Вторая часть — https://habr.com/ru/post/563484/

Вокруг темы синтеза речи сейчас много движения: на рынке есть огромное число тулкитов для синтеза, большое число закрытых коммерческих решений за АПИ (как на современных технологиях, так и на более старых, т.е. "говорилки") от условных GAFA компаний, большое количество американских стартапов, пытающихся сделать очередные аудио дипфейки (voice transfer).

Но мы не видели открытых решений, которые бы удовлетворяли одновременно следующим критериям:

• Приемлемый уровень естественности речи;
• Большая библиотека готовых голосов на разных языках;
• Поддержка синтеза как в 16kHz так и в 8kHz из коробки;
• Наличие своих собственных голосов у авторов решения, не нарушающих чужие права и лицензии;
• Высокая скорость работы на "слабом" железе. Достаточная скорость работы на 1 потоке / ядре процессора;
• Не требует GPU, команды ML инженеров или какой-либо дополнительной тренировки или для использования;
• Минимализм и отсутствие зависимостей / использование в 1 строчку / не надо ничего собирать или чинить;
• Позиционируется именно как готовое решение, а не очередной фреймворк / компиляция чужих скриптов / тулкитов для сбора плюсиков;
• Решение никак не связано и не аффилировано с закрытыми экосистемами и продуктами Гугла / Сбера / Яндекса / вставить нужное;

Мы попытались учесть все эти пункты и представить комьюнити свое открытое некоммерческое решение, удовлетворяющее этим критериям. По причине его публичности мы не заостряем внимание на архитектуре и не фокусируемся на каких-то cherry picked примерах — вы можете оценить все сами, пройдя по ссылке.

Введение

Долгое время считалось, что динамический анализ программ является слишком тяжеловесным подходом к обнаружению программных дефектов, и полученные результаты не оправдывают затраченных усилий и ресурсов. Однако, две важные тенденции развития современной индустрии производства программного обеспечения позволяют по-новому взглянуть на эту проблему. С одной стороны, при постоянном увеличении объема и сложности ПО любые автоматические средства обнаружения ошибок и контроля качества могут оказаться полезными и востребованными. С другой – непрерывный рост производительности современных вычислительных систем позволяет эффективно решать все более сложные вычислительные задачи. Последние исследовательские работы в области динамического анализа такие, как SAGE, KLEE и Avalanche, демонстрируют, что несмотря на присущую этому подходу сложность, его использование оправдано, по крайней мере, для некоторого класса программ.

Мы продолжаем разбираться как работает ПК на примере клавиатуры и Windows 10. В этой статье поговорим о том как происходит единение софта и железа.

Старт системы

Полностью компьютер выключен когда он отключен от питания и конденсаторы на материнской плате разрядились. До эры смартфонов мобильные телефоны часто глючили и если перезагрузка не лечила проблему, то приходилось доставать батарею и ждать 10 секунд, потому что сбрасывалось программное состояние ОС, в то время как чипы на материнской плате и контроллеры устройств оставались активными сохраняя состояние, драйвера ОС к ним просто реконнектились. 10 секунд — время на разрядку конденсаторов, состояние чипов сбрасывается только при полном отключении.
Если же ПК подключен к розетке или батарее, то он находится в режиме Stand-By, это значит что по шине питания подаётся маленькое напряжения (5В) от которого запитываются некоторые чипы на материнке. Как минимум это системный контроллер, по сути это мини-компьютер запускающий большой компьютер. Получив уведомление о нажатии кнопки Power он просит блок питания/батарею подать больше напряжения и после инициализирует весь чип-сет, в том числе и процессор. Инициализация включает в себя перекачку кода и данных прошивки материнки (BIOS/UEFI) в оперативную память и настройку CPU на её исполнение.
Думать что кнопка Power это рубильник который подаёт электричество на CPU и тот начинает исполнять с заранее известного адреса прошивку BIOS неправильно. Возможно старые компьютеры так и работали. Кнопка включения находится на своей плате, вместе со светодиодами состояний и к материнке она подключается через специальный разъём. На картинке ниже видны контакты для кнопки Power, Reset, а также светодиодов с состоянием Power и чтения жёсткого диска. Нажатие кнопки включения переводится в сигнал на контакты материнки, откуда он достигает системный контроллер.

Каков наилучший способ беспроблемного увеличения параллелизма в Node.js-сервисе, который используется в продакшне? Это — вопрос, на который моей команде понадобилось ответить пару месяцев назад.

У нас запущено 4000 контейнеров Node (или «воркеров»), обеспечивающих работу нашего сервиса интеграции с банками. Сервис изначально был спроектирован так, что каждый воркер был рассчитан на обработку только одного запроса за раз. Это снижало воздействие на систему тех операций, которые могли неожиданно заблокировать цикл событий и позволяло нам игнорировать различия в использовании ресурсов различными подобными операциями. Но, так как наши мощности были ограничены одновременным выполнением лишь 4000 запросов, система не могла достойно масштабироваться. Скорость выдачи ответов на большинство запросов зависела не от мощности оборудования, а от возможностей сети. Поэтому мы могли бы улучшить систему и снизить стоимость её поддержки в том случае, если бы нашли способ надёжной параллельной обработки запросов.



Занявшись исследованием этого вопроса, мы не смогли найти хорошего руководства, в котором речь шла бы о переходе от «отсутствия параллелизма» в сервисе Node.js к «высокому уровню параллелизма». В результате мы разработали собственную стратегию перехода, которая была основана на тщательном планировании, на хороших инструментах, на средствах мониторинга и на здоровой дозе отладки. В итоге нам удалось повысить уровень параллелизма нашей системы в 30 раз. Это эквивалентно снижению затрат на поддержку системы примерно на 300 тысяч долларов в год.

Данный материал посвящён рассказу о том, как мы увеличили производительность и эффективность наших Node.js-воркеров, и о том, что мы узнали, пройдя этот путь.

If you use Habr, chances are, you’re conscious about privacy on the web. As governments and corporations tighten their grip on people’s online activities, the issue of keeping your browsing data to yourself becomes more and more relevant.

Numerous tech websites say VPN is no longer a geek-only thing, and regular people should use it, too (Fast Company, Mashable, PCMag). But as a tech-savvy person, you know there isn’t a service you can trust as much as the one you host and manage yourself.

With this post, you’ll deploy your own instance of Outline VPN on AWS.

Как усилить концентрацию внимания? Для этого существует много бытовых советов, например, использовать наушники с шумоподавлением, выработать привычку работать под музыку одного стиля, блокировать сайты, на которые чаще всего отвлекаешься, ложиться по будильнику, заниматься спортом и класть все важные вещи в нужные места.

В этой статье я попытался копнуть глубже и посмотреть, что знают о концентрации внимания эксперты-нейробиологи, а также понять, какие методы улучшения внимания доказаны в научных исследованиях, желательно в нескольких двойных слепых и плацебо-контролируемых. Без этого, мы, к сожалению, остаемся в рамках личных мнений, индивидуальных особенностей и самовнушения. В первую очередь, меня интересовали методы, позволяющие не отрываться от работы или учебы, грубо говоря те, которые можно использовать, сидя перед монитором компьютера.

Под катом описано современное состояние нейробиологических исследований в области концентрации внимания и приведен сравнительный обзор различных фармакологических стимуляторов, ноотропов и нейротехнологий для увеличения концентрации. Часто такие технологии используют не понимая, как они работают (и работают ли вообще), и я надеюсь, что после этого обзора путаницы станет меньше.

Привет geektimes.

Недавно мне понадобился маломощный радиопередатчик для домашних экспериментов. Ничего подходящего под рукой не было, и тут я вспомнил описанный еще несколько лет назад на радиолюбительских сайтах метод — использовать в качестве передатчика непосредственно Raspberry Pi. Метод не нов и известен несколько лет, но похоже на geektimes он не описывался ни разу (или я плохо искал), да и опрос знакомых показал что о таком способе передачи никто не знает.

Исправим этот момент.



Тестирование того, как это работает, под катом.

Приветствую уважаемый читатель! В этой статье я постараюсь рассказать как мне удалось модифицировать прошивку портативной колонки, при том, что я не являюсь программистом. Наверняка для кого то идея окажется не новой, но когда я столкнулся с этой задачей быстрого ответа не нашел. В конце статьи я запилил видео, если кому окажется лень читать.

Добрый день/вечер/ночь/утро! Есть один экспериментальный курс по операционным системам. Есть он в Стэнфордском университете. Но часть материалов доступно всем желающим. Помимо слайдов доступны полные описания практических занятий.

Чем этот курс отличается от прочих других? Большая часть кода пишется самостоятельно и выполняется на вполне реальном современном железе. В качестве целевой платформы выбран Raspberry Pi 3 model B. Т.е. достаточно актуальная архитектура AArch64. ARMv8 Cortex-A53, четыре ядра, 64-бита и вот это всё. В качестве основного языка программирования выбран Rust. Который безопасный, быстрый, без GC и так далее. Его, Rust, предполагается изучать во время курса.

Тут есть про диски, файловые системы, операции ввода-вывода, потоки /процессы, планирование, виртуальную память, защиту и безопасность, прерывания, параллелизм и синхронизацию. Как и в любом другом, уважающем себя курсе. Разница в актуальности материала и в количестве практики. Коддить придётся много.