Здраствуйте меня зовут Дмитрий, как-то гуляя по сайту Aliexpress я наткнулся на стол для 3-d принтера Falshforge Creator Pro. И он мне так понравился, что я решил создать самодельный 3-d принтер на основе этого стола. А заодно я поделюсь с вами моим опытом принтеростроения.

Как то раз сидя в ютубе ведя поиск интересных обучающих мелодий наткнулся на ролики с Synthesia, часть из которых мне очень понравилась, решил скачаю да и поучусь… =) Но увы как оказалось ролики есть, а вот midi файлы никто не горел желанием выкладывать =(

Засев за гугл решил посмотреть может есть готовые решения которые бы меня устроили, но увы из того что нашёл были только аудио конвертеры в midi, что меня слегка расстроило… Недолго думая решил что для восстановления MIDI частоты кадров в видео роликах будет достаточно..., и Я решил попробовать реализовать это дело....

Приветствую всех читателей Хабра! Сегодня я хочу поделиться своим опытом запуска YOLACT на edge-устройстве RockChip. Несмотря на то, что процесс занял больше времени, чем я ожидал, я решил поделиться с вами своими наработками, чтобы помочь другим разработчикам, которые могут столкнуться с той же задачей. В конце концов я нашёл способ запуска yolact, который позволил достичь высокой производительности и качества модели. Надеюсь, что мой опыт будет полезен для вас и поможет вам избежать ошибок, которые я совершил. Приятного чтения!

У нас в гостях специалист с 15-летним опытом в Machine Learning который совмещает пару высокоуровневых должностей в разных компаниях — Head of ML в Cherry Labs и CTO в Rembrain. За полтора часа мы обсудили: позабытые ML-фреймворки и перспективы Reinforcement Learning, выяснили, какие платы с NPU лучше подходят для pet-project и зачем норвежцам роборуки.

Kornia это open source библиотека для решения задач компьютерного зрения. Она использует PyTorch в качестве основного бэкенда и состоит из набора дифференцируемых процедур и модулей. Создатели библиотеки вдохновлялись OpenCV, и поэтому Kornia является его аналогом, но при этом в некоторых моментах превосходит. Главным преимуществом Kornia по сравнению с тем же OpenCV, scikit-image или с Albumentations является возможность обрабатывать изображения батчами, а не по одному изображению и возможность обрабатывать данные на GPU.

Библиотека Transformers предоставляет доступ к огромному кол-ву современных предобученных моделей глубокого обучения. В основном основаных на архитектуре трансформеров. Модели решают весьма разнообразный спектр задач: NLP, CV, Audio, Multimodal, Reinforcement Learning, Time Series.

В этой статье пройдемся по основным ее возможностям и попробуем их на практике.

Почти 4 года назад вашим покорным слугой была опубликована статья Увеличь это! Современное увеличение разрешения, которая набрала +376 хабролайков и 176 тысяч просмотров. Но прогресс на месте не стоит! Новые нейросетевые методы жгут! Их результаты прекрасны и великолепны. 1,5 года назад на хабре была неплохая статья Апскейл, который смог (+160), в которой были показаны плюсы новых алгоритмов.

Но всегда ли все прекрасно? Конечно нет! 

Мой любимый пример фантастических способностей нейросетевых алгоритмов выше. В шарике отражается наша лаборатория. Бюст Зевса был взят в датасет, чтобы оценить работу нейросетей с полутенями, но результат «обработки полутеней» сильно превзошел ожидания. Во-первых, мудрые голубые глаза и покрасневшие губы! Во-вторых, Зевс теперь причесан! В-третьих, его борода стала короче и тоже аккуратно подстрижена! Наконец, Зевс теперь выглядит ощутимо моложе и… человечнее! О, жители Олимпа, согласитесь, это просто божественно! 

Почему нам таки есть что сказать по теме? За последние годы мы создали 3 бенчмарка Video Super-Resolution под разные кейсы использования, которые на данный момент занимают первые 3 (из 14) места в соответствующем разделе на сайте paperswithcode.com.

Подобная деятельность безмерно актуальна, поскольку если 4 года назад на GitHub было меньше 200 репозиториев Super-Resolution, то сейчас их там больше 900 и разобраться в этом море исходников стало совсем непросто.

Естественно, при создании бенчмарков у нас было много чудных примеров. Более того, сейчас мы целенаправленно создаем датасет артефактов нейросетевых алгоритмов апскейла.

Кому интересно посмотреть, какие забавные косяки бывают у новых алгоритмов, а также как выглядят наилучшие результаты, которые даже меня, занимающегося темой 14+ лет, удивляют — добро пожаловать под кат!

Весной 2022 о заморозке своей деятельности на территории РФ заявили основные мировые производители программного обеспечения для компьютерной томографии (КТ). От "хорошей" жизни нам пришлось запустить проект разработки собственного КТ‑реконструктора совместно с командой Unicore Solutions.

Статья посвящена одному из пользовательских кейсов для томографической реконструкции - реверс инжинирингу печатных плат. Жми под кат, дабы погрузиться в суровый мир микротомографии и узреть красивые картинки реверс инжиниринга.

А ещё я являюсь инженером электронной техники, который вместе с несколькими другими инженерами и партнёрами сохранил и отчасти приумножил советские электровакуумные технологии.

Это вводная статья, поэтому хотело бы начать с нашей истории, которая неразрывно связана с историей электронной промышленности постсоветской России, вернее сказать, с историей фактической гибели советской электронной промышленности.

Итак, в СССР на 1990 год действовали несколько крупных заводов по производству телевизионных кинескопов в городах Львов, Паневежис, Воронеж, Елец, Москва, Запрудня МО, Новосибирск, Новгород, Брянск, Нальчик. Ряд специальных ЭЛТ так же производился в нескольких НИИ. Это был достаточно мощный сравнительной высокотехнологичный индустриальный кластер, где работали более 70 тысяч человек (а со смежной цепочкой кооперации более 100 тысяч!). Ряд упомянутых заводов параллельно делали ещё другие электровакуумные приборы, в том числе осциллографические ЭЛТ и другие "приборные", ФЭУ, ЭОПы, имели свои сборочные производства телевизоров, компьютерных мониторов и разных стеклянных изделий бытового назначения.

Но всё равно, весь этот индустриальный кластер держался на массовом выпуске бытовых кинескопов, который с развалом СССР и началом реформ Гайдара-Ельцина начал резко стагнировать и уменьшаться в первую очередь из за очевидного проигрыша иностранным массовым образцам кинескопов по технико-экономическим параметрам. Наиболее длительно существовать на уменьшающемся рынке смогли заводы, которые либо выпускали только чёрно-белые бытовые кинескопы (для конкуренции с которыми западных массовых образцов приборов уже не было на рынке) и электровакуумные приборы для специальных применений, либо заводы, у которых была как большая номенклатура и цветных ( ЦЭЛТ ), и чёрно-белых кинескопов, а так же диверсификация в направлении другой бытовой и специальной техники. Массовое производство цветных кинескопов в РФ фактически остановилось в 1997-98 годах. После единственным и достаточно успешным наследником кинескопной промышленности СССР стал литовский завод "Экранас" ( г. Паневежис ). Его специалисты для увеличения мощности производства на европейские кредиты смогли фактически по цене металлолома скупить значительную часть советского оборудования последней модификации с остановившихся предприятий аналогичного профиля и провести работу модернизации такого оборудования на базе западной автоматики. Так же качество выпускаемых литовцами кинескопов резко возросло в связи с переходом предприятия на снабжение западными материалами и комплектующими. "Экранас" проработал до 2006 года и на пике в 2003-2004 годах выпускал цветных кинескопов порядка 5-6 миллионов в год, что было соизмеримо с мощностью всех советских кинескопных заводов вместе взятых.

Во второй половине 2021 года был проведён опрос среди выпускников МГТУ имени Н.Э.Баумана. Так как сбор ответов растянулся по времени, опрошенных в начале 2022 года просил указать данные на декабрь 2021 года. Было разослано около 6000 сообщений через соцсеть VK (которая ограничивает количество сообщений людям, находящимся не в друзьях, двадцатью в 12 часов). После очистки от откровенно шуточных ответов осталось 2373 анкеты, которые использовались в дальнейшем анализе.

В этой статье я стараюсь поверхностно пройтись по, как как мне кажется, наиболее важным для новичков аспектам разработки на Unreal Engine. Моя цель - подсказать вам направления, в которых можно и нужно копнуть поглубже. Рассказать что есть и для чего это можно использовать, как решать некоторые типовые проблемы. Почти для всех топиков я привожу ссылки на более конкретные гайды и описательные статьи. Они могут вам помочь.

Надеюсь что описанные мною вещи будут вам интересны и полезны. Желаю приятного чтения :-)

Это история одного моего хобби-проекта - создания встроенной в интерьер майнинг-фермы с видеокартами в масле, которая своим теплом отапливает лоджию.