Pull to refresh
0
0

Превращатель хотелок в работалки.

Send message

Знакомство с GStreamer: Источники данных

Reading time 10 min
Views 71K
Здравствуй, хабраюзер, интересующийся фреймворком GStreamer! Сегодня мы поговорим о источниках медиа-данных (sources), и тем самым продолжим курс статей посвященный GStreamer.

Предыдущая статья: Знакомство с GStreamer: Введение.

Вступление



Источники данных — это класс плагинов GStreamer который позволяет читать медиаданные из различных источников, таких как файловая система или аудио-входы звуковой карты. Также, они позволяют получать медиапоток с различных серверов потокового вещания, такие как HTTP (ICECast, ShoutCast), RTSP, RTMP, TCP и UDP. А еще имеется возможность читать данные с DVB карт, CDDA-дисков (народе известных просто как «компакт-диски»), и еще много всего, при помощи различных плагинов, которых на данный момент около 30.
Примечание: как говорилось в прошлой статье, источники данных имеют только один pad с названием src, так как его можно подключить к другому элементу, но к нему подключить ничего нельзя.

В этой статье мы разберем некоторые (пожалуй, наиболее востребованные) источники данных, напишем немного кода на Python и узнаем много нового.
Поехали
Total votes 30: ↑28 and ↓2 +26
Comments 11

Курс о Deep Learning на пальцах

Reading time 2 min
Views 172K
Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!

Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как практический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.

Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.


Читать дальше →
Total votes 117: ↑117 and ↓0 +117
Comments 31

15 когнитивных искажений

Reading time 9 min
Views 178K
Люди сталкиваются с большим объёмом информации, часть из которой достоверна, а часть освещает интересующую область односторонне, а иногда и сознательно искажённо.

Эта статья о том, как отличать достоверную информацию от искажённой, и о том, как правильно подавать информацию, чтобы убедить других людей.



Начнём с того, что люди не всегда мыслят рационально. Это данность, которая обусловлена принципами работы нашего интеллекта, выработанными в процессе эволюции. Условно, представим разум, разделённый на две Системы. Устройство разума не так однозначно, но описанное упрощение позволит понять причины искажений. Первая система генерирует решения и гипотезы быстро «если коснёмся горячего предмета, то отдёрнем руку». Вторая, принимает решения путём логических рассуждений. Первая Система генерирует гипотезы, а вторая принимает их или отвергает. Такой способ мышления медленный и энергозатратный. Логическое рассуждение используется людьми реже и требует больших усилий. Это причина большинства когнитивных искажений.

Так, галочка «по умолчанию согласен» позволила увеличить количество согласных на донорство до 86% в Швеции, тогда как в Дании, где при получении прав нужно самостоятельно ставить согласие, т. е. принимать осознанный выбор, количество согласных на донорство 4%.
Читать дальше →
Total votes 63: ↑62 and ↓1 +61
Comments 114

LTSP: Терминальный сервер на Linux

Reading time 11 min
Views 186K


Сейчас я расскажу вам о том, как можно сэкономить немалое количество времени и денег на вашей IT-инфраструктуре.
Как централизованно админить большое количество linux рабочих станций не разводя при этом хаос в вашей экосистеме.
И так, что же такое LTSP?


LTSP — Это терминальное решение на Linux.
Говоря "терминальное", я в первую очередь имею в виду не подключение к удаленному рабочему столу как в Windows. Я подразумеваю гораздо более гибкую и продвинутую систему доставки ПО, конфигов, домашенего каталога, да и самой операционной системы на клиентские рабочие станции с вашего терминального сервера.


В частности, LTSP — это совокупность преднастроенных программ и скриптов которые позволят вам без особого труда превратить вашу свежеустановленную Ubuntu, или другой дистрибутив, в полностью готовое к работе терминальное окружение. Которое будет загружаться на любых компьютерах в вашей сети и предоставлять пользователю полноценный интерфейс.


У LTSP есть несколько режимов работы:


  • тонкий клиент
  • толстый клиент
Читать дальше →
Total votes 16: ↑15 and ↓1 +14
Comments 28

Как лучше разбираться в людях

Reading time 31 min
Views 102K
Рассказывать айтишникам про психологию то еще дело, некоторые читатели скажут: «Bullshit!», и вообще не поверят, потому что психологию, даже прикладную, нельзя назвать точной наукой. Тем не менее, задача этой статьи — показать и доказать вам, что некоторые модели действительно работают. В основе доклад Сергея Котырева из UMI на РИТ++ 2017, от его лица дальше и пойдет повествование.



Я — IT-предприниматель с 20 летним стажем. Так получилось, что с самого начала карьеры мне пришлось управлять людьми. Как выпускник технического вуза и айтишник, я изначально понял, что люди сложно поддаются алгоритмизации, и вообще осознанию, пониманию и прогнозированию.

Позже я пришел к мысли, что люди — это вообще самое сложное, с чем приходится работать. Сейчас я думаю, что люди вообще, наверное, самое сложное, что есть во Вселенной.

Мне кажется, о поведении и предсказании поведения спиральных галактик мы знаем больше, чем о том, как поведет себя человек, например, моя жена, сотрудник, или особенно сотрудница моего отдела маркетинга, не говоря уже о пиарщицах. О том, что ближайшая к нам Галактика летит, и через сколько-то миллиардов лет столкнется с нашей, мы уже знаем точно.
Total votes 127: ↑113 and ↓14 +99
Comments 63

Глубинное обучение с подкреплением пока не работает

Reading time 33 min
Views 30K
Об авторе. Алекс Ирпан — разработчик из группы Brain Robotics в Google, до этого работал в лаборатории Berkeley Artificial Intelligence Research (BAIR).

Здесь в основном цитируются статьи из Беркли, Google Brain, DeepMind и OpenAI за последние несколько лет, потому что их работы наиболее заметны с моей точки зрения. Почти наверняка я что-то упустил из более старой литературы и от других организаций, так что прошу прощения — я всего лишь один человек, в конце концов.


Введение


Однажды в Facebook я заявил следующее.
Когда кто-то спрашивает, может ли обучение с подкреплением (RL) решить их проблему, я сразу отвечаю, что не может. Думаю, что это верно как минимум в 70% случаев.
Глубинное обучение с подкреплением сопровождается массой шумихи. И на то есть хорошие причины! Обучение с подкреплением (RL) — невероятно общая парадигма. В принципе, надёжная и высокопроизводительная система RL должна быть прекрасна во всём. Слияние этой парадигмы с эмпирической силой глубинного обучения очевидно само по себе. Глубинное RL — это то, что больше всего похоже на сильный ИИ, и это своего рода мечта, которая подпитывает миллиарды долларов финансирования.

К сожалению, в реальности эта штука пока не работает.

Но я верю, что она выстрелит. Если бы не верил, то не варился бы в этой теме. Но впереди куча проблем, многие из которых фундаментально сложны. Прекрасные демки обученных агентов скрывают всю кровь, пот и слёзы, что пролились в процессе их создания.
Читать дальше →
Total votes 59: ↑59 and ↓0 +59
Comments 34

Datalore: открываем бета-версию приложения для анализа данных на Python

Reading time 3 min
Views 26K
Привет, Хабр!

В рядах инструментов JetBrains пополнение. Мы запускаем открытую бета-версию Datalore — умной веб-среды для анализа и визуализации данных на языке Python.

Машинное обучение уверенно захватывает мир: алгоритмы интеллектуального анализа данных стоят за современными коммерческими разработками и исследованиями. Мы разработали приложение, с которым решать задачи машинного обучения легко и приятно: все необходимые инструменты data science доступны из коробки, а умный редактор кода на Python облегчает процесс анализа данных.


Читать дальше →
Total votes 80: ↑76 and ↓4 +72
Comments 34

Распознавание жестов движений на Android используя Tensorflow

Reading time 10 min
Views 18K
image

Введение


В сегодняшние дни есть много разных способов взаимодействия со смартфонами: тач-скрин, аппаратные кнопки, сканер отпечатков пальцев, видео камера (например система распознавания лиц), D-PAD, кнопки на гарнитуре, и так далее. Но что насчет использования жестов движений?

Например быстрое перемещение телефона вправо или влево держа его в руке может очень точно отражать намерение перейти на следующую или предыдущую песню в плей-листе. Или же вы можете быстро перевернуть телефон верх ногами и потом назад для обновления контента приложения. Внедрение такого взаимодействия выглядит многообещающим и буквально добавляет новое измерение в UX. Эта статья описывает как реализовать подобное используя машинное обучение и библиотеку Tensorflow для Android.
Total votes 29: ↑29 and ↓0 +29
Comments 5

Лабораторная работа: введение в Docker с нуля. Ваш первый микросервис

Reading time 26 min
Views 336K
Привет, хабрапользователь! Сегодня я попробую представить тебе очередную статью о докере. Зачем я это делаю, если таких статей уже множество? Ответов здесь несколько. Во-первых не все они описывают то, что мне самому бы очень пригодилось в самом начале моего пути изучения докера. Во-вторых хотелось бы дать людям к теории немного практики прямо по этой теории. Одна из немаловажных причин — уложить весь накопленный за этот недолгий период изучения докера опыт (я работаю с ним чуть более полугода) в какой-то сформированный формат, до конца разложив для себя все по-полочкам. Ну и в конце-концов излить душу, описывая некоторые грабли на которые я уже наступил (дать советы о них) и вилы, решение которых в докере просто не предусмотрено из коробки и о проблемах которых стоило бы задуматься на этапе когда вас распирает от острого желания перевести весь мир вокруг себя в контейнеры до осознавания что не для всех вещей эта технология годна.

Что мы будем рассматривать в данной статье?

В Части 0 (теоретической) я расскажу вам о контейнерах, что это и с чем едят
В Частях 1-5 будет теория и практическое задание, где мы напишем микросервис на python, работающий с очередью rabbitmq.
В Части 6 — послесловие
Читать дальше →
Total votes 108: ↑107 and ↓1 +106
Comments 36

Micro-UART для МикроКонтроллера (ATtiny13A)

Reading time 6 min
Views 15K

Рад приветствовать вновь всех посетителей этого славного места в интернете, чтобы привнести еще один скромный вклад.

В этот раз, он касается уже довольно избитой темы, вокруг которой всегда ходят споры, а когда суть доходит до дела оказывается, что все её реализации либо заточены для конкретной задачи, конкретным человеком, в конкретных условиях, либо не работают совсем.


Речь пойдет о программной реализации UART, для микроконтроллеров AVR компании Atmel, интеллектуальной собственностью которой с некоторых пор владеет компания Microchip.
Читать дальше →
Total votes 42: ↑38 and ↓4 +34
Comments 43

Системы Линденмайера

Reading time 7 min
Views 14K

Естественные паттерны


Системы Линденмайера придумал венгерский биолог Аристид Линденмайер, изучая рост водорослей. Он разработал L-системы как способ описания процесса роста водорослей и простых растений. Результатом стал своего рода язык, на котором можно было выразить свойства рекурсивности и самоподобия роста организма. И в самом деле, L-системы можно использовать для генерирования естественных паттернов; кроме того, хорошо известные математические паттерны тоже можно записать в виде L-системы. В этой статье я расскажу о различных типах L-систем и продемонстрирую их с помощью отрисовки «черепашьей графикой» двухмерных и трёхмерных систем Линденмейера.
Читать дальше →
Total votes 39: ↑39 and ↓0 +39
Comments 3

О том, как я переизобретал медиацентр

Reading time 11 min
Views 133K

Raspberry Pi 3 model B


С приобретением нового телевизора возник вопрос, какую приставку для него брать. Возможностей Chromecast уже не хватало и хотелось полноценный медиацентр на Kodi. Телевизор со SmartTV покупать не вариант — Kodi можно установить только на Android (из SmartTV платформ), а к нему я отношусь без особой любви, к тому же он уже внутри телевизора, а не в отдельной коробке, которую можно безбоязненно перепрошивать. Ну а зачем мне полноразмерный Android, со всеми его сервисами и программами в виртуальной машине, без полноценного GNU/Linux окружения и, скорее всего, без обновлений? По той же причине также были отметены многочисленные готовые медиацентры на Android, хотя та же приставка от Xiaomi довольно хороша. Можно было бы подумать насчёт SmartTV на TizenOS, но для него нет Kodi.

Читать дальше →
Total votes 51: ↑49 and ↓2 +47
Comments 78

Алгоритмический подход к лечению бессонницы

Reading time 5 min
Views 16K
Автор материала рассказывает, как ему удалось побороть бессонницу с помощью математики.



Я борюсь с бессонницей всю свою взрослую жизнь. Проблема впервые проявилась в колледже, и впоследствии сила недуга то росла то убывала, нередко, хоть и не всегда, коррелируя с уровнем стресса.

Обычно все начинается с активной работы ума вечером. Активность может быть связана с поиском решения непростой задачи на работе, или воспроизведением в голове живой беседы, произошедшей за ужином. Или я путешествую и потому пребываю в возбужденном состоянии. То есть это далеко не всегда напряженные мысли, скорее очень увлекательные. Я иду спать, но мой разум не успокаивается. Полчаса спустя я понимаю, что не сплю и начинаю думать, что мне пора бы уже уснуть, поскольку завтра много дел. И это только усугубляет ситуацию. Я начинаю становится недовольным собой и корить себя: «Что не так? Завтра буду ходить недовольный. Мне очень надо попробовать уснуть». И так повторяется до изнеможения. Часами на пролет я лежу без сна.

Следующий день, как и следовало ожидать, действительно проходит ужасно, и под вечер мое сознание наполняется негативными мыслями о своей способности отходить ко сну. Далее сценарий повторяется вновь. При худшем раскладе я остаюсь совсем без сна на протяжении пяти-шести ночей в месяц. Ну а одна-две ночи в месяц вообще стали обычным делом. Разумеется как пики бессонницы, так и ее спады весьма деструктивно сказываются на качестве жизни и эффективности труда.
Читать дальше →
Total votes 21: ↑17 and ↓4 +13
Comments 20

Реактивные формы (reactive forms) Angular 5 (2+) Часть 1

Reading time 4 min
Views 68K


Введение


Одним из достоинств Angular является широкий набор инструментов “из коробки”, которые позволяют быстро создавать формы любой сложности.

В Angular существует 2 подхода к созданию форм:

Template-driven forms — подход, в котором ключевую роль играет шаблон компонента, и все описание производится в нем — этот подход является развитием работы с формами в AngularJS;

Reactive forms — новый подход для работы с формами в реактивном стиле. Описание формы происходит в компоненте в виде дерева объектов, после чего это дерево связывается с шаблоном. Все манипуляции (проверка валидности, подписка на изменение значения и прочее) производятся в компоненте, что делает работу более гибкой, удобной и предсказуемой.

В данной статье мы разберем, как начать работать с reactive forms на примере простой формы с валидацией и сообщениями об ошибках. Код примера.

Реактивные формы. Часть 2.
Читать дальше →
Total votes 18: ↑18 and ↓0 +18
Comments 17

Разрабатываем крутой GUI на esp8266 с библиотекой uGFX

Reading time 10 min
Views 56K

В многих проектах для esp8266 я использую TFT экран с тачскрином. В зависимости, от проекта интерфейс может быть простым, например, текстовая консоль, выводящая лог работы приложения или просто график изменения входного сигнала. А в некоторых — сложный GUI, с несколькими экранами, графическими кнопками, строками ввода текста и даже виртуальной клавиатурой.


В этой статье хочу поделиться опытом, как можно подключить экран с тачскрином к esp8266 и реализовать графический интерфейс в среде Arduino.


Видео-тизер:



Итак, приступим

Total votes 47: ↑46 and ↓1 +45
Comments 8

Ошибки новичка Unity, испытанные на собственной шкуре

Reading time 13 min
Views 156K
Привет, Хабр. Это снова я, Илья Кудинов, QA-инженер из компании Badoo. Но сегодня я расскажу не о тестировании (этим я уже занимался в понедельник), а о геймдеве. Нет, этим мы в Badoo не занимаемся, разрабатывать компьютерные игры — моё хобби.

Профессионалы индустрии, не судите строго. Все советы в этой статье адресованы начинающим разработчикам, решившим попробовать свои силы в Unity. Многие советы можно отнести к разработке в целом, но я постараюсь добавить в них Unity-специфику. Если вы можете посоветовать что-то лучше, чем предлагаю я — пишите в комментариях, буду обновлять статью.

Я мечтал разрабатывать игрушки с детства. Наверное, уже в далёком 1994 году, когда мне подарили мою первую Dendy, я думал: “Как была бы здолава, если бы вот в этай иглушке было бы ещё всякое классное...” В средней школе я начал учиться программировать и вместе с товарищем делал свои первые играбельные поделки (ох, как мы их любили!). В институте мы с друзьями строили наполеоновские планы о кардинальном изменении индустрии с помощью нашей совершенно новой темы…

А в 2014 году я начал изучать Unity и наконец-то НА САМОМ ДЕЛЕ начал делать игры. Однако вот беда: я никогда не работал программистом. У меня не было опыта настоящей корпоративной разработки (до этого я всё делал “на коленке”, и, кроме меня, в моём коде никто бы не разобрался). Я умел программировать, но я не умел делать это хорошо. Все мои знания Unity и C# ограничивались скудными ещё на тот момент официальными туториалами. А мой любимый способ познавать мир — делать ошибки и учиться на них. И я наделал их предостаточно.

Сегодня я расскажу о некоторых из них и покажу, как их избежать (ах, если бы я знал всё это три года назад!)

Для того чтобы понять все используемые в материале термины, достаточно предварительно пройти один-два официальных туториала Unity. Ну, и иметь хоть какое-то представление о программировании.
Читать дальше →
Total votes 67: ↑64 and ↓3 +61
Comments 36

Сверточная сеть на python. Часть 3. Применение модели

Reading time 7 min
Views 32K

Это заключительная часть статей о сверточных сетях. Перед прочтением рекомендую ознакомиться с первой и второй частями, в которых рассматриваются слои сети и принципы их работы, а также формулы, которые отвечают за обучение всей модели. Сегодня мы рассмотрим особенности и трудности, с которыми можно столкнуться при тестировании вручную написанной на python сверточной сети, применим написанную сеть к датасету MNIST и сравним полученные результаты с библиотекой pytorch.
Читать дальше →
Total votes 62: ↑61 and ↓1 +60
Comments 8

Как правильно чистить лук, или Почему разработка ПО выходит из-под контроля

Reading time 10 min
Views 29K


Вы придумали стартап и с самыми лучшими намерениями нанимаете разработчика для реализации своей идеи. Но идет неделя за неделей, а приложение по-прежнему нуждается в доработке. Как-то незаметно появляются новые функции, и масштаб задачи понемногу расширяется.

Складывается ощущение, что проект зажил собственной жизнью и пытается сожрать вас.



Как так случилось? Может, наняли плохого разработчика? Кто-то ошибся в планировании проекта? А вдруг сама идея проекта была ужасной?

Возможно. Но часто проект бывает с самого начала обречен на провал из-за недопонимания одного важного момента.

Мы предполагаем, что продукт определяется набором функций, записанных на листочке бумаги: иногда что-то добавляется, иногда убирается — но масштаб проекта всегда будто бы можно понять с одного взгляда.

Это предположение — неверно.

Проект — это не лист бумаги, не двумерный объект — у него есть глубина.

Каждую функцию на поверхности можно раскрыть — и так слой за слоем. Будь у меня склонность к громким заголовкам, я бы сказал, что всякое приложение — это лук, и нужно уметь правильно его чистить. Не очень понятно? Тогда давайте я поясню, что имеется в виду, и расскажу, почему не получается раскрывать слои приложения без слёз.

Переведено в Alconost
Читать дальше →
Total votes 42: ↑38 and ↓4 +34
Comments 35

Сверточная сеть на python. Часть 1. Определение основных параметров модели

Reading time 8 min
Views 71K

Несмотря на то, что можно найти не одну статью, объясняющую принцип метода обратного распространения ошибки в сверточных сетях (раз, два, три и даже дающих “интуитивное” понимание — четыре), мне, тем не менее, никак не удавалось полностью понять эту тему. Кажется, что авторы недостаточно внимания уделяют обычным примерам либо же опускают какие-то хорошо понятные им, но не очевидные другим особенности, и весь материал по этой причине становится неподъемным. Мне хотелось разложить все по полочкам для самого себя и в итоге конспекты вылились в статью. Я постарался исключить все недостатки существующих объяснений и надеюсь, что эта статья ни у кого не вызовет вопросов или недопониманий. И, может, следующий новичок, который, также как и я, захочет во всем разобраться, потратит уже меньше времени.
Читать дальше →
Total votes 16: ↑15 and ↓1 +14
Comments 10

Сеанс передачи видео звуком через воду с разоблачением

Reading time 11 min
Views 32K
«Господь всемогущий! Кажется я только что убил мистера Мэя!… Но как бы то ни было, продолжим» (С) Дж. Кларксон

В этой статье я расскажу, как передать видео (ну, почти видео) при помощи звука через воду, используя обычный ноутбук, кусок провода, два джека 3.5 мм и две пьезо пищалки. А так же объясню почему и как это работает, расскажу забавную историю про то, как мы это придумали. А в качестве вишенки на торт, к статье прилагается проект на C# с исходниками, чтобы все, кому интересно, сами могли попробовать, ведь научное знание проверяемо, не так ли?
Читать дальше →
Total votes 66: ↑65 and ↓1 +64
Comments 121

Information

Rating
Does not participate
Location
Южно-Сахалинск, Сахалин, Россия
Registered
Activity