не всё и для полноценной работы потребуются вещи из его состава.

Представляем Яндекс.Кит — нашу прошивку для смартфонов на основе AOSP. Она сделана специально для людей в России с учётом всех тех локальных особенностей, о которых мы знаем. А мы как компания, которая отвечает в день на более, чем 250 миллионов запросов от российских пользователей, знаем о таких особенностях и потребностях немало.

Встроенная в Кит клавиатура знает падежи русского языка и подсказывает слова при вводе с их учётом. Поиск по адресной книге понимает, что Александр, Sasha и Шура — это одно и то же. Яндекс.Кит хорошо распознает русскую речь, в него встроены технологии геолокации и карты от Яндекса. Кроме того, адресная книга в Ките — бесконечная. Благодаря данным из Яндекс.Справочника искать телефоны ближайших аптек и кафе можно прямо в интерфейсе дайлера. Это же даёт возможность определять входящий звонок от неизвестной вам организации, данные о которой будут подгружаться из облака. И это не всё, чему Яндекс научился за все те годы, что делает поиск и мобильные приложения в России.



Отдельные элементы Кита будут представлены в феврале на Mobile World Congress в Барселоне. В марте мы будем готовы поделиться с вами прошивкой, которую вы сможете опробовать на своих устройствах.

Китай активно блокирует доступ к всяким страшным оппозиционным сайтам (Тянаньмей, 六四事件, 1989, баним Хабр в Китае). Для этого во всю используется DPI — глубокий анализ пакетов. Который позволяет не просто закрывать доступ к IP/доменному имени, а вырезать «лишнее», либо закрывать конкретные страницы. Если какой-то сайт (типа google) начинает использовать SSL, то SSL по этому направлению просто закрывают, оставляя пользователей с http-only.

Однако… Есть в мире сайты, которые Китай не рискует банить. Один из них — github. Если бан gmail или facebook оставит кого-то без любимой почты или возможности увидеть статусы друзей, то бан github'а оставит сотни и тысячи айтишных компаний без доступа к репозиториям open-source приложений и библиотек. А их на гитхабе уже over 5000000. Это означает простой в работе, или даже прекращение деятельности компании (мы-то знаем, что это не проблема, но китайцы свой файрвол воспринимают вполне серьёзно, и русский сценарий «мы всё запретим, а там дальше кому надо сам разберётся» не рассматривают).

При этом github использует SSL всегда. http доступа просто нет. Таким образом, прямой DPI не возможен, а некоторые товарищи, пронюхав про это, начали активно использовать github для обмена информацией о том, как обходить файрвол, адресами прокси-серверов и т.д.

Не желая мириться с подобным, Китай перенаправил трафик github на свои сервера. Разумеется, по HTTPS. И, разумеется, не имея сертификата гитхаба. Таким образом, пользователи китая начали получать предупреждения об ошибке сертификата, а китайская кровавая гэбня получила возможность читать и модифицировать чужие коммиты. Если, конечно, коммитящий или читающий, согласится с тем, что HTTPS с фальшивым сертификатом это нормально. Впрочем, вариантов (легальных) у него нет, т.к. другого варианта доступа к гитхабу не предусмотрено.

Это всё вместе называется man-in-the-middle. И это суровая китайская реальность.

Иногда борьба корпораций с конечными пользователями приобретает гротескную форму, что и побудило меня написать этот пост. Коротко: я перестал беспокоиться любить FTDI.

Если вы используете устройство с подключением через конвертер USB2COM на чипе FTDI под Windows — берегитесь. В рамках борьбы с пользователями за интеллектуальную собственность FTDI ломает контрафактные чипы программными средствами.

Наверное, это самый экологичный робот — осуществляет 3D-печать из природных материалов (почва и песок), используя при этом природную энергию (Солнце).

Несмотря на то, что создание больших конструкций и зданий пока еще неподвластно роботу, его создателям удалось напечатать ряд скульптур (стулья, колонны и дуговые несущие конструкции) из песка, земли и специльной затвердевающей смеси.

Под катом — видео и FAQ.