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

  • 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
    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
    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
    Комментировать