![](http://webcf.waybackmachine.org/web/20201112183524im_/https://habrastorage.org/getpro/habr/avatars/329/fc8/9e5/329fc89e55a9132bf200ff315065f3f7.jpg)
Механико-цифровые часы из стальных шариков
- Перевод
Как работают часы
Решил я, наконец, разобраться с Arduino, в результате чего сделал свой первый проект: полностью механические цифровые часы.
![](https://webcf.waybackmachine.org/web/20201112183524im_/https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/485/7fd/f72/4857fdf72df780379a83f8851f9437bb.jpg)
Вы отправляете кому-то анонимный подарок на НГ, а кто-то отправляет вам. Круговорот счастья!
Хо-хо-хо, я в деле!Наивное вычисление знаменитой последовательности Фибоначчи производится за экспоненциальное время. Большинство людей могут сообразить, как сделать это за константное время. Но под силу ли нам улучшить этот показатель? Даже не сомневайтесь.
Что такое последовательность Фибоначчи?
Это классический бесконечный числовой ряд, в котором n-й член представляет собой сумму двух предыдущих членов. Первые два члена - 1 и 1. Третий - 2, четвертый - 3, затем следует 5, 8 и т. д.
Введение
Библиотека круговых интерфейсов v2.0
Круговая CAPTCHA
Перенос библиотеки с JavaScript на QML
Демонстрационное мобильное приложение
Заключение
Предыдущая статья была вводной к вопросу разработки круговых интерфейсов. В ней рассмотрены определение, классификация, принципы построения круговых интерфейсов, а также подход к их проектированию. Данная статья описывает основные изменения в библиотеке, которую я разрабатываю для облегчения и ускорения процесса создания круговых интерфейсов.
Во-первых, вышла вторая версия библиотеки на JavaScript, в которой реализованы круговые элементы управления.
Во-вторых, разработанная библиотека получила реализацию на QML, для демонстрации возможностей которой выпущено мобильное приложение под Android.
Последние события выяснения жителей Вилларибо и Виллабаджо, кто самый главный в Нагорном Карабахе, внимательным и любопытствующим телезрителям и читателям сказали довольно много. Даже если они уже забыли какой у них ВУС.
Некоторое время плавала по морям-окиянам сети интернет байка, что БПЛА могут решить практически любой вопрос на планете сбросив несколько десятков килограмм, на тех у кого БПЛА нет. Это что-то вроде байки о всемогуществе АУГ Соединённых Штатов.
Причем решить этот вопрос без участия даже оператора, а только лишь мощью ИИ. Мол, вот чуть-чуть Т-800 стройными рядами пойдут насаждать демократию и справедливость с приданными им в усиление ДРГ в виде Т-1000.
Нет, сомнений нет, турецкий "Байрактар ТБ2" — штука полезная. В нужном месте и в нужное время. Но уж точно не "средство два-в-одном вам избавит от страданий". Мой хороший друг полковник ВС РФ в запасе Владимир Трухан детально в своём журнале пояснил почему. И даже вежливо.
А далее передаю микрофон профессиональному военному ПВОшнику:
Tensorflow, хотя и сдаёт свои позиции в исследовательской среде, всё ещё остаётся популярным в практической разработке. Одна из сильнейших сторон TF, из-за которой он держится на плаву — возможность оптимизации моделей для развертывания в условиях ограниченных ресурсов. Для этого существуют специальные фреймворки: Tensorflow Lite для мобильных устройств и Tensorflow Serving для промышленной эксплуатации. В Сети (и даже на Хабре) достаточно туториалов по их использованию. В этой статье мы собрали наш опыт оптимизации моделей без использования этих фреймворков. Мы рассмотрим некоторые методы и библиотеки, выполняющие поставленную задачу, опишем, как можно сэкономить пространство на диске и RAM, сильные и слабые стороны каждого подхода, а также некоторые неожиданные эффекты, с которыми мы столкнулись.
Опыт общения и сотрудничества с различными стартаперами и начинающими предпринимателями показывает, что чаще всего они не придают должное значение правовому оформлению и сопровождению своего бизнеса.
Никто особо не стремится платить хорошие деньги профессиональным юристам до тех пор, пока не возникнет какой-нибудь челлендж: придет претензия из налоговой, партнеры по бизнесу поругаются и проект окажется на грани фола. До этого момента стартаперы либо не делают вообще ничего и все дела ведут неформально, либо гуглят шаблоны документов, максимум — нанимают юриста на аутсорсе через своих знакомых.
фото с сайта pilot.com
В 2012 году Джессика МакКеллар с командой друзей из MIT (Мичиганский Технический Университет) запустила стартап скрытого чата Zulip. Менее двух лет спустя его выкупил Dropbox. И в этом не было ничего необычного. С ее командой такое уже случалось, когда они так же быстро продали Ksplice компании Oracle. Такая бешеная гонка дала МакКеллар больше опыта в разнообразных возможностях менеджера, чем обычный инженер получает за всю карьеру. Она была тимлидом, основателем, техлидом в огромной корпорации, а сейчас руководит десятками сотрудников в быстрорастущем международном стартапе. (Да, она еще и значимая фигура в мире Python). В статье Джессика рассказывает о своем опыте и подходе к управлению командами.
Когда я впервые услышал про compliant-механизмы, был весьма впечатлен. Хоть они и окружают нас в повседневности — в виде застежек рюкзака, кнопок мыши или колпачков от шампуней, — мы редко задумываемся о концепции таких устройств.
Если говорить кратко, в compliant-механизме для обеспечения его технических характеристик используют деформацию. В то время как в традиционной технике (rigid body) гибкость зачастую является негативным качеством материала, сompliant-механизмы используют ее для передачи силы и движения в нужном направлении, вместо соединений из нескольких подвижных деталей.
При создании программного обеспечения команды разработчиков обычно определяют набор руководящих принципов и соглашений по разработке кода, которые считаются лучшими практиками.
Это методы, которые обычно документируются и доводятся до сведения всей команды разработчиков, которая их приняла. Однако во время разработки разработчики могут нарушить эти рекомендации, которые обнаруживаются во время ревью кода или с помощью инструментов проверки качества кода.
Поэтому важным аспектом является автоматизация этих директив в максимально возможной степени по всей архитектуре проекта, позволяющая оптимизировать проверки.
Мы можем реализовать эти рекомендации как проверяемые JUnit тесты с помощью ArchUnit. Это гарантирует, что сборка версии программного обеспечения будет прекращена в случае нарушения архитектуры.
Рекомендации, рассмотренные в этой статье, помогут вам реализовать мониторинг на базе Prometheus и улучшить вашу производительность.
Prometheus — одна из базовых составляющих cloud-native-архитектуры. Он уже стал стандартом де-факто для мониторинга Kubernetes. Однако многие сторонние и облачные приложения изначально не предоставляют метрик в формате Prometheus. Например, Linux не предоставляет таких метрик. Для этого и предназначены экспортеры, такие как node exporter. Его легко скачать, запустить и получить сотни метрик для операционной системы.
Secure DevOps, также известный как DevSecOps, обеспечивает безопасность и мониторинг на протяжении всего жизненного цикла приложения: от разработки до продакшена. Что позволяет создавать безопасные, стабильные и высокопроизводительные приложения. Этот подход встраивается в ваш процесс разработки и предоставляет единый источник правды для DevOps-команд, разработчиков и служб безопасности, чтобы максимально повысить эффективность и обеспечить прозрачность при устранении неисправностей и оптимизации.
Я почти уверен, что любой, кто изучал когда-либо Go, слышал, что «горутины похожи на легковесные потоки» и что «можно спокойно запускать сотни и тысячи горутин». Некоторые люди узнавали, что «горутина весит около 2 килобайт», скорее всего, из примечаний к релизу Go 1.4, и еще меньше людей узнавали, что это изначальный размер ее стека.
Все эти утверждения верны, и я хочу продемонстрировать почему это так, исследовать с вами что такое горутина, сколько места она занимает, и наметить отправные точки для всех, кто интересуется внутренним устройством Go.
В рамках этого исследования я буду использовать ветку Go 1.14, поэтому все фрагменты кода будут ссылаться на нее.