В последнее время я много играю со своим 5-летним сыном в карточную игру «Пьяница». И он, и я радуемся, когда побеждаем, и огорчаемся, когда проигрываем.

В какой-то момент я задался вопросом: какова «финансовая» ценность каждой из карт в «Пьянице»? Так как Шестерка бьет Туза (см. вариант правил под катом), то система ценностей в «Пьянице» циклична, и ответ неочевиден. Например, ценнее ли Семерка Шестерки? Семерка бьет Шестерку — значит да! Но с другой стороны, каждая из них бьет только одну другую карту в игре (Семерка — Шестерку, а Шестерка — Туза) — значит они равны по ценности? Но Туз, побитый Шестеркой, сам по себе гораздо ценнее чем Шестерка, побитая Семеркой — значит Шестерка ценнее?!

Я решил подвести математическую модель под анализ ценности карт в «Пьянице». Результаты получились самые неожиданные.

Plotly — библиотека для визуализации данных, состоящая из нескольких частей:

• Front-End на JS
• Back-End на Python (за основу взята библиотека Seaborn)
• Back-End на R

В этой простыне все примеры разобраны от совсем простых к более сложным, так что разработчикам с опытом будет скучно. Так же эта «шпаргалка» не заменит на 100% примеры из документации.

Привет, Хабр! Сегодняшний пост про фракталы попался в рамках проработки темы Python, в частности, Matplotlib. Последуем примеру автора и предупредим, что в посте много тяжелой анимации, которая может даже не работать на мобильном устройстве. Зато как красиво.



Всем приятного чтения

Представляем вам перевод статьи Simon Holdorf, опубликованной на сайте medium.com. В ней вы найдете ссылки на полезные репозитории, с помощью которых можно прокачать навык разработки ПО.


Фото с ресурса Unsplash. Автор: Vishnu R Nair

GitHub — это лучшая платформа для обмена фреймворками, библиотеками и техническими решениями. Однако найти среди этого многообразия действительно полезные репозитории сложно. Поэтому я решил составить список из десяти интересных репозиториев, которые, на мой взгляд, пригодятся любому разработчику.

Каждый из них имеет множество звезд на GitHub, что только подтверждает их популярность, актуальность и полезность. Одни репозитории научат вас чему-то новому, благодаря другим вы сможете создать какие-то классные штуки. В целом, используя их, можно основательно прокачать навык разработки программного обеспечения.

Всем привет.

Видел несколько дашбордов по COVID-19, но не нашёл пока главного — прогноза времени спада эпидемии. Поэтому написал небольшой скрипт на Python. Он забирает данные из таблиц ВОЗ на Github'е, раскладывает по странам, строит линии тренда. И по ним делает прогнозы — когда в каждой стране из ТОП 20 по количеству заболевших COVID-19 можно ожидать спада заражений. Признаюсь, я не являюсь специалистом в области эпидемиологии. Приведённые ниже расчёты основываются на общедоступных данных и здравом смысле. Все подробности — под cut'ом.

Update от 10.04.2020 — обновлена основная таблица и графики.

Update от 29.04.2020 — Сейчас стало очевидным, что кривые дневного числа заражений сильно отличаются у различных стран. И, похоже, сильно зависят от масштабов заражения. Идеальная кривая в виде колокола по образцу Южной Кореи — скорее исключение из правил. Более распространена форма с резким нарастанием до пика и последующим более растянутым во времени снижением. Поэтому в реальности спад заболеваемости продлится дольше того, который был предсказан данной моделью в начале апреля.

Update от 24.07.2020 — Картина стран с максимальным числом заражений кардинально изменилась с апреля. Теперь преобладают формы с резким нарастанием и крайне медленным спадом после пика. Делать выводы относительно времени спада числа заражений только на основе дневных графиков невозможно.

Хотел бы поделиться простым, но полезным инструментом. Когда много работаешь с данными, часто возникают примитивные, но долгие операции, например: «скачать 10 000 урлов», «прочитать файл на 2Гб, и что-то сделать с каждой строчкой», «распарсить 10 000 html-файлов и достать заголовки». Долго смотреть в зависший терминал тревожно, поэтому долгое время я использовал следующий гениальный код:

def log_progress(sequence, every=10):
    for index, item in enumerate(sequence):
        if index % every == 0:
            print >>sys.stderr, index,
        yield item

Эта функция прекрасна, больше года она кочевала у меня из задачи в задачу. Но недавно я заметил в стандартной поставке Jupyter виджет IntProgress и понял, что пора что-то менять:

Всем привет!

Сегодня мы поговорим о визуализации геоданных. Имея на руках статистику, явно имеющую пространственную привязку, всегда хочется сделать красивую карту. Желательно, с навигацией да инфоокнами В тетрадках. И, конечно же, чтоб потом можно было показать всему интернету свои успехи в визуализации!

В качестве примера возьмем недавно отгремевшие муниципальные выборы в Москве. Сами данные можно взять с сайта мосгоризбиркома, в можно просто забрать датасеты с https://gudkov.ru/. Там даже есть какая-никакая визуализация, но мы пойдем глубже. Итак, что же у нас в итоге должно получиться?

Выборы в Государственную думу только осенью, но мы уже начинаем готовиться. Если повторится история 2011 года, будет очень интересно. Наверное, многие помнят, как сразу после тех выборов появилась куча статистических исследований, намекающих на фальсификации и как все узнали, как выглядит распределение Гаусса. Я хотел бы рассказать, где искать данные про выборы и как с ними работать. Кроме хорошо известных графиков я покажу некоторые другие прикольные картинки, которых раньше в паблике не видел. Так, например, выглядит распределение голосов за Единую Россию по стране, хорошо видны регионы с максимальной поддержкой партии власти — Северный Кавказ и Татарстан:


Есть такой замечательный сайт izbirkom.ru. Его здесь даже недавно упоминали в контексте, что, типа, на него потратили слишком много денег. Но лично мне не жалко, сайт прекрасный:

Привет Хабр! В этом году мы делали перевод огрооомного обучающего курса по React — в нашем блоге он был аж в 27 постах. В каждой части, от простого к сложному, выдавался концентрат знаний, которые тепло оценили читатели нашего блога. А сегодня мы поймали себя на мысли, что не выпустили все части одним большим куском — исправляемся!



Для новых читателей нашего блога — два бонуса внутри.

Введение

После прочтения названия может возникнуть закономерный вопрос: зачем в наше время изучать программную реализацию low-speed USB, когда существует куча дешевых контроллеров с аппаратным модулем? Дело в том, что аппаратный модуль, скрывая уровень обмена логическими уровнями, превращает протокол USB в своеобразную магию. Для того же, чтобы прочувствовать как эта «магия» работает, нет ничего лучше, чем воспроизвести ее с нуля, начиная с самого низкого уровня.

С этой целью попробуем изготовить на основе контроллера ATmega8 устройство, прикидывающееся USB-HID'ом. В отличие от распространенной литературы, мы пойдем не от теории к практике, от самого нижнего уровня к верхнему, от логических напряжений на выводах, и закончим «изобретением» той самой vusb, после каждого шага проверяя, работает ли код как ожидалось. Отдельно отмечу, что не изобретаю альтернативу этой библиотеке, а напротив, последовательно воспроизвожу ее исходный код, максимально сохраняя оригинальную структуру и названия, поясняя, для чего служит тот или иной участок. Впрочем, привычный для меня стиль написания кода отличается от стиля авторов vusb. Сразу же честно признаюсь, что помимо альтруистического интереса (рассказать другим сложную тему) имею и корыстный — изучить тему самостоятельно и через объяснение выловить для себя максимум тонких моментов. Отсюда же следует, что какой-то важный момент может быть упущен, или какая-то тема не до конца раскрыта.

Для лучшего восприятия кода я постарался выделить измененные участки комментариями и убрать оные из участков, рассмотренных ранее. Собственно, исходный код и будет основным источником информации, а текст — пояснением что и для чего делалось, а также какой результат ожидается.

Также отмечу, что рассматривается только low-speed USB, даже без упоминания, чем отличаются более скоростные разновидности.

Хабр, привет!

Меня зовут Марина Могилко, я кофаундер онлайн-платформы LinguaTrip.com.

Мы с командой помогаем людям выучить язык и поступить в зарубежный университет. Я знаю, что за месяц английский не выучишь, но иногда бывают ситуации, когда надо срочно подтянуть язык — предстоит поездка за рубеж или намечается работа в англоязычном проекте. А возможно, просто нет больше сил учить язык и хочется уже начать на нём разговаривать. Для таких случаев мы подобрали простые шаги, которые доступны любому работающему человеку с часом свободного времени в день.

Все советы рассчитаны на тех, кто уже обладает минимальным уровнем английского — учил его в школе или на курсах. Но заговорить через месяц смогут и те, кто только знакомится с языком, правда, им будет труднее. В статье не будет рекомендаций типа «учите язык вместе с носителем языка» или «погрузитесь в языковую среду». Это действенные методы, но они не всегда подходят.

Итак, начинаем! Осторожно: под катом мини-словарик на все случаи жизни.

В данной статье будут описаны установка и применение бесплатного ПО для моделирования схем цифровой логики на языке Verilog как альтернативы коммерческих продуктов Incisve от компании Cadense и ModelSim от компании MentorGraphics. Сравнение моделирования в ModelSim и Verilator. Так же будет рассмотрена универсальная методолгия верификации — UVM.

Установка ПО для SystemC UVM

1. Верилятор

Одним из языков описания аппаратуры является verilog. На этом языке можно написать модуль.

Например, есть схема счетика:



Его код будет выглядеть так:

reg [3:0]counter;
always @(posedge clk or posedge reset)
  if(reset)
    counter <= 4'd0;
  else
    counter <= counter + 1'd1;

После симуляции получим вейвформы:



Видно, что по фронту тактовой частоты в регистры счетчика будет записываться очередное значение, на единицу большее, чем предыдущее.

Написанный модуль может иметь и более сложную структуру, проверить все состояния которого вручную будет сложно. Нам понадобится автоматизированное тестирование. Для этого необходимо разработать тестовое окружение на одном из языков программирования. Тестовое окружение даст нам возможность провести полную функциональную проверку устройства.

Для тестирование кода проекта помимо таких языков как Verilog, SystemVerilog, Python (для написания моделей), можно использовать язык SystemC. SystemC — язык проектирования и верификации моделей системного уровня, реализованный в виде C++ библиотеки с открытым исходным кодом.

Один из способов верификации Verilog модулей с помощью SystemC является трансляция verilog файлов в С++. Поможет нам в этом Verilator.

Verilator — это самый быстрый бесплатный симулятор Verilog HDL, который превосходит большинство коммерческих симуляторов. Verilator компилирует синтезируемый SystemVerilog (обычно это не код тестового стенда), а также некоторые утверждения SystemVerilog и Synthesis в однопоточный или многопоточный код C ++ или SystemC. Verilator был разработан для больших проектов, где быстродействие симуляции имеет первостепенное значение, и особенно хорошо подходит для генерации исполняемых моделей процессоров для групп разработчиков встроенного программного обеспечения. Verilator используется для имитации многих очень больших многомиллионных конструкций шлюзов с тысячами модулей и поддерживается многими поставщиками IP-технологий, включая IP от Arm и всех известных поставщиков RISC-V IP.

Работа с VHDL в Sublime Text 3

Редактор Sublime Text существенно экономит время при работе с vhdl и verilog файлами. Для тех, кто не работал с редакторами типа Sublime Text, Notepad++ и т.п. опишу основные полезные функции данных редакторов:

• множественное выделение/редактирование строк кода (нажатие средней кнопки мыши или при зажатой клавише Ctrl)
• установка меток (закладок) в коде, помогает ориентироваться в больших файлах. (Ctrl + F2 или через пункт меню Goto→ Bookmarks)
• возможность разделения рабочей области на несколько окон (Alt + Shift + 2 или из меню View→ Layout)
• открытие одного файла несколько раз (File→ New View into File)
• комментирование выделенных строк кода (Ctrl + /)
• поиск и замена (Ctrl + h)
• поиск по всем открытым файлам (Ctrl+Shift+f)
• вставка сниппетов (шаблонов кода) (написать ключевое слово + клавиша Tab)
• написание и использование функций на языке python
• возможность установки различных дополнений
• гибкая настройка