Учебно-развлекательный проект "Мобильная платформа", который использует управление жестами руки для управления роботом. В ней подробно рассматриваются технические аспекты сборки платформы, программирование Arduino и обработка жестов с помощью Python и библиотеки mediapipe.
Пользователь
Главные отличия PCA от UMAP и t-SNE
Здесь будет рассказано о главных отличиях самого старого и базового алгоритма снижения размерности - PCA от его популярных современных коллег - UMAP и t-SNE. Предполагается, что читатель уже предварительно что-то слышал про эти алгоритмы, поэтому подробного объяснения каждого из них в отдельности приведено не будет. Вместо этого будут объяснены самые важные для практики свойства этих алгоритмов и то, на какие связанные с ними подводные камни можно налететь при неосторожности. Все особенности будут описаны на примерах, с минимумом теории; те пытливые умы, что почувствуют в процессе чтения жажду математической строгости, смогут удовлетворить её в литературе, ссылки на которую будут даны по ходу дела и в конце статьи.
Читаем нажатия ИК-пульта под Linux
На Али можно найти пульт, приёмник которого будет притворяться устройством ввода. Но я опишу способ приёма нажатий с разных пультов, и действия можно настроить на своё усмотрение.
Нажатия будем принимать с помощью YS-IRTM, это дешевая плата с ИК-приёмником и передатчиком, использует микроконтроллер на базе 8051, в котором прошивка для декодирования сигналов с пультов. Интерфейс подключения: UART 5V. Есть подробное описание в этом репозитории на GitHub.
Умеет принимать NEC протокол, который используется на большинстве дешевых пультов. Но есть недостаток, не принимает коды повторов, если клавиша удерживается. Существуют и другие ИК-протоколы, например у Sony есть свой, поэтому пульты Sony не поддерживаются.
Как правильно передавать секреты запускаемым программам?
Эта статья о том, как правильно передавать секреты запускаемым программам.
Бывает встречаются Unix-системы, на которых некоторые администраторы передают процессам пароли в открытом виде, совершенно не заботясь о том, что их видят все пользователи данной системы.
Если вы смогли зайти на систему под непривилегированным пользователем, то вы можете набрать команду, отображающую список запущенных процессов
$ ps -ef
и возможно и увидеть некоторые секреты, которых видеть не должны, например, у одного из процессов ниже открыт пароль basicAuth.password (пароль в тексте изменен).
$ strings /proc/1101/cmdline
/usr/local/bin/vmagent
--remoteWrite.url=http://vm-cluster.local:1234/api/v1/write
--remoteWrite.basicAuth.username=user-rw
--remoteWrite.basicAuth.password=123456
--promscrape.config=/usr/local/etc/vmagent-config.yml
Как же быть? Есть несколько способов этого избежать.
Как физик-ядерщик делает алюминиевые палки и продает на 20 млн ₽ в год
В статье расскажу, как я накопил больше 10 млн на собственный карбоновый цех, как организовать литье алюминия в домашних условиях и выжить после взрыва, как нанимать сотрудников по морально-волевым, и что нужно сделать, чтобы алюминиевая палка начала стоить в 14 раз дороже.
NumPy для самых маленьких
Математика везде в нашей жизни, но в программировании, а особенно ML ее два раза больше. Обычно Питон берут в пример самого "научного" языка программирования из-за математических фреймворков. Как не Питон может помочь оперировать математическими абстракциями, некоторые из сферы ресерча пользуются исключительно питоном для всяких научных изысканий — сегодня мы поговорим про библиотеку NumPy и работу с массивами.
Самая новичковая "библиотека" с примочками в виде SciPy и Matplotlib предназначена для работы с многомерными массивами. NumPy – основа для многих других библиотек для машинного обучения, таких как SciPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow.
Pandas, например, строится поверх NumPy и позволяет работать со структурами данных высокого уровня по типу DataFrame и Series. При помощи NumPy можно проводить преобразование категориальных данных в числовой формат, например, с использованием кодирования one-hot.
Дрон художник нарисовал самую большую картину и другие необычные применения Robot Operating System на ROS Meetup 2024
Репортаж с прошедшего мероприятия по Robot Operating System (ROS) - фреймворку, который предназначен для разработки программного обеспечения роботов. В него входит целый набор различных инструментов, библиотек и определённых правил, цель которых — создать единую и удобную среду разработки роботов. Выкладываем видеозаписи докладов с подробными описаниями.
Индуктивная статистика: доверительные интервалы, предельные ошибки, размер выборки и проверка гипотез
Одной из самых распространённых задач аналитики является формирование суждений о большой совокупности (например, о миллионах пользователей приложения), опираясь на данные лишь небольшой части этой совокупности - выборке. Можно ли сделать вывод о миллионной аудитории крупного мобильного приложения, собрав данные 100 пользователей? Или стоит собрать данные о 1000 пользователях? Какую вероятность ошибиться при анализе мы можем допустить: 5% или 1%? Относятся ли две выборки к одной совокупности, или между ними есть ощутимая значимая разница и они относятся к разным совокупностям? Точность прогноза и вероятность ошибки при ответе на эти и другие вопросы поддаются вполне конкретным расчётам и могут корректироваться в зависимости от потребностей продукта и бизнеса на этапе планирования и подготовки эксперимента. Рассмотрим подробнее, как параметры эксперимента и статистические критерии оказывают влияние на результаты анализа и выводы обо всей совокупности, а для этого смоделируем тысячу A/A, A/B и A/B/C/D тестов.
Плавный вход в FPV. Или сборка первого учебного комплекта
Лирическое отступление.
Внезапно мне очень захотелось летать! Просто до дрожи в ногах! Почему? По тому что одна из ног была не пригодна даже для хождения по квартире в виду последствий любви к спорту. И холодным осенним вечером я понял что до безумия хочу одеть FPV шлем и хотя бы полетать по квартире… Почувствовать свободу перемещения! Если описывать ощущения от полёта в FPV то это похоже на параллельную реальность. Я летал несколько лет назад, и смотрел во вторые очки когда летал проф пилот… Это незабываемые ощущения. И вот я не могу ходить временно но могу собрать дрон летающий или ездящий… И управлять им от первого лица, компенсируя физический недостаток! А главное я совсем немного инженер-электронщик, чутка программист и собрал до травмы пару железок так сказать:)
Когда то давно лет 6ть назад я занимался сборкой квадрокоптера на 350той вроде раме. Его останки до сих пор покоятся у меня на полках стеллажей. Всё как обычно в юношеских начинаниях уперлось в деньги:( вернее в их отсутствие. Я собрал квадрик на Ardupilot выглядело это как то так.
Все, что нужно знать перед сдачей ISTQB
Всем привет!
Сегодня хочу поделиться своим опытом сдачи ISTQB, особенностями проведения экзамена и советами для успешной подготовки.
Если вы читаете эту статью, то, вероятнее всего, вы уже знаете, что обозначают эти загадочные буквы «ISTQB», зачем вообще сдавать какой-то экзамен и почему к нему надо плотно готовиться.
Тем не менее для тех, кто забрёл сюда случайно или вчера в первый раз мельком услышал что-то об ISTQB и решил погуглить, я объясню:
Тестируем PCIe в новом Raspberry Pi 5
Если вы ещё не в курсе, то недавно было объявлено о выходе Raspberry Pi 5.
Я специально снял ролик, где разобрал всю аппаратную часть – что изменилось, что появилось и чего не стало. В этой статье я представлю вам спецификацию новой модели, расскажу о некоторых особенностях и о том, что выяснил в ходе тестирования её работы с десятком различных устройств PCIe.
Обнаружение движущихся объектов с помощью OpenCV с использованием обнаружения контуров и вычитания фона
Обнаружение движущихся объектов широко используется в самых разных приложениях, от видеонаблюдения до мониторинга дорожного движения. Это важнейшая задача в постоянно развивающейся области компьютерного зрения. Библиотека OpenCV с открытым исходным кодом, известная своим полным набором инструментов для компьютерного зрения, предоставляет надежные решения для обнаружения движущихся объектов. В этой статье рассмотрим комбинацию обнаружения контуров и вычитания фона, которые можно использовать для обнаружения движущихся объектов с помощью OpenCV.
Лучшие бесплатные курсы и ресурсы для изучения машинного обучения
В этой статье я собрал огромную коллекцию курсов, книг, и ресурсов для всех, кто любит и изучает машинное обучение. Сохраняйте себе эту подборку, чтобы не потерять, по мере выхода новых курсов, подборка будет обновляться.
Благодаря этим бесплатным курсам, вы сможете расширить свои знания и навыки в области машинного обучения, data science и искусственного интеллекта, повысить свою конкурентоспособность на рынке труда и открыть для себя новые возможности в карьере. Независимо от вашего уровня подготовки и опыта, вам обязательно найдется курс, который поможет вам достичь ваших целей.
Платные курсы могут оказаться достаточно затратными, особенно для новичков в области машинного обучения. При наличии достаточной мотивации и желания можно успешно освоить эту область без необходимости тратить деньги на платные курсы.
Обучение нейронной сети обнаружению людей на аэроснимках
Если вам понадобилось обучить нейронную сеть обнаруживать объекты на изображении или в видеопотоке, то для вас есть хорошие новости - уже существуют простые в использовании готовые инструменты. Наверняка кто-то из читателей такими пользуется. Например модель YOLOv8 хорошо тренируется на новых данных "из коробки". И, наверное, права была посетитель выставки, которая около стенда демонстрирующего обнаружение животных на видео c БПЛА сказала: "Что тут такого. Я за 10 строчек кода такое сделаю".
Но что, если сделал все по инструкции, а оно не работает так как хочется?
Как развернуть виртуальную среду модели машинного обучения на любой машине?
Иногда возникают проблемы с развертыванием среды разработки в облаке, ведь бесплатных сервисов с большими облачными вычислительными мощностями почти нет. Тот же Google Collab имеет свои лимиты по использованию GPU, после израсходования всей памяти необходимо ждать сутки. А цена платной версии порой не совсем оправдана... Если у вас есть своя неплохая видеокарта, всегда можно отказаться от облачной разработки и перейти к домашнему варианту.
Напоминаем, что GPU выполняет вычислительную работу быстрее из-за возможности параллельного выполнения процессов. Если вы хотите использовать много видеокарт? то следует подключить ее к одной системе, сформировав своеобразную ферму.
Итак, как же контейнизировать собственную виртуальную среду и развернуть ее с использованием своего GPU?
Range Extender на NRF24L01+PA+LNA: обмен текстовыми сообщениями между устройствами там, где нет сотовой связи
Эта идея появилась у меня достаточно давно, и наконец-то дошли руки её частично реализовать. А именно: хотелось попробовать сделать средство общения с помощью известного радиопередатчика NRF24L01+PA+LNA.
В качестве способа общения на данном этапе подразумевается обмен текстовыми сообщениями, а на втором этапе — доделаю захват и передачу голоса и, может быть, даже файлов. На данном этапе написан код и протестирована в теории сама концепция. Итак…
«Машинное чтение» цифровых и не только индикаторов без ИИ и нейронок на Python
В этой статье рассмотрим простой алгоритм обработки и распознавания значений из массива фотографий с показаниями цифровых индикаторов.
Не будет машинного обучения, нейросетей, только стандартные библиотеки Python для работы с изображениями.
Простой Blender. Часть 1
КДПВ. По мотивам.
О чем пост
Пост написан по мотивам этого комментария . Особенно вдохновила картинка в ответах к этому комментарию. Изначально хотел здесь написать про UI и основы моделлинга в Blender, но выходит многовато (я словообилен). Поэтому, про моделлинг — позже (если публика захочет). А здесь — про UI Blender с точки зрения непрофессионала.
Поисковый движок в 80 строках Python
В сентябре я устроился на должность поискового дата-саентиста и с тех пор часть моих обязанностей заключается в работе с Solr — опенсорсным поисковым движком на основе Lucene. Я знал основы работы поискового движка, но мне хотелось понять его ещё лучше. Поэтому я закатал рукава и решил создать его с нуля.
Давайте поговорим о целях. Слышали когда-нибудь о «кризисе сложности обнаружения маленьких веб-сайтов»? Проблема в том. что маленькие веб-сайты наподобие моего невозможно найти при помощи Google или любого другого поискового движка. Какова же моя миссия? Сделать эти крошечные веб-сайты снова великими. Я верю в возвращение славы этих малышей вдали от SEO-безумия Google.
В этом посте я подробно расскажу о процессе создания поискового движка с нуля на Python. Как обычно, весь написанный мной код можно найти в моём GitHub (репозиторий microsearch). Эта реализация не будет притворяться готовым к продакшену поисковым движком, это лишь полезный пример, демонстрирующий внутреннюю работу поискового движка.
Кроме того, мне стоит признаться, что в заголовке поста я слегка преувеличил. Да, поисковый движок действительно реализован примерно в 80 строках Python, но я ещё и писал вспомогательный код (краулер данных, API, HTML-шаблоны и так далее), из-за которого весь проект становится немного больше. Однако я считаю, что интересная часть проекта находится в поисковом движке, который состоит из менее чем 80 строк.
P.S. Написав этот пост и microsearch
, я осознал, что пару лет назад нечто похожее написал Барт де Гёде. Моя реализация очень похожа на работу Барта, но я считаю что кое-что улучшил, в частности: (1) мой краулер асинхронный, что сильно ускоряет работу, (2) я реализовал пользовательский интерфейс, позволяющий взаимодействовать с поисковым движком.
Реверс-инжиниринг лазерного датчика расстояния
Однажды ко мне попал нерабочий лазерный датчик расстояния Keyence LK-G407. Мало того, что он был нерабочий, так его еще и нельзя было использовать без специального управляющего блока. Но ведь у датчика такие интересные характеристики: измерение расстояния с точностью до единиц микрон, и скорость работы — 50 килоизмерений/с. Так что, чтобы запустить его, придется заметно поковыряться в самом датчике, заодно и ценный опыт получить.
Информация
- В рейтинге
- 1 469-й
- Зарегистрирован
- Активность