Реализация регулятора в ПЛК

Все, что будет написано ниже про реализацию ПИД-регулятора в ПЛК, не является чем-то новым и революционным. Практически всю эту информацию можно найти в документации на ПЛК серьезных производителей. Если вы инженер АСУТП со стажем и добросовестно изучали документацию на ПЛК, то все это вам известно. Но в текущей реалии есть каста молодых инженеров и студентов, которая все знания черпает из роликов на ютубе. Заставив себя посмотреть несколько самых популярных роликов про реализацию ПИД-регулятора, я был огорчен качеством излагаемого материала: объяснение работы ПИД-регулятора уж очень «колхозное», а реализация сводится к 15 строкам кода на С++, что порождает
упрощенное и ошибочное понимание предмета. Вот для касты ютуб специалистов в
первую очередь и предназначено это описание.

Всем привет! В прошлой статье я попробовала сделать поверхностный обзор российского вики ПО на основе информации с официальных сайтов. Благодаря обратной связи от дорогих читателей родился этот, уже более глубокий и детальный обзор. 

На крипторынках фонтаном льется кровь, инвесторы глотают валидол – и всему виной один пухлощекий пацан, который в 30 лет стал практически самым богатым и могущественным криптаном в мире. Объясняю, каким образом состояние Сэма Бэнкмана-Фрида почти полностью испарилось за пару дней (вместе c $200 млрд криптанского капитала), и что всё это значит.

Привет, меня зовут Максим Кульгин, поделюсь с вами нашим опытом получения и НЕ получения гранта (мы подавали два проекта) от государства. Я решил сделать статью в виде ответов на основные вопросы, которые получал, т. к. так проще структурировать информацию. Ниже только наш опыт плюс информация от других заявителей, которые поделились своим опытом. В случае домысливания — я специально это отметил. Если где-то допустил неточность — прошу прощения, надеюсь, статью увидят сотрудники фонда и меня поправят. По неведомым мне причинам очень мало публикаций по этой очень важной теме.

Итак:

Сколько проектов вы подавали? Два. Первый — система защиты от скликивания рекламы clickfraud.ru, второй — автономная CRM offlinecrm.ru. Нам одобрили грант на первый проект и отказали на второй (разные команды де-факто и де-юре).

Куда подавали? ФСИ — фонд содействия инновациям. Fasie.ru — советую изучить внимательно сайт фонда, там есть довольно много информации. Иногда работает чат, а иногда нет. Есть открытые контакты — можно написать или позвонить, если есть вопросы. Мы звонили и всегда сотрудники фонда помогали исчерпывающе и доброжелательно.

Что это за фонд? Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере, сокращенно Фонд содействия инновациям, является государственной некоммерческой организацией. На 2022 год фонду выделено 13 млрд. рублей. Один из приоритетов в 2022 году — организация специализированных конкурсов для поддержки цифровых проектов. Подчеркну — упор фонда на 2022 год (не знаю, что будет дальше) — поддержка IT-проектов.

• управление ключами
• копирование файлов через ssh
• Проброс потоков ввода/вывода
• Монтирование удалённой FS через ssh
• Удалённое исполнение кода
• Алиасы и опции для подключений в .ssh/config
• Опции по-умолчанию
• Проброс X-сервера
• ssh в качестве socks-proxy
• Проброс портов — прямой и обратный
• Реверс-сокс-прокси
• туннелирование L2/L3 трафика
• Проброс агента авторизации
• Туннелирование ssh через ssh сквозь недоверенный сервер (с большой вероятностью вы этого не знаете)

Содержание

• Вопросы и ответы
  
• Введение
  
  • Пре-реквизиты
    
  • Настройка компьютера
    
  
  
• 1.0 Играем с Busybox
  
  • 1.1 Docker Run
    
  • 1.2 Терминология
    
  
  
• 2.0 Веб-приложения и Докер
  
  • 2.1 Статические сайты
    
  • 2.2 Образы
    
  • 2.3 Наш первый образ
    
  • 2.4 Dockerfile
    
  • 2.5 Docker на AWS
    
  
  
• 3.0 Многоконтейнерные окружения
  
  • 3.1 SF Food Trucks
    
  • 3.2 Сети Docker
    
  • 3.3 Docker Compose
    
  • 3.4 AWS Elastic Container Service
    
  
  
• 4.0 Заключение
  
  • 4.1 Следующие шаги
    
  • 4.2 Фидбек автору
    

Вопросы и ответы

Что такое Докер?

Определение Докера в Википедии звучит так:

программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.

Ого! Как много информации.

Привет, Хабр! Относительно недавно после пары лет перерыва в айти, потраченных на изучение японского языка, мне пришлось срочно обновлять свои знания на работе. Ну знаете, искать возможности исполнить все хотелки начальника, как и положено эникею. Меня ждало много увлекательных открытий, но при этом, как водится, и немало боли и борьбы с непонятками. Docker, контейнеры, реверс DNS и реверс прокси, получение TLS сертификатов. В какой-то момент я наконец дошёл до удобного решения, которым я теперь хочу поделиться.

В своё время домашний сервер очень облегчил бы мне понимание Docker’а, да и удобство работы с ним неслабо бы повысил. Поэтому возникла идея написать эту статью, после прочтения которой любой человек даже с поверхностными знаниями в информационных технологиях сможет поставить себе постоянно доступный домашний сервер на базе Docker Swarm с удобной веб-мордой, простым получением TLS-сертификатов и Heroku-подобным функционалом (для чего будем использовать PaaS CapRover). 

Статья, в общем-то, рассчитана на новичков, обладающих какими-то техническими знаниями — школьников старших классов, студентов и просто любителей — а потому вряд ли будет интересна серьёзным профессионалам.

Мне понравился опыт прошлого расследования по фейсбуку, и я решил организовать очередную серию, теперь про Amazon. Для нетерпеливых — в самом конце статьи описан итоговый вариант архитектуры Amazon S3 и проанализированы его свойства.

Не так давно Амазон объявил о переходе S3 с модели eventual consistency на strong consistency, то есть, предоставления гарантии read-after-write, чтения того, что было только что записано. Сообщество отреагировало, но как-то очень вяло: Amazon S3 Now Delivers Strong Read-After-Write Consistency

Первое, что лично мне подумалось в ответ на эти новости: а как же теорема CAP?

В прошлый раз мы рассказали о настоящих «комбайнах для винила», а сегодня — продолжаем разбираться с классическими проигрывателями пластинок.

1. Импортировать нейронную сеть Inception V3 из библиотеки Keras;
2. Настраивать сеть: загружать веса, изменять верхнюю часть модели (fc-layers), таким образом, приспосабливая модель под бинарную классификацию;
3. Проводить тонкую настройку нижнего свёрточного слоя нейронной сети;
4. Применять аугментацию данных при помощи ImageDataGenerator;
5. Обучать сеть по частям для экономии ресурсов и времени;
6. Оценивать работу модели.

Новый язык программирования от Open AI, рост популярности диффузионных моделей, чат-бот с памятью не как у золотой рыбки — об этом и многом другом в июльском выпуске.

К старту курса о машинном и глубоком обучении делимся мнением Мэтью Стюарта, соискателя степени кандидата наук в Гарварде, который, по собственному признанию, устал слышать эти дебаты, повторяющиеся в социальных сетях и в моём университете практически ежедневно. Они сопровождаются несколько туманными заявлениями. Автор считает, что в этом виноваты обе стороны дебатов и надеется, что к концу этой статьи у читателей будет более обоснованная позиция в отношении этих несколько расплывчатых терминов. Неопределённых утверждений, которые автор часто слышит на эту тему, есть несколько, а самое распространённое из них звучит приблизительно так:

Основное различие между машинным обучением (далее — ML) и статистикой заключается в их назначении. Модели ML разработаны, чтобы делать максимально точные прогнозы. Статистические модели — для выводов о взаимосвязях между переменными.

Хотя технически это верно, формулировка не даёт чёткого или удовлетворительного ответа. Чтобы вы представляли, насколько далеко зашла дискуссия, в журнале Nature Methods опубликована статья, где описывается разница между статистикой и ML.