Все потоки

При разработке и последующем производстве электроники неизбежно встаёт вопрос проверки собранных изделий. Если компания небольшая, а производство мелкосерийное, то в жертву рутине можно принести какого-нибудь начинающего специалиста, либо самого разработчика. Как правило, требуется проверить несколько напряжении, пару цифровых интерфейсов, световую, звуковую индикацию и т. п. Но предварительно в контроллер необходимо записать программу. В мелкой серии длительность тестирования особой роли не играет. Трудности начинаются, когда каждый месяц производится десяток тысяч изделий.

Вопрос в том, что прошивка устройства внешним программатором – это отдельная технологическая операция, требующая времени и оплаты. Столкнувшись с такой постановкой задачи, пришлось некоторое время повозиться, чтобы реализовать автономный SWD программатор в составе технологической оснастки. Все операции по проверке собранных печатных плат, включая программирование, объединяются в тестовую последовательность, а полное время проверок сводится к возможному минимуму. Надеюсь, что представленная информация облегчит дело тем самураям, которые решат пройти по схожему пути.

В рамках хобби пишу свои собственные компоненты.
Но есть проблема - отсутствие аудитории.
Чтобы полноценно тестировать компоненты на работоспособность, решил через Хабр дать популярность некоторым своим компонентам.

На днях дописал компонент который универсально может взаимодействовать с приватными свойствами и методами классов и объектов. Цель такого доступа - тестировать работоспособность скрытого когда.
alpa/tools_sucker - https://packagist.org/packages/alpa/tools_sucker
https://github.com/alexeyp0708/php_tools_sucker

Возможно вы зададитесь вопросом - тема стара как мир, зачем еще один схожий компонент?

После почти трех лет хаотичных усилий по возвращению сотрудников на свои рабочие места, движение за возвращение в офис застопорилось.

Согласно новому исследованию Envoy, 80% руководителей сожалеют о своих первоначальных решениях о возвращении в офис и говорят, что подошли бы к своим планам по-другому, если бы лучше понимали последствия своих решений.

Envoy взял интервью у более чем 1000 руководителей американских компаний. Некоторые руководители сетовали на сложность измерения эффективности работы в офисе, в то время как другие говорили, что трудно делать долгосрочные инвестиции в недвижимость, не зная, как сотрудники поведут себя после отмены удалённой работы.

Всем привет, в этой статье в хочу поведать, какие трудности могут ожидать неопытного человека, который соблазнится нативным программированием.

Оставь надежду, всяк сюда входящий. Или.. нет..?

Имея небольшой опыт в веб-программировании, мне казалось, что все не так плохо. И так по началу и было. За вопрос я взялся основательно: без задачи — нет учебы.

Я решил поставить перед собой большую цель: давным-давно...

Сбор данных имеет решающее значение для каждого проекта, связанного с машинным обучением. Однако не всегда искомые данные существуют или общедоступны. Во многих случаях получение данных является дорогостоящим или затрудненным из-за внешних условий. Кроме того, правила конфиденциальности влияют на способы использования или распространения набора данных. По всем этим причинам использование синтетических данных является хорошей альтернативой, поскольку с их помощью можно удовлетворить те же потребности без особых усилий.

В этой статье мы рассмотрим один из лучших пакетов для генерации синтетических данных.

Недавно закончился отборочный этап Yandex Cup для разработчиков по различным направлениям, одним из которых была мобильная разработка под iOS. Как раз про нее и поговорим, а точнее про задания, которые были там представлены. Стоит отметить, что их сложность выше среднего, по этой причине, думаю, каждый подчеркнет для себя что-нибудь новое. Хотелось бы сразу сказать о том, что некоторые используемые конструкции/инструменты языка/фреймворков были для меня не новы, но в жизни встречался с ними редко, поэтому приходилось читать и на практике воспроизводить код из условия, экспериментируя с ним. Правильных ответов у меня не было, и решал я уже после окончания отборочного этапа. Если заметите какие-либо неточности в формулировках, в размышлениях, в ответах, буду рад обсудить это в комментариях.

Приступим! :-)

В программировании микроконтроллеров часто надо производить синтаксический разбор (парсинг) CSV строчек. CSV это просто последовательность символов, которые разделены запятой (или любым другим одиночным символом: ; | /). CSV строчки можно, например, повстречать в NMEA протоколе от навигационных GNSS приемников. Любой URL это в сущности та же самая CSV строчка.

В этом тексте я написал как производить синтаксический разбор CSV строчек.

Функциональное программирование одной из целей ставит отражение логики программы в типах входных/выходных значений функций. Типы аргументов и результатов накладывают существенные ограничения на то, как может быть реализована функция. Тем самым, позволяют делать разумные выводы о работе функции, ориентируясь только на её сигнатуру. Такое явление называется "параметричность". Замечательным примером параметричности служит такая сигнатура:

val f: [A] => A => A

Эту сигнатуру можно прочитать так: для любого типа, получив значение этого типа, вернуть какое-то значение того же типа. Исходя из того, что тип может быть любым, и никаких операций над этим типом мы не определили, единственной продуктивно завершающейся реализацией является identity. Здесь и далее мы исключаем непродуктивные решения вида f(a) = f(a) (зависание/отсутствие завершения) или f(a) = throw Exception() (исключение).

Для представления эффектов часто используется конструкция IO[A]. Значение из этого объекта можно получить, только выполнив код, содержащийся внутри. Довольно часто можно столкнуться с ситуацией, когда само значение нам не настолько интересно, как факт выполнения определённой операции. Обычно используется тип возвращаемого значения IO[Unit]. В этой заметке предлагается воспользоваться параметричностью, чтобы получить определённые гарантии.

Что такое чистый код? Это то, что все ищут, но никто не может найти. Люди редко могут сойтись на том, что это такое и как это реализовать на практике. Можно найти бесчисленное число статей на эту тему, и эта станет ещё одной. Я попытаюсь разобраться в том, что такое чистый код сам по себе, в отрыве от языков, парадигм и сфер применения. 

Всем привет! Меня зовут Мишинёва Екатерина, я – ведущий технический писатель с опытом работы в сфере IT более 10 лет.

Рассмотрим подробнее.

Многие мобильные компании вкладывают значительные средства, чтобы быть на вершине конкуренции, поскольку технологии развиваются очень быстро. Каждая компания хочет увеличить свои продажи по сравнению с компанией-конкурентом. На рынке электроники появляются новые мобильные телефоны с широкими возможностями и низкими ценами.

Поскольку мобильные телефоны становятся умнее, пользователи также становятся умнее с каждым днем. Каждый клиент перед выбором и покупкой изучает его функции и используемые технологии. Когда дело доходит до разработки ОС Android и iOS, каждая компания задумывается о том, как лучше всего предоставить своим клиентам мобильное приложение с превосходным пользовательским интерфейсом (пользовательский интерфейс) и выдающимся UX (пользовательский опыт). Компании стараются предоставлять приложения, совместимые с несколькими платформами и позволяющие быстрее разрабатывать их в одном месте. Затем на место приходят Flutter и RN (React Native). Оба являются кроссплатформенными платформами для разработки мобильных приложений.

Изыскание на тему безболезненной интеграции библиотеки QCustomPlot в cmake без похода в браузер за исходниками.

Хочу поделиться своим опытом в реверс инженеринге приложения на lua cocos2d-x. Файлы приложения зашифрованы xxtea, а ключи шифрования находятся в .so файле внутри приложения.

В своей статье об эффективном обучении, я указывал юмор, как один из основных инструментов для выстраивания урока и подачи информации. Хочется больше раскрыть эту тему и объяснить, как и почему юмор помогает нам учиться.

Немного личных наблюдений

В процессе изучения влияния юмора на усваивание информации, мне стало любопытно провести небольшой эксперимент.

Инфоцыгане, или же скомпонованная информация с практикой и возможностью пообщаться с практикующим специалистом? Вокруг курсов сейчас много разных точек зрения, и, мне как ментору, с самого начала своей карьеры мне есть что сказать по этому поводу. Это особенно актуально, учитывая, что я занимаюсь третьим по счёту уроком для одной из образовательных платформ. 

Давайте рассмотрим все "за" и "против". Для этого возьмём две противоположные точки зрения на эту тему. Первая точка зрения - Невозможно за 6-12 месяцев подготовить вменяемого джуна, не говоря уже о более высоких грейдах. 

Соответственно, любые курсы не могут дать нормальной базы, а как следствие, они бесполезны и не могут стоить тех денег, которые за них просят (30 -300 тыс.). По этому мнению, это не более, чем развод на деньги, и само собой, ни о каком трудоустройстве после них говорить нельзя. 

Вторая точка зрения - курсы дают все то, что нужно для трудоустройства. Если ты будешь усерден, то обязательно прокачаешься хоть до синьера и трудоустроишься. Если почувствуешь, что это всё-таки не твоё, тебе обязательно вернут деньги.

Я не буду говорить, что правда лежит посередине, но как человек, взгляд которого сформирован изнутри индустрии, и начавший свой путь с бесплатных курсов Netcracker, я попробую раскрыть эту тему. 

Давайте сначала декомпозируем предмет на составляющие и составим список вопросов: могут ли курсы дать базу; достаточно ли информации дают курсы; возможно ли после курсов получить позицию выше джуна; есть ли смысл платить за курсы; и за что вы платите, если вся информация находится в свободном доступе? 

Привет, уважаемые читатели Хабра!

В RL существует множество алгоритмов, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.

DDPG (Deep Deterministic Policy Gradients) - это алгоритм, объединяющий в себе идеи из двух областей: DPG (Deterministic Policy Gradients) и DQN (Deep Q-Network). DDPG подходит для задач с непрерывным действием, и он стал основой к примеру для управления роботами и автономному вождению.

PPO (Proximal Policy Optimization) - это алгоритм, который сосредотачивается на обучении стратегии (policy) с учетом границ для обновлений. PPO стал популярным выбором благодаря своей стабильности и хорошей производительности в различных средах. Он также широко используется в научном обучение, ИИ героев в играх и в других областях.

Почти настало время для шоу с массивной ракетой Starship от SpaceX.
SpaceX снова планирует утренний старт ракеты.
Ars Technica, Эрик Бергер, 04.11.2023

Знаете ли вы, что Spring Boot-приложение в контейнере может запускаться за миллисекунды? При этом без ущерба для производительности, памяти, паритета окружений разработки-продакшена, без ограничений возможностей языка Java, и почти без изменения кода приложения. Но как? С помощью Liberty 23.0.0.10-beta…

Наверное, многие помнят детскую (или не очень) игру: "12 записок". В ней нужно последовательно искать записки, в которых есть подсказки, указывающие на место, где лежит следующая записка из цепочки в 12 элементов. Игра длится до тех пор, пока не будет найдена последняя записка. Играть можно как командами, так и индивидуально. Побеждает тот, кто первый найдёт последнюю записку. Давайте вспомним босоногое детство, смешаем старые идеи с новой реальностью и попробуем изобрести 12 записок заново: 12 GitHub записок.