Pull to refresh
12
Karma
0
Rating
  • Posts
  • Comments

Как спроектировать корпус для прибора. Полное руководство

PrototypingStart-up developmentManufacture and development of electronicsDesignElectronics for beginners
Tutorial
От идеи до серийного производства: подробно об этапах разработки и о технологиях производства корпусов — факты, примеры из практики, фото. Если вам нужен корпус для прибора, обязательно прочитайте.

image
Изучая рунет, я не смог найти ни одной статьи, которая описывала бы ВСЕ этапы разработки и производства корпуса устройства.

Ни одной. Всё, что есть в интернете, касается лишь одного или двух аспектов этого процесса. Ну например: давайте набросаем корпус и распечатаем на 3D-принтере. Или купим типовой и насверлим в нём отверстий. Хотя на Хабре и есть пара материалов, но они тоже не так полны информацией, как могли бы быть.

Но так, чтобы были расписаны все этапы, от идеи до серийного производства, — я такого не нашёл. Поэтому решил написать своё руководство, максимально наполненное фактами, картинками и примерами.

Как спроектировать корпус — схема работы


Вы почти наверняка можете спроектировать корпус для своего устройства самостоятельно. Главное — хорошо представлять себе весь цикл, от идеи до производства.

Разработка корпуса — процесс, разбитый на несколько обязательных этапов. Это даже обсуждать не буду: проверено много раз. Даже если вы не собираетесь связываться с «большим» производством (например, если планируете делать устройство только для себя), всё равно лучше бы вам соблюдать правильную последовательность этапов.

А для сомневающихся в своих силах скажу сразу — вы точно сможете разобраться во всем этом: программное обеспечение шагнуло далеко вперёд, и сейчас не нужно тратить несколько лет, чтобы поставить себе на стол первый прототип корпуса.

Вот схема, по которой мы пойдем:
Читать дальше →
Total votes 149: ↑149 and ↓0 +149
Views48.8K
Comments 68

News

Show more

16 ядер и 30 Гб под капотом Вашего Jupyter за $0.25 в час

PythonData MiningAmazon Web Services
Tutorial
Если Вам не очень повезло, и на работе нет n-ядерного монстра, которого можно загрузить своими скриптами, то эта статья для Вас. Также если Вы привыкли запускать скрипты на всю ночь (и утром читать, что где-то забыли скобочку, и 6 часов вычислений пропали) — у Вас есть шанс наконец познакомиться с Amazon Web Services.



В этой статье я расскажу, как начать работать с сервисом EC2. По сути это пошаговая инструкция по полуавтоматической аренде спотового инстанса AWS для работы с Jupyter-блокнотами и сборкой библиотек Anaconda. Будет полезно, например, тем, кто в соревнованиях Kaggle все еще пользуется своим игрушечным маком.

Читать дальше →
Total votes 20: ↑19 and ↓1 +18
Views30.4K
Comments 39

Директор по здравому смыслу: как перестать все контролировать и начать работать в команде

ITSummaDevelopment ManagementProject managementPersonnel Management
Эта статья — вольный пересказ моего доклада на прошедшем Хайлоаде.

Я возглавляю компанию, в которой работает 75 человек, а начинали мы 10 лет назад впятером.


И я хотел бы рассказать как, со временем, и почему менялась система менеджмента, какие основные ошибки мы совершили, как их исправляли, и чему научились по этому поводу.


Читать дальше →
Total votes 88: ↑85 and ↓3 +82
Views35.9K
Comments 55

Объясняем современный JavaScript динозавру

Mail.ru GroupWebsite developmentJavaScriptNode.JSBuild automation
Translation


Если вы не изучали JavaScript с самого начала, то осваивать его современную версию сложно. Экосистема быстро растёт и меняется, так что трудно разобраться с проблемами, для решения которых придуманы разные инструменты. Я начал программировать в 1998-м, но начал понимать JavaScript только в 2014-м. Помню, как просматривал Browserify и смотрел на его слоган:


Browserify позволяет делать require («модули») в браузере, объединяя все ваши зависимости


Я не понял ни слова из предложения и стал разбираться, как это может помочь мне как разработчику.


Цель статьи — рассказать о контексте, в котором инструменты в JavaScript развивались вплоть до 2017-го. Начнём с самого начала и будем делать сайт, как это делали бы динозавры — безо всяких инструментов, на чистом HTML и JavaScript. Постепенно станем вводить разные инструменты, поочерёдно рассматривая решаемые ими проблемы. Благодаря историческому контексту вы сможете адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту JavaScript и понять его.

Читать дальше →
Total votes 174: ↑171 and ↓3 +168
Views237.7K
Comments 505

Пространственно-временная обработка изображений на GPU

GPGPUImage processing
Не так уж и давно стало популярным использовать видеокарты для вычислений. В один прекрасный день, несколько лет назад и я взглянул на новую, тогда, технологию CUDA. В руках была хорошая карточка по тем временам GTX8800, да и задачки для распараллеливания тоже были.
Кто работал с GPU, знает про объединение запросов, конфликт банков и как с этим бороться, а если не работал, то можно найти несколько полезных статей по основам программирования на CUDA[1]. Карта GTX8800, в некотором смысле, была хороша тем, что была одной из первых и поддерживала только первые версии CUDA, поэтому на ней было четко заметно, когда есть конфликты банков или запросы в глобальную память не объединяются, потому что время в этом случае увеличивалось в разы. Все это помогало лучше понять все правила работы с картой и писать нормальный код.
В новые модели добавляют все больше и больше функциональности, что облегчает и ускорят разработку. Появились атомарные операции, кеш, динамический параллелизм и т.д.
В посте я расскажу про пространственно-временную фильтрацию изображений и реализацию для compute capability = 1.0, и как можно ускорить получившийся результат за счет новых возможностей.
Временная фильтрация может пригодиться при наблюдении за спутниками или в прочих ситуациях фильтрации, когда требуется точное подавление фона.

Читать дальше →
Total votes 88: ↑84 and ↓4 +80
Views27.7K
Comments 6

Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 1, общие оптимизации

High performancePythonImage processingC

В пилотной части я рассказал о задаче как можно подробнее. Рассказ получился долгим и беспредметным — в нем не было ни одной строчки кода. Но без понимания задачи очень сложно заниматься оптимизацией. Конечно, некоторые техники можно применять, имея на руках только код. Например, кешировать вычисления, сокращать ветвления. Но мне кажется, что некоторые вещи без понимания задачи просто никогда не сделать. Это и отличает человека от оптимизирующего компилятора. Поэтому ручная оптимизация все еще играет огромную роль: у компилятора есть только код, а у человека есть понимание задачи. Компилятор не может принять решение, что значение "4" достаточно случайно, а человек может.



Напомню, что речь пойдет об оптимизации операции ресайза изображения методом сверток в реально существующей библиотеке Pillow. Я буду рассказывать о тех изменениях, что я делал несколько лет назад. Но это не будет повторение слово-в-слово: оптимизации будут описаны в порядке, удобном для повествования. Для этих статей я сделал в репозитории отдельную ветку от версии 2.6.2 — именно с этого момента и будет идти повествование.

Читать дальше →
Total votes 48: ↑47 and ↓1 +46
Views18.5K
Comments 65

Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 0

High performancePythonImage processing

Здравствуйте, меня зовут Саша, я написал самый быстрый ресайз изображений для современных х86 процессоров. Я так утверждаю, поскольку все остальные библиотеки, которые я сумел найти и протестировать, оказались медленнее. Я занялся этой задачей, когда работал над оптимизацией ресайза картинок на лету в Uploadcare. Мы решили открыть код и в результате появился проект Pillow-SIMD. Любой желающий с легкостью может использовать его в приложении на языке Python.


Любой код выполняется на конкретном железе и хорошей оптимизации можно добиться, только понимая его архитектуру. Всего я планирую выпустить 4 или 5 статей, в которых расскажу как применять знание архитектуры железа для оптимизации реальной задачи. Своим примером я хочу побудить вас оптимизировать другие прикладные задачи. Первые две статьи выйдут в течение недели, остальные — по мере готовности.

Читать дальше →
Total votes 80: ↑79 and ↓1 +78
Views31.7K
Comments 67

Лекции от Яндекса для тех, кто хочет провести каникулы с пользой. Дискретный анализ и теория вероятностей

ЯндексMathematics
Tutorial
Для тех, кому одного курса на праздники мало и кто хочет больше, продолжаем нашу серию курсов от Школы анализа данных Яндекса. Сегодня подошла очередь курса «Дискретный анализ и теория вероятностей» – даже более фундаментального, чем предыдущий. Но без него нельзя представить ещё большую часть современной обработки данных.

В рамках курса рассматриваются основные понятия и методы комбинаторного, дискретного и асимптотического анализа, теории вероятностей, статистики и на примере решения классических задач демонстрируется их применение.



Читает курс Андрей Райгородский. Доктор физико-математических наук. Профессор кафедры математической статистики и случайных процессов механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова. Заведующий кафедрой Дискретной математики ФИВТ МФТИ. Профессор и научный руководитель бакалавриата кафедры «Анализ данных» факультета инноваций и высоких технологий МФТИ. Руководитель отдела теоретических и прикладных исследований компании «Яндекс». (Ещё больше можно узнать в статье о нём на Википедии).

Содержание курса и тезисы лекций
Total votes 121: ↑115 and ↓6 +109
Views138.7K
Comments 21

Навигация в помещениях с iBeacon и ИНС

Development of mobile applicationsGeoinformation services
Tutorial

  Представьте, что перед вами поставили задачу по реализации навигации внутри помещений. Соответственно, GPS/Глонасс и тому подобные системы спутниковой навигации вам недоступны. Что делать? В этой статье мы с вами подробно рассмотрим варианты решения подобных задач в теоретической части, а в практической – реализуем «в железе» indoor-трекер для работы с маячками iBeacon по Bluetooth BLE на NodeJS на базе новейшей платформы Intel Edison, рассмотрим применение трилатерации и фильтра Калмана, библиотеку CylonJS по работе с датчиками на NodeJS.

Читать дальше →
Total votes 41: ↑39 and ↓2 +37
Views79.9K
Comments 15

Обзор топологий глубоких сверточных нейронных сетей

Mail.ru GroupAlgorithmsImage processingMathematicsMachine learning
Это будет длиннопост. Я давно хотел написать этот обзор, но sim0nsays меня опередил, и я решил выждать момент, например как появятся результаты ImageNet’а. Вот момент настал, но имаджнет не преподнес никаких сюрпризов, кроме того, что на первом месте по классификации находятся китайские эфэсбэшники. Их модель в лучших традициях кэгла является ансамблем нескольких моделей (Inception, ResNet, Inception ResNet) и обгоняет победителей прошлого всего на полпроцента (кстати, публикации еще нет, и есть мизерный шанс, что там реально что-то новое). Кстати, как видите из результатов имаджнета, что-то пошло не так с добавлением слоев, о чем свидетельствует рост в ширину архитектуры итоговой модели. Может, из нейросетей уже выжали все что можно? Или NVidia слишком задрала цены на GPU и тем самым тормозит развитие ИИ? Зима близко? В общем, на эти вопросы я тут не отвечу. Зато под катом вас ждет много картинок, слоев и танцев с бубном. Подразумевается, что вы уже знакомы с алгоритмом обратного распространения ошибки и понимаете, как работают основные строительные блоки сверточных нейронных сетей: свертки и пулинг.

Читать дальше →
Total votes 108: ↑108 and ↓0 +108
Views94K
Comments 57

Нейрореволюция в головах и сёлах

AlgorithmsImage processingMachine learning
В последнее время всё чаще и чаще слышишь мнение, что сейчас происходит технологическая революция. Бытует мнение, что мир стремительно меняется.



На мой взгляд такое и правда происходит. И одна из главных движущих сил — новые алгоритмы обучения, позволяющие обрабатывать большие объёмы информации. Современные разработки в области компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения могут быстро принимать решения с точностью не хуже профессионалов.

Я работаю в области связанной с анализом изображений. Это одна из областей которую новые идеи затронули сильнее всего. Одна из таких идей — свёрточные нейронные сети. Четыре года назад с их помощью впервые начали выигрывать конкурсы по обработке изображений. Победы не остались незамеченными. Нейронными сетями, до тех пор стоящими на вторых ролях, стали заниматься и пользоваться десятки тысяч последователей. В результате, полтора-два года назад начался бум, породивший множество идей, алгоритмов, статей.

В своём рассказе я сделаю обзор тех идей, которые появились за последние пару лет и зацепили мою тематику. Почему происходящее — революция и чего от неё ждать.

Кто лишится в ближайшие лет десять работы, а у кого будут новые перспективные вакансии.
Читать дальше →
Total votes 78: ↑76 and ↓2 +74
Views91K
Comments 124

Что такое свёрточная нейронная сеть

ProgrammingImage processingMachine learning
Translation


Введение


Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд ошибок классификации с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.


Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.


Задача


Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.


Читать дальше →
Total votes 91: ↑91 and ↓0 +91
Views217.5K
Comments 74

IT-студент с жаждой путешествий? Пора в магистратуру

Studying in ITEducation abroad
Sandbox

Добрый день, Хабр!


Я IT-студентка, выпускница одного из старейших университетов Москвы, внезапно нашедшая себя в магистратуре в Европе. Не хочу агитировать за "утечку мозгов" или нечто подобное, правда, но по воле случая много знакомых спрашивали о процессе application, поэтому мне показалась интересной идея поделиться годом поисков и наработанными скиллами с более широкой аудиторией. Итак, поехали.

Читать дальше →
Total votes 26: ↑22 and ↓4 +18
Views18.9K
Comments 72

Драм-машина на нейронной сети

AlgorithmsDevelopment for Windows
Recovery mode
В данной статье мне хочется рассказать о своем алгоритме драм-машины на базе нейронной сети.
Драм-машина предназначена для создания и редактирования повторяющихся музыкальных ударных фрагментов.
Классическим примером драм машины является драм-машины от кампании Roland (TR-808 и TR-909).

Классические драм машины основаны на принципе пошагового программирования и включают в себя секвенсор, с помощью которого можно сделать цифровую запись аранжировки, то есть запрограммировать инструментальную пьесу.
Альтернативным подходом к программированию последовательности ударов является нейросетевой подход.
В данном случае драм машина использует нейронную сеть для получения повторяющихся ударов.
Читать дальше →
Total votes 11: ↑11 and ↓0 +11
Views12.5K
Comments 17

Big Data головного мозга

Big DataHadoop

Наверно, в мире данных нет подобного феномена настолько неоднозначного понимания того, что же такое Hadoop. Ни один подобный продукт не окутан таким большим количеством мифов, легенд, а главное непонимания со стороны пользователей. Не менее загадочным и противоречивым является термин "Big Data", который иногда хочется писать желтым шрифтом(спасибо маркетологам), а произносить с особым пафосом. Об этих двух понятиях — Hadoop и Big Data я бы хотел поделиться с сообществом, а возможно и развести небольшой холивар.
Возможно статья кого-то обидит, кого-то улыбнет, но я надеюсь, что не оставит никого равнодушным.


image
Демонстрация Hadoop пользователям

Читать дальше →
Total votes 41: ↑38 and ↓3 +35
Views85.3K
Comments 73

Куда пойти Python’исту: Что интересного будет на конференции PyCon-2016

Positive TechnologiesWebsite developmentPythonProgramming


3-4 июля состоится PyCon — ежегодная конференция по вопросам разработки на Python. Формат мероприятия — двухдневная конференция на природе, в ходе которой своим опытом поделятся иностранные и российские эксперты в области программирования.

Чего ждать

Предыдущие мероприятия проходили в Екатеринбурге, а в этом году PyCon переезжает в Москву, точнее в Подмосковье — конференция состоится в отеле «Cronwell Яхонты Таруса» в 95 км от столицы.

Как пишут организаторы, в программе конференции «20 докладов, 2 воркшопа, Lightning Talks, дискуссионная панель, Unconference, афтепати с костром и песнями».
Читать дальше →
Total votes 10: ↑10 and ↓0 +10
Views5.5K
Comments 0

Классификация видов тестирования

НПО «Компьютер»IT systems testing
Sandbox
Recovery mode
Учил студентов предмету «Тестирование и отладка программного обеспечения» в ИжГТУ. Структуру курса обучения построил на основе классификации видов тестирования.
Виды тестирования

О ней и будет сей рассказ.
Total votes 71: ↑64 and ↓7 +57
Views169.3K
Comments 35

[Письмо молодым] Мечтайте. Мечты сбываются. И я не знаю почему

GTDIT career


В детстве я мечтал о том, что стану богатым и буду путешествовать по уютным городам Европы. Но, находясь в центре Барселоны я не ощущал особенности момента. Все произошло последовательно и даже логично. Мой путь, который начался в небольшой деревне, продолжился в столице неожиданным для многих образом. А все потому, что я не боялся мечтать.
Читать дальше →
Total votes 74: ↑45 and ↓29 +16
Views126.5K
Comments 150

Фрилансер и предприниматель

FreelanceProduct ManagementPersonnel ManagementIT careerBusiness Models
Translation

К какой категории вы себя относите? Вы уверены?


image
Лучший способ измениться в лучшую сторону состоит в том, чтобы определить — кем же вы хотите стать

Фрилансер — это тот, кто получает деньги за свою работу. Оплата его почасовая или, возможно, за проект целиком. Фрилансеры пишут, проектируют, консультируют, советуют, платят налоги и клеят обои. Фриланс — единственный, самый лёгкий путь начать новое дело.

Предприниматели используют деньги (преимущественно не свои деньги), чтобы создать бизнес крупнее имеющегося. Предприниматели «зарабатывают», даже когда они спят. Предприниматели сосредоточены на росте и соразмерности систем, которые они создают. Чем больше, тем лучше.

Цель фрилансера состоит в том, чтобы иметь постоянную работу без начальника, чтобы работы было много, чтобы спрос постепенно рос и, соответственно, росла почасовая зарплата, как и качество заказов.
Читать дальше →
Total votes 35: ↑25 and ↓10 +15
Views23.5K
Comments 89

Динамический неоднородный плотно упакованный контейнер

ProgrammingC++

Определение 1. Однородный контейнер – это такой контейнер, в котором хранятся объекты строго одного типа.


Определение 2. Неоднородный контейнер — это такой контейнер, в котором могут храниться объекты разного типа.


Определение 3. Статический контейнер — это контейнер, состав которого полностью определяется на этапе компиляции.


Под составом в данном случае понимается количество элементов и их типы, но не сами значения этих элементов. Действительно, бывают контейнеры, у которых даже значения элементов определяются на этапе компиляции, но в данной модели такие контейнеры не рассматриваются.

Определение 4. Динамический контейнер — это контейнер, состав которого частично или полностью определяется на этапе выполнения.


По такой классификации, очевидно, существуют четыре вида контейнеров:


  1. Статические однородные


    Сможете придумать пример?

    Обычный массив — int[n].


  2. Статические неоднородные


    Примеры?

    Наиболее яркий пример такого контейнера — это кортеж. В языке C++ он реализуется классом std::tuple<...>.


  3. Динамические однородные


    Догадались?

    Правильно, std::vector<int>.


  4. Динамические неоднородные


    Вот об этом виде контейнеров и пойдёт речь в данной статье.


Читать дальше →
Total votes 35: ↑32 and ↓3 +29
Views18.7K
Comments 64

Information

Rating
5,884-th
Location
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Date of birth
Registered
Activity