Что такое диаграмма последовательности? Из чего она состоит? Где и как пользоваться?

А еще тут есть интересные возможности, о которых ты мог не знать.

Вот тут ув. @dimview на пальцах и Си объясняет за бутстрап решая несложную задачу. И в статистике существует 100500 разных тестов для (не)подтверждения нулевой гипотезы.

Давайте используем ряд самых распространеных и посмотрим на результаты. В конце сравним с бутстрапом. Изложение будет сопровождаться кратким выводом и объяснением основных тестов, их "ручной" реализацией и сравнением результата с готовыми тестами из пакета scipy.stats. В этом плане, мне кажется, повторение лишним не будет, т.к. позволит лучше понять и уяснить принцип и особенности тестов.

Сама задача звучит как: "И вот свежие результаты — в тестовой группе из 893 пришедших у нас что-то купили 34, а в контрольной группе из 923 пришедших что-то купили 28. Возникает вопрос — идти к начальству и говорить «в тестовой группе конверсия 3.81%, в контрольной группе 3.03%, налицо улучшение на 26%, где моя премия?» или продолжать сбор данных, потому что разница в 6 человек — ещё не статистика?"

Встречайте HackBat: DIY (сделай сам) устройство, основанное на открытом исходном коде и аппаратном обеспечении, разработанное Пабло Трухильо Хуаном как мощная альтернатива Flipper Zero. Оно пропагандирует свободу разработки и модификации, обеспечивая пользователям возможность сами создавать и настраивать свои устройства. В отличие от Flipper Zero, HackBat позволяет пользователям самим программировать MCU и взаимодействовать с Wi-Fi и RF-трансиверами, что обеспечивает большую гибкость и возможности для настройки.

Самое интересное в этом небольшом проекте — это то, насколько много общего у него с Flipper Zero. Hackbat также позиционируется в качестве "швейцарского армейского ножа" для проведения тестов на проникновение и использует некоторые из тех же функций, что и NFC. Однако, в отличие от Flipper Zero, Hackbat является открытым проектом и стоит дешевле, чем его родственник с ценником в $169. Фактически, после недавнего исчезновения Flipper One, люди, которые такие устройства, могут обнаружить, что Hackbat является подходящей заменой.

Пабло Трухильо опубликовал проект на Hackster, где подробно рассказал о проекте. Основной идеей Hackbat является создание устройств для тестирования на проникновение, доступных для всех.

Дядюшка Ляо не перестаёт удивлять. Мы хорошо помним, какую революцию совершили USB-донглы на микросхемах Elonics E4000 и Rafael Micro R820T, изначально предназначенные для просмотра телевидения на экране компьютера. С заменённым драйвером они превращались в универсальный SDR-радиоприёмник, принимавший в диапазоне от 25 MHz до 1 750 MHz, отображая при этом спектр шириной 2.4 MHz. И стоило это удовольствие долларов 5, может, чуть больше.

Вторым важным событием стало появление дешёвой народной «шарманки» — Baofeng UV-5R. Это простенький двухдиапазонный трансивер с заявленной выходной мощностью 5W. Но недавно китайцы вновь превзошли сами себя и выпустили нечто, что стало ещё более интересным — Quansheng UV-K5 и улучшенные версии, обозначаемые UV-K5(8) и UV-K6. Что это за трансивер и почему он стал так популярен — читайте под катом.

При сборке квадрокоптеров и других БПЛА обычно используют готовую плату полетного контроллера, содержащую все необходимые датчики и периферию, и готовую полетную прошивку, например, Betaflight, ArduPilot или PX4. Полетный контроллер управляет моторами квадрокоптера и обеспечивает стабильный полет.

Занимаясь БПЛА с 2016 года, я решил разобраться в устройстве полетных контроллеров максимально глубоко и создать квадрокоптер с нуля, не используя готовый полетный контроллер и готовый софт. Спустя долгое время разработки мне удалось это сделать. Я написал прошивку с максимально простым исходным кодом и выложил ее на GitHub. В этой статье я расскажу о теории и практике разработки полетного софта для квадрокоптера и проиллюстрирую это на примере своего дрона на базе микроконтроллера ESP32, который можно увидеть на картинке выше.

В цикле статей под общим названием «Связь решения СЛАУ и минимума квадратичного функционала» постараюсь осветить различные методы решения СЛАУ, которые редко можно встретить в учебниках по линейной алгебре. Основная цель – написать понятный, но в то же время наполненный полезной информацией материал. К каждой последующей статье будет прилагаться соответствующая реализация на языке программирования C++.

Давайте ненадолго перенесёмся в школьные годы и вспомним уроки математики и физики. Помните, чему равно число π? Естественно, помните, мы же на Хабре! А чему равно π в квадрате? Это тоже странный вопрос. Конечно, 9,87. А чему равно ускорение свободного падения g помните? Ещё бы, это число так тщательно вдолбили в нашу память, что захочешь — не забудешь: 9,81 м/c². Конечно, оно может варьироваться, но для решения базовых школьных задачек мы обычно использовали именно это значение.

А теперь, внимание, следующий вопрос: а с какого это перепугу π² примерно равно g?

Рассказать всё о машинном обучении на двух страницах текста — невыполнимая задача. Именно сложность и многообразие темы могут отталкивать тех, кто только начинает знакомство с ней. Однако мы хотим помочь на этом пути и дать упрощённое введение в машинное обучение, чтобы каждый смог уловить его базовые принципы и понять, где его можно применять. Мы будем рады, если после прочтения кому-нибудь станут интересны нюансы и детали. А пока начнём с обобщений.

В самом общем смысле, машинное обучение можно описать как метод автоматизации, позволяющий компьютерам анализировать данные и делать на их основе какие-то выводы. Зачастую эти выводы используются для создания прогнозов о будущих событиях.

Можно, конечно, попытаться обойтись и без машинного обучения. Самый простой подход — проанализировать данные и составить понятный набор правил формата if-else (если-то). Между прочим, это применяется в реальной жизни, например, при анализе потребительской корзины. Составляется набор ассоциативных правил вида {хлеб, чай} → {молоко}. Это означает, что если покупатель приобретает хлеб и чай, то, скорее всего, он также купит молоко. Вуаля — мы сделали прогноз на будущее. 

Шёл 2022 год. Я обратил внимание на новый интересный проект CUTLASS, отличающийся очень высокой скоростью выполнения операций умножения матриц. Я взял большую задачу по умножению матриц — 8192 x 8192 x 8192, и померял производительность в PyTorch, где используется библиотека cuBLAS.

Всем привет! Меня зовут Маша, я девушка программиста и хотела бы поделиться опытом, как легко выглядеть актуально сегодня имея любой бюджет и количество времени. 

В программировании микроконтроллеров часто возникает задача найти угол между векторами.

Это всяческие встраиваемые системы, где есть подвижные, вращающиеся детали: PTZ камеры, поворотные платформы для радаров, турели, ветрогенераторы, солнечные панели, SDR обработка и прочее.

В данном тексте я приведу простое и понятное решение задачи вычисления угла между векторами на языке программирования Си.

Мой маленький шажок на пути подготовки к написанию шахматного движка. Написание простейшей нейронной сети, выяснение, что это за зверь такой.

Пока люди с самыми малыми вычислительными машинами в пустую тратят время на перебор гиперпараметров внутри библиотеки Scikit-learn – настоящие гении тайм-менеджмента выбирают TPE и Optuna. 

В этой статье мы рассмотрим самые популярные методы оптимизации Grid.Search и Random.Search, принципы Байесовской/вероятностной оптимизации, а также TPE в Optuna. В конце прописали небольшой словарик с функциями, атрибутами и объектами фреймворка, а также привели наглядный пример использования. 

В последние годы появляется всё больше технологий с использованием Computer Vision: это и беспилотные автомобили, и Face ID в телефоне, и умные камеры, способные фиксировать утечку теплоизоляции крыши. Кто-то прогресс приветствует, кто-то нет, но неизменно одно – процесс этот неостановим. Особенно активно развивается технология распознавания лиц, которую мы разберем в этой статье. Только в этот раз вас ожидает не классический пайплайн системы, но разбор технологии на микрокопьютерах. Подготовил ее я, Саша Шувалов – аналитик-разработчик компании Кросстех Солюшнс Групп. 

• Работает на всех платформах — на macOS/Linux/Windows, из коробки! Не нужно часами компилять километры зависимостей.
• Поддерживает популярные SDR — нативная поддержка RTL-SDR, HackRF, LimeSDR, AirSpy и других.
• Все в одном — все нужные инструменты встроены в одну программу: анализатор спектра для поиска частот, запись сигнала, интерпретатор цифрового сигнала для автоматического преобразования записанного сигнала в цифровые данные.
• Поддерживает передачу — для проведения replay-атаки достаточно выделить мышкой нужный отрезок сигнала и нажать Replay. Великолепно!

Эта статья дает общее представление о том, что такое ЦОС (цифровая обработка сигналов), как она работает и какие преимущества может предложить. Цифровая обработка сигналов включает разработку алгоритмов, которые могут быть использованы для улучшения сигнала определенным образом или для извлечения из него некоторой полезной информации.

Чтобы понять преимущества ЦОС, давайте сначала рассмотрим традиционный метод обработки сигналов, то есть аналоговую обработку сигналов.

Это статья сделана совместно с автором курса по Цифровой обработке сигналов в INZHENERKA.TECH Волченковым Владимиром, доцентом кафедры телекоммуникаций и основ радиотехники ФГБОУ ВО «РГРУ им. В.Ф. Уткина» и научным сотрудником ООО «Лаборатория Сфера». Больше информации в нашем сообществе инженеров.

Аналоговая обработка сигналов

Возможно, самым простым примером аналоговой обработки сигналов является знакомая RC-цепь, показанная на рисунке 1.

В этой статье я, Евгений Бартенев, техлид и автор курса «Python-разработчик», возьму и рассмотрю не только те «банановые шкурки», которые периодически разбрасываю сам на собеседованиях, но и те, на которых поскальзывались мои коллеги, некоторые наши студенты, да и я сам.