Наш мозг – крайне загруженная вещь. Наш мозг обрабатывает всю эту ежедневную суматоху: навестить бабушку, купить 100500 продуктов в магазине, уповать о падении рубля и так далее. В этом урагане информации мы забываем по истине важные для нас вещи.
Хотели бы вы иметь второй мозг? Мозг, способный запомнить всё. Мозг, в котором содержится вся полезная информация из книг, статей, видео, полученная вами?
Звучит прекрасно, не так ли? Может, когда-то и казалось сказками, однако не сейчас.
К нам приехал принтер Creality Ender 3 v2 с процессором GD (GigaDevice) вместо ожидаемого STM (STMicroelectronics). Принтер в базовой комплектации еще как-то работает (хотя прошивка очень урезана), но часть периферии принтера не работает вовсе (датчик филамента), а остальное работает не корректно (сенсор автокалибровки CR Touch). Открытую прошивку Marlin для процессора STM можно скомпилировать и установить на матплату GD (хотя официально процессор не поддерживается), вот только эта прошивка не распознает сенсор автокалибровки. Получается, что нужна или замена материнской платы, или сенсора, или того и другого вместе. Логично начать с материнской платы и прошивки — как минимум, в открытой прошивке есть функции тестирования сенсора автокалибровки, так что уже можно будет выяснить, в порядке ли он.
После замены матплаты и установки открытой прошивки пользоваться принтером намного удобнее и качество печати улучшилось благодаря опциям калибровки всего оборудования принтера. В статье мы рассмотрим новые возможности подробнее. И, конечно же, разберемся детально с сенсором автокалибровки уровня CR Touch.
И так, вы поняли, что вам пора изучить английский. Вы идёте на всякие там сайты или качаете себе Дуолингву, но понимаете, что всё бесполезно. В очередной раз вы пялитесь в глаза этому зелёному обдолбаному совёнку, и понимаете что всё бесполезно. A bear всё так же ест этот the cheese, а вы всё так же боитесь запостить комментарий на каком-нибудь форуме, потому что вас засмеют.
Давайте подойдём к проблеме с другого ракурса. Я думаю, для некоторых из вас, проблема заключается в том, что вы даже и не знаете, зачем вы учите этот язык. Английский кажется просто бесконечно-запутанным набором правил, которые должны бы вычисляться по формулам, но они этого не делают.
Этот мир охвачен пандемией незавершенных дел. Каждый день миллионы людей с азартом начинают новые дела и бросают их, так и не добравшись до конца. Недописанные книги, невыполненные обещания похудеть, построить дом, создать программу, сайт, пет-проект.
Незавершенные дела заставляют нас страдать. Мы возвращаемся к ним снова и снова, мысленно создавая бесконечный цикл упреков к себе, сожалений и оправданий. А еще брошенные проекты нередко создают сложности окружающим.
О том, чем вызван этот массовый недуг и как с ним справиться, поговорим в этом посте.
При обучении модели классификации объектов (подбор весовых коэффициентов) столкнулись с тем, что проблема НЕ В ТОМ, КАК НАЙТИ разделяющую прямую, а В ТОМ, КАКУЮ ИМЕННО ВЫБРАТЬ из полученного множества разделяющих прямых, одинаково удовлетворяющих условиям классификации.
В итоге дошли до двухступенчатой классификации.
После первого знакомства с библиотекой многие испытали вау-эффект. Круто, можно маппить обьекты, можно писать запросы поверх DTO (проекции) и все магическим образом работает (ну или приходится верить, что работает). Это ли не чудо?
Однако, с опытом, стали очевидны недостатки использования этой библиотеки и их достаточное количество. А что если обойтись без автомаппера?
В физике часто оперируют волновыми функциями с ярко выраженными свойствами частиц. Давно стали обыденными понятия частиц с положительным и отрицательным зарядами и с соответствующим взаимодействием. Широко используют Лоренц-преобразования, когда при увеличении скорости волна-частица сжимается, с соответствующим увеличением полной энергии при приближении к скорости света.
Но можно ли представить простейшую и наглядную модель, из которой выводятся все эти свойства разом?
Одной из таких моделей является модель Френкеля-Конторовой, которую мы рассмотрим в рамках истории теории солитонов.
Привет, Хабр!
В первой части я рассказал о своём опыте с Simply Linux, пришла очередь поделиться впечатлениями от Astra Linux CE Orel. В этот раз картинки будут.
Приветствую!
Данная статья открывает цикл статей о программировании микроконтроллеров STM32 для новичков.
Сегодня я расскажу как написать моргание светодиодом двумя способами с использованием инструментов, труднодоступных в 2023 году
Если вы работали с сайтами, содержащими много длинных текстов, особенно с сайтами на CMS, где пользователи работают в WYSIWYG-редакторе, то вы наверняка писали CSS для управления междустрочными интервалами между различными элементами типографики — заголовками, параграфами, списками и т. д.
Много лет я занимаюсь разработкой событийной семантики [1, 2], событийной логики [3], спецификации языка описания деятельности, а также Event Flow архитектуры [4], на базе которой построен семантический workflow-движок. Все это выросло из идеи субъектно- событийного подхода к моделированию сложных систем [5], который условно можно считать инженерным наследником философской темпоральной онтологии [6, 7].
И вот, некоторое время назад я решил провести эксперимент и научить ChatGPT создавать и исполнять событийные модели. Результат сообщу сразу: это у меня получилось, хотя и не без головной боли, с постоянными упрашиваниями, подсказками, напоминаниями… Но по порядку.
Упомянутый Event Flow движок работает с событийными семантическими моделями, описывающими сущности или действия какой-либо предметной области. Он проглатывает очередное модельное событие (согласно условиям, прописанным в этом событии) и либо строит по нему поле экранной формы, если значение надо получить от человека, либо выполняет запрос к уже имеющимся данным, создавая в итоге новое предметное событие. Таким образом после выполнения всех событий одной модели у нас получается индивид сущности или действия, а по сути, выполняется фрагмент бизнес-логики. (В Приложении есть несколько слов о событийной семантике от самого ChatGPT).
Что требовалось от ChatGPT? (1) Запомнить формат записи событий; (2) освоить синтаксис инициации свойств и актов, правила построения моделей и создания индивидов; (3) научиться по текстовому описанию строить модели и (4) при предоставлении в текстовом же виде конкретных значений - создавать индивиды. При этом, что существенно, в модели могут иметься запросы к значениям уже созданных индивидов.
Интернет-технологии охватывают весь мир своей сложной инфраструктурой. За очень короткое время интернет превратился в инструмент коммуникации, информации и архивирования данных, а также в политическое, информационное и идеологическое поле битвы. Само по себе его присутствие стимулирует дебаты о степени права на свободное выражение мнений, которое оно должно допускать, и это еще более осложняется трудностью применения национальных правил и правовых кодексов к реальности, которая по своей природе имеет тенденцию пересекать границы и представлять себя как транснациональную.
Однако часто транснациональный образ интернета не позволяет тем, кто ее использует, понять ее истинную природу, путая всемирную сеть с идеологией или идеологиями, с которыми она сочетается и вектором которых она становится. В этом концептуальном хаосе становится важным понять Интернет таким, какой он есть на самом деле. Таким образом, подход, который следует поддерживать, должен заключаться в рассмотрении инструментального охвата, использования, организационных возможностей, вытекающих из него, и, следовательно, субъектов, которые извлекают из него выгоду, и различных контрастов между ними.
В конечном итоге, [исследователю] станет ясно, что Интернет — это не что иное, как новая информационная технология, гораздо более мощная, быстрая и точная, чем предыдущие, которая ускорила некоторые часто ранее существовавшие явления в геометрической прогрессии. Более того, как и любая информационная технология, она усиливает и подпитывает явления политического характера (и, следовательно, военного, согласно знаменитому определению Клаузевица).
В сфере высокочастотной торговли зачастую борются за любое уменьшение сетевой задержки, ведь это дает возможность получить информацию об изменении цены инструмента раньше остальных и отправить заявку на исполнение быстрее конкурентов по более выгодным условиям. Нередко можно встретить такие решения, как отказ от промежуточного сетевого оборудования в виде сетевого коммутатора, который мог бы обеспечить использование торгового подключения несколькими серверами сразу. Но зачем подключать каждый сервер напрямую к инфраструктуре биржи, если можно платить за один аплинк и подключить его в классический ToR(Top-of-rack) коммутатор? Конечно для уменьшения сетевой задержки, ведь современный сетевой коммутатор внесет лишние 200-500 наносекунд задержки.
Конечно можно обратиться к low-latency коммутаторам, базирующимся на FPGA матрицах, таким как серия Cisco Nexus 3550 Fusion (в прошлом Exablaze ExaLINK Fusion) или Arista 7130 Series (в прошлом Metamako MetaMux).
Привет, Хабр!
Языковая модель ChatGPT произвела настоящий фурор. Даже Хабр в последние недели пестрит статьями про неё. Получив доступ к этой модели, я захотел изучить её способность шутить. Научить ИИ понимать юмор - непростая задача, и даже в последние годы успехи ИИ в генерации шуток можно было назвать в лучшем случае скромными. Сможет ли ChatGPT показать что-то новое в этой области? Давайте посмотрим!
Дисклеймер: ради улучшения качества генерации, все манипуляции проводились мной на английском языке, и потом переводились на русский.
Описывается пример интеграции библиотеки компонентов пользовательского интерфейса Primefaces, построенной на основе фреймворка JavaServer Faces (JSF), в MVC приложение на Spring Boot.
В первой части мы познакомились с аппаратным обеспечением китайского клона ПЛК FX3U-14MR (одного из его вариантов). В это части мы научимся подключаться к его MCU по доступным коммуникационным интерфейсам, останавливать, запускать программу, заливать прошивку. И в конце рассмотрим примеры программ на базе библиотеки STM32duino, задействующих всю периферию ПЛК.
