выше уже все сказано, но вопрос: Как ты пришел к такому решению, что из 2д массива, сначала надо было сделать 1д и из 1д в 2д, когда можно из 2д в 2д? )
А какие протоколы по вашему мнению были мы к месту? Речь идет о фабрике с большим кол-вом сенсоров. (но тут увы от меня тоже мало что зависит, нам лишь предоставили возможность аквизирования данных через Opc ua, modbus.
Я конечно топил бы за MQTT. Уж очень удобная и понятная вещь для передачи сенсорных данных )
CHolfield, да, но тут такая ситуация, пока первая не повезет сколько надо - то вторая будет отдыхать, дак вот... Я не так уж и против )))))))
но вот как-то надо все таки показывать, что я делаю что-то. Хотя тоже неплохая подгтовка к диплому, учиться описывать пустяки как достояния :D
CHolfield, да я бомблю уже год. Но ответ прост: мы Reseach, что есть - с тем и работаем ) Но помимо этого есть более серьезные проблемы связанные с бюрократией да и обычной коммуникаций. Очень печально когда приходится работать узко с 2-3 другими фирмами. То кого-то нету, то болен, то отпуск, то какой-то студент закончил мастерскую работу и ушел и такого дерьма эх, туча )
больше никуда, много разных серверов, так же еще используется opc ua.
И так когда включаешь прогу - железо умирает)) Так что приходится искать еще каждую лазейку, где можно что-либо упростить.
Борис Сёмов, ну на асм да, там только мелкие модули идут. А вот касательно Си подобного, то вот плюсы серьезно не видел никогда)) Но у нас и проекты старенькие были.
А в универе вообще работали с .... ели нашел - AT91M63200 :D
Поэтому не могу утверждать)
п.с. автору. Все это красиво и перспективно на долгие годы. Но то, что тут описывают, это 1 из сложнейших направлений. Но тут есть свои плюсы и минусы.
Минусы: Это очень сложно и трудоемко, но так как ты радиотехник, тебе может быть с этим будет полегче. А так проблема, если по жаве или шарпу ты можешь открыть ютубчик и там будет сотни курсов и туториалов, выбирай хоть до посинения, то в этой сфере у тебя такой возможности уже не будет.
Плюсы: Освоив такой стек работы, тебе не придется по 100 раз за жизнь переучиваться. Что-то новое появляется крайне редко
Борис Сёмов, в микропроцессорном и в цифровой электротехнике? (я не спец, но приходилось с этим иметь дело, и плюсами на моей памяти даже и не пахло). Хотя вполне возможно, что уже есть куча других методов и библиотек.
Каркас в любом случае будет на С/Asm, а доп специфический функционал можно уже по сути дописывать на чем угодно, если это IoT.
sha256, дак это оно и есть feature-impact. Это как некий reverse engineering в машинном обучении. Увы тут дальше не смогу помочь. Была потребность несколько лет назад, как и сказал - не нашли возможности. Будет очень интересно конечно узнать работающие методы. Я же работаю больше в индустрии с машинными данными, в других областях опыта не было. Может кто-то да имел успешный опыт в вашей и сможет ответить конкретно, так что подпишусь)
Но повторюсь в данном случае мне кажется будет даже рациональнее обойтись без ML. ML можно везде впихивать, только вот должен быть обоснованный смысл и это зачастую там, где мы своими силами бы уже не справились или это было бы на столько затратно, как по ресурсам, так и по времени - что приходится прибегать уже в автоматическим решениям.
