Коллеги, доброго времени суток.

Осенью 2018 года ваш покорный слуга в одиночку запустил hardware-стартап. Это был тщеславный и необдуманный поступок. Не было профильного образования. Опыт в разработке железа – по нулям. Инженерная команда и деньги на контрактную разработку отсутствовали. Спустя 9 месяцев проект живее всех живых: железка работает и развивается, начались продажи, развернут публичный стенд в HSEinc, а команда насчитывает девять боевых единиц.

Команда работает автономно, ребятам уже не нужны советы, напутствия или пинки. Они замкнулись на технического директора и пашут. Перепроектируют платы и корпус, собирают первую серию, пишут бэк для сайта. Что остается делать основателю? Продавать? Нежиться в теплом бризе из надвигающейся «долины смерти»? Нет. Воспользовавшись моментом, уставший основатель сбегает на Хабр. Он надеется излить душу и получить здесь несколько бесценных советов.

Это мой первый пост на Хабре. В нем планирую рассказать о самом дорогом – о ребятах, о сборе команды. По ходу повествования постараюсь ответить на вопросы, которые мучали меня на всем пути существования проекта:

• стоит ли hardware-стартапу на старте собирать команду инженеров, или можно обойтись контрактной разработкой?
• какие минимальные технические компетенции, и в какой последовательности нужны для создания простого hardware-продукта?
• в каком омуте искать, и на что ловить инженеров?
• с какими проблемами и рисками сталкивается «железная» команда?

То, что написано ниже – не история успеха (мы в глубоких минусах), не божественное откровение и не результат долгого научного исследования. Это просто опыт, полученный за 9 месяцев ежедневной борьбы за проект. Приглашаю всех пинать ногами. Ошибки и нарушения правил обещаю оперативно исправлять.

Сонары используются для обнаружения и исследования подводных объектов, в то время как похожие устройства, называемые радары — для исследования надводных, наземных, воздушных и космических объектов. Многое из того, что сказано ниже про сонары, справедливо и для радаров, либо имеет очевидные сходства.

Я заметил, что в интернете нет материалов по данной теме, описывающих все процессы в связи друг с другом и понятными словами. В статье мы пройдем весь путь от особенностей распространения звуковых волн в воде до процессов внутри сонара. Сделать это я намереваюсь просто и ясно, чтобы заинтересовать как любопытных читателей, так и тех, кому через 2 часа надо сдать устный экзамен по подводной акустике. Предполагается, конечно, что кто-то из одной, либо из другой обозначенной группы может не иметь никаких знаний по данной теме, поэтому все начнется с основ.

Задолго до того, как Шелдон поможет разобраться с эффектом Доплера, мы погружаемся под воду, чтобы начать знакомство с тем, как происходит и от чего зависит распространение звуковых волн в водной среде.

с подкидным дураком и пьяными соседками

«Вот пока вы тут сидите, там, на Аляске,
ионы атомов сливаются и образуют плазмоиды!» (С) Неизвестный

В последние несколько лет то и дело появляются публикации, пресс-релизы и даже стартапы на тему навигации под водой. Дело в том, что задача подводной навигации до сих пор не решена так же удобно, как над водой: сигналы GNSS под воду не проникают, а существующие инерциальные системы либо недостаточно для этого точны, либо чрезмерно дороги.

Я хочу рассказать, как мы втроем и за один год сделали подводный GPS с нуля.

(Замечательное объяснение принципов работы сети Bitcoin авторства Michael Nielsen. Много текста, немного картинок. Обо всех корявостях перевода — в личку, буду исправлять по мере обнаружения)

Много тысяч статей было написано для того, чтобы объяснить Биткоин — онлайн, одноранговую (p2p) валюту. Большинство из этих статей поверхностно рассказывают суть криптографического протокола, опуская многие детали. Даже те статьи, которые «копают» глубже, часто замалчивают важные моменты. Моя цель в этой публикации — объяснить основные идеи, лежащие в протоколе Биткоин в ясной, легкодоступной форме. Мы начнем с простых принципов, далее пойдем к широкому теоретическому пониманию, как работает протокол, а затем копнем глубже, рассматривая сырые (raw) данные в транзакции Биткоин.

От переводчика: В последние месяцы в жизнь многих людей прочно вошли новости сферы финансов. Одна из недавних тем — возможное отключение России от системы SWIFT. Угроза выглядит очень серьезно, но что на самом деле грозит стране, если события будут развиваться по этому сценарию? Наш сегодняшний материал призван помочь разобраться с тем, как все устроено в глобальном мире финансов.

На прошлой неделе [статья опубликована в ноябре 2013] Twitter сошел с ума из-за того, что кто-то перевел почти 150 миллионов долларов за одну транзакцию в криптовалюте. Появление такого твита было в порядке вещей:



Транзакция 194 993 биткоинов стоимостью в 147 миллионов долларов порождает много тайн и спекуляций

Было много комментариев о том, насколько дорого и сложно было бы это реализовать в обычной банковской системе, и, вполне возможно, что так оно и есть. Но при этом я обратил внимание вот на что: по своему опыту знаю, что почти никто не понимает, как на самом деле работают платежные системы. То есть: когда вы «перечисляете» денежные средства поставщику или «производите платеж» на чей-либо счет, как деньги переходят с вашего счета на счета других?

С помощью этой статьи я попытаюсь изменить ситуацию и проведу простой, но, надеюсь, не слишком упрощенный, анализ в этой области.

Итак, итоги робосезона 2013:
АвтономныеПодводныеРоботы.Сингапур.Март.2013 = 1 место; // The Singapore AUV Challenge – 2013
ТелеуправляемыеПодводныеРоботы.Сиэтл.Июнь.2013 = 7 место; // 12th Annual MATE International ROV Competition – 2013АвтономныеПодводныеРоботы.Сан-Диего.Июль.2013 = 3 место; // AUVSI Foundation and ONR's 16th International RoboSub Competition – 2013АвтономныеЛетающиеРоботы.Москва.Август.2013 = диплом финалиста :) // КРОК – летающие роботы – 2013

Небольшое количество организационно-технической информации находится под катом.

Квадро-самолет Мурена во время тестовых полетов

UAV Challenge – это ежегодное мероприятие, направленное на расширение возможностей БЛА и, по совместительству, одно из самых масштабных роботехнических соревнований в мире. Влияние события на отрасль довольно велико: в 2014 году, например, в UAV Challenge участвовали постоянные контрибьюторы таких популярных проектов, как Ardupilot, PX4 и Paparazzi, так что многие из существующих сегодня фич этих контроллеров полета были сформированы именно под влиянием требований этих соревнований. Каждые два года соревнование открыто для команд со всего мира, и при этом тематикой становится миссия по спасению человека. В этом году нам тоже удалось попасть в список из десяти команд, прошедших три предварительных этапа UAV Challenge, и поехать на мероприятия финальной части, которые проходили с 27 по 29 сентября в Далби, Австралия. Челлендж закончилось два месяца назад – с тех пор наши впечатления успокоились, мы проанализировали опыт и теперь готовы описать те два летательных аппарата, с которыми мы приехали на меропритие.

Я думаю, все уже в курсе про очередную аварию ракета-носителя Протон-М с российскими спутниками связи на борту. Был потерян спутник Экспресс-АМ4Р, который, по иронии судьбы, должен был заменить не вышедший на расчетную орбиту 18 августа 2011 спутник Экспресс АМ4. Новая авария произошла 16 мая 2014 года — на 540-й секунде полета с носителем была утрачена связь, произошло аварийное отключение двигателей, а головной блок не отделился от ракеты.



Озадачившись вопросом, почему аварии происходят именно с российским спутниками, я решил немного исследовать эту тему.

В последнее время на Хабре появилось множество статей о нейронных сетях. Из них очень интересными показались статьи о Перцептроне Розенблатта: Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей? и Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта. В них, как и во многих других очень много написано о том, что сети справляются с решением задач, и обобщают до некоторой степени свои знания. Но хотелось бы как-то визуализировать эти обобщения и процесс решения. Увидеть на практике, чему там научился перцептрон, и почувствовать, насколько успешно ему это удалось. Возможно, испытать горькую иронию относительно достижения человечества в области ИИ.
Языком у нас будет С#, только потому что я недавно решил его выучить. Я разобрал два наиболее простых примера: однослойный перцептрон Розенблатта, обучаемый коррекцией ошибки, и многослойный перцептрон Румельхарта, обучаемый методом обратного распространения ошибки. Для тех, кому, как и мне, стало интересно, чему они там на самом деле обучились, и насколько они на самом деле способны обобщать – добро пожаловать под кат.

ОСТОРОЖНО! Много картинок. Куски кода.