Облака: ожидание vs реальность
Задать вопрос
StyleBender

StyleBender

Программирую
Ответы

  • Определить принадлежит ли (x,y) заштрихованной области?

    StyleBender
    @StyleBender
    Программирую
    Думаю, что можно довольно просто описать эту фигуру набором функций: две прямые и нижняя дуга окружности. Подробнее в коде:
    import math


def f1(x):
    return x + 1


def f2(x):
    return -x + 1


# x^2 + y^2 = r^2 => y = sqrt(r^2 - x^2)
def c(x, r=1):
    return  -math.sqrt(r**2 - x**2)


x = float(input("Enter x: "))
y = float(input("Enter y: "))

if y <= f1(x) and y <= f2(x) and y >= c(x):
    print("hit")
else:
    print("missed")
    Ответ написан
    Нравится

  • Как пробраться в embedded-разработку?

    StyleBender
    @StyleBender
    Программирую
    Qna такой qna: у человека важный этап в жизни - а ему говно в коментарии выливают. Такие советы вам бы на дваче давать, уважаемые.
    А если немного по делу: ЦОС это, конечно, очень и очень хорошо и нужно. Но это некст левел, на самом то деле. Да и вообще цос лучше поймешь, лишь работая с ним на реальном проекте, а обычное чтение книг или просмотр курсов дадут лишь эрудицию и не более (однако и она важна).
    В свое время я сам довольно случайно попал в эмбедед, вообще без каких-либо знаний - за красивые глаза, если Вам угодно. Так что совет "как попасть в эмбедед системы" прост. Ищите и найдете, главное не сдаваться и стучать в двери.
    Что же касается знаний, которые Вам будут нужны, чтобы чувствовать себя более-менее комфортно (на самом деле будте готовы, что вам точно НЕ будет комфортно в условиях первого опыта в эмбедед: тут все зависит не только от написанного Вами кода, но и от разводчиков плат, микроконтроллера и вообще всего на свете), то я бы посоветовал слдующее: учите Си и только Си, также купите стмку (stm32) и потыкайте в нее, посмотрите что люди делают и потом уже попробуйте реализовать свой проект. Си++ или ЦОС, пока Вам не нужны. Более того, во время "тыкания" в стм, Вы успеете изучить немного микропроцессорную электронику и как работает МК в целом. Главное, как мне кажется, в этом деле learning by doing. Вообще в интернете довольно много ресурсов, мне в свое время помогли вот и поиск в ютубе по фразе STM32.
    Все написанное мною, не панацея - у каждого свой путь в сферу. Я скорее описал свой опыт и опыт друзей, которые также и с такими же знаниями нашли работу (и не одну). На hh компании любят сильно завысить требования - это не повод написать (ну не оторвут же Вам руки), более того, знания python тут тоже плюс. Ну а если и эмбедед перестанет заводить - ну, ищите что-то другое, в этом ничего страшного нет (самого он также перестал заводить и я спокойно ушел)
    Дерзайте
    Ответ написан
    Комментировать
    Нравится 2 Комментировать

  • Как написать драйвер на C для UART для Raspberry Pi для общения с устройствами по RS485?

    StyleBender
    @StyleBender
    Программирую
    Раз и два
    Вообще на эту тему довольно много информации в этих ваших интернетах. Или в Вашей задаче есть какая-то специфика?
    Ответ написан
    1 комментарий
    Нравится 1 комментарий

  • Начало изучения нейронных сетей, с чего начать?

    StyleBender
    @StyleBender
    Программирую
    Не слушайте тех, кто говорит об изучении математики первым делом. Начните с самых попсовых туториалов, познакомьтесь с возможностями, копайте глубже и делайте свои проекты (не обязательно великие, просто ради того, чтобы потыкать палкой сетки). Как только будете осознавать, что +- неплохо осведомлены в "прикладном" практическом стиле работы и нужна теоритическая база - переходите к математике. Иначе мотивация пропадет почти сразу
    Ответ написан
    10 комментариев
    Нравится 2 10 комментариев

  • С чего начать в робототехнике и нейросетях?

    StyleBender
    @StyleBender
    Программирую
    По робототехнике и правда не так много курсов, точнее их почти нет. Однако, если вспомнить, что робототехника это стык многих других областей инженерного дела, то можно на картину взгянуть несколько иначе. Например, если говорить о нейросетях, то смею предположить, что Вы собираетесь использовать их для компьютерного зрения, то Вам сюда:
    cs231n.stanford.edu - англ
    https://www.fast.ai/ - англ
    https://dlcourse.ai/ - русский (на ютуб канале есть даже обучение с подкреплением, что также довольно хайпово в робототехнике)
    Это базис. Как деплоить модели - велком ту статьи в интернете.
    Что касается суровой дедовской теории типа оптимизации и тд. Несомненно, это нужно и важно, если хотите расти как специалист, а не вкатышь. Однако есть смысл начать сразу с "вершка" технологии, получить результат, понять нравится Вам это или нет, ну а потом уже углубляться в методы оптимизации.
    В дополнение, если Вам нравятся методы очувствления роботов (мобильных), то могу посоветовать следующий цикл видео:
    https://www.youtube.com/playlist?list=PLgnQpQtFTOG...
    Тут в основном теория, но зато вполне неплохая
    Успехов в развитии!)
    Ответ написан
    Комментировать
    Нравится Комментировать