Что такое исходные данные

исходные данные

3.7.4 исходные данные: Исходные точки для определения профессионального соответствия проекта и хода его выполнения.

Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации . academic.ru . 2015 .

Смотреть что такое «исходные данные» в других словарях:

исходные данные — данные, сведения, информация Словарь русских синонимов … Словарь синонимов

Исходные данные — (воен.) сведения о своей боевой задаче, противнике, состоянии своих и взаимодействующих сил и т. д., на основе которых командующий (командир) принимает решение на операцию (бой) а также управляет силами в боевых или учебных условиях. EdwART.… … Морской словарь

исходные данные — — [http://www.iks media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324] Тематики электросвязь, основные понятия EN initial data … Справочник технического переводчика

Исходные данные. — 1 Исходные данные. Объект защиты двухкабельная магистраль симметричного семичетверочного кабеля МКСБ 7´4´1,2 длиной Lк =3100 м. Строительная длина кабеля lк = 825 м. Наружный диаметр кабеля Dк = 32,4 мм. Глубина прокладки кабеля h = 1 м. Удельное … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

исходные данные — pradiniai duomenys statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. initial data; raw data vok. Anfangswerte, m rus. исходные данные pranc. données de base, f; données de départ, f … Automatikos terminų žodynas

исходные данные стрельбы из стрелкового оружия — исходные данные стрельбы Условия стрельбы из стрелкового оружия, учитываемые при выборе установок прицельного приспособления, точки прицеливания или точки цели и способа стрельбы. [ГОСТ 28653 90] Тематики оружие стрелковое Синонимы исходные… … Справочник технического переводчика

Исходные данные для стрельбы — данные (установки) для артиллерийской стрельбы, рассчитанные для ведения пристрелки по морским и береговым целям а также для ведения огня по воздушным целям. EdwART. Толковый Военно морской Словарь, 2010 … Морской словарь

исходные данные для анализа безопасности — — [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN safety analysis input dataSAID … Справочник технического переводчика

исходные данные по сети — — [http://www.iks media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324] Тематики электросвязь, основные понятия EN network raw data … Справочник технического переводчика

исходные данные для стрельбы — pradinės šaudymo nuostatos statusas T sritis Gynyba apibrėžtis Apskaičiuotos šaudymo (raketos leidimo) į taikinį (žyminį) nuostatos. Pradinės šaudymo nuostatos apskaičiuojamos pagal duomenis, apibūdinančius taikinio (objekto) ir pabūklo (leidimo… … Artilerijos terminų žodynas

Исходные данные в курсовой работе

Исходные данные в курсовой работе – это те разработки и сведения, которые являются основой исследования и способствуют раскрытию выбранной темы. На каждом этапе выполнения курсовой работы исходные данные могут разниться. В одном случае это будут научные статьи, учебные пособия, монографии, в другом – конкретные факты и сведении об объекте исследования.

Исходные данные размещаются в задании к курсовой работе. В этом разделе необходимо отразить, кто является научным руководителем, когда была закреплена тема курсовой работы и выдано задание, каков примерный срок сдачи проекта на проверку и защиту.

Затем следует конкретизировать, что именно должен рассмотреть студент. Данная формулировка формируется, исходя из темы курсовой работы с указанием ключевых тезисов, терминов, наименований методик и прочее.

Для чего нужны исходные данные

Исходные данные конкретизируют, что студент должен сделать в ходе написания курсовой работы: какие моменты подлежат детальному рассмотрению, какие тезисы и определения нужно исследовать, как показать, что студент овладел ими и усовершенствовал свои навыки. Они детализирует, что именно нужно показать учащемуся в проекте, с какого ракурса он будет исследовать выбранную тему.

Фактически исходные данные упрощают процесс написания курсовой работы, так как определяют все то, что желает видеть в проекте научный руководитель.

Обратите внимание, что этот раздел прикрепляется к работе. Он размещается сразу же за титульным листом и не нумеруется. Более того, в оглавлении данную часть курсовой работы указывать не нужно.

Объем исходных данных

В исходных данных нужно указать основные три-пять изданий с полным наименованием. Однако далеко не все найденные ресурсы можно отнести к исходным данным. Поэтому в эту категорию включают лишь 3-5 ключевых трудов, на основе которых построена основная концепция всего проекта. Они должны описывать проблему исследования, ее «симптомы», стандартные методы диагностики и решения, подчеркивать нерешенные аспекты. Оставшиеся 20-30 ресурсов носят «разбавочный» или дополнительный характер, в связи с чем их относят ко вспомогательной литературе.

Какие источники информации можно использовать

Исходными данными на стадии планирования является оглавление, это есть тот самый перечень основных моментов, которые будут рассматриваться студентом.

После утверждения план приобретает более солидный статус – задание к курсовой работе. Оно оформляется на отдельном листе А4 с указанием всех разделов и подпунктов работы. В нем также указывается примерный период выполнения каждого из них.

Указанные «наработки» являются исходными данными для написания курсовой работы на стадии планирования.

В основу работы должны быть положены конкретные материалы, соответствующие теме. При этом, важно не просто пересказать мысли других исследователей, но и собрать фактологическую базу, которая могла бы доказать или опровергнуть гипотезу автора.

Опытные авторы рекомендуют использовать в качестве исходных данных свежие научные труды соотечественников и зарубежных авторов, которые отражают реальную ситуацию и современные методы ее оценки, корректировки. Справочные, архивные и иные ресурсы к этой категории не относятся. Для уточнения «глубины» проблемы, степени ее влияния можно привести статистические данные, результаты различных исследований.

В практической части курсовой работы исходными данными становятся общие и индивидуальные сведения об объекте исследования, на базе которого раскрывается проблема.

В зависимости от специальности исходные данные могут отличаться. В экономической области это будет финансовая отчетность, в строительной – сведения об объекте строительства, используемых материалах, планах, различные сметы, прогнозы, в производственной среде – статистическая и экономическая отчетность и пр.

Также исходными данными при написании аналитической главы станут: описанная в теории и использованная в дальнейшем методика анализа (последовательность действий, перечень ключевых показателей и формулы для их расчета), значения различных коэффициентов, правила выполнения чертежей и пр.

Исходные данные для рекомендательной части курсовой работы будут частично дублироваться в аналитическом разделе. Здесь студент должен разработать план мероприятий, способствующий решению проблемы или смягчению ее воздействия на объект. При этом важно не просто перечислить действия, но и спрогнозировать результат, оценить эффективность предлагаемых мер. В данном случае исходными данными станут результаты анализа (итоги аналитической главы), а также различные «методики прогнозирования», нормативы, планы компании, материалы о текущем положении фирмы и т. д.

На стадии оформления курсовой работы исходными данными выступают ГОСТы и методические рекомендации. Именно они устанавливают конкретные параметры: шрифт и его размер, порядок оформления таблиц и графических материалов, объем работы, процент уникальности текста, правила создания ссылок и сносок, списка литературы.

В задании курсовой работы обязательно указываются исходные данные для проектирования и разработки.

Если практическая часть работы выполняется на основе отчетов предприятия, следует также полностью указывать название предприятия и вид используемой отчетности.

Примеры исходных данных

Рисунок 1. Пример исходных данных № 1

Рисунок 2. Пример исходных данных № 2

Рисунок 3. Пример исходных данных № 3

Ответы на вопросы

Что такое исходные данные?

Данные – это те разработки и сведения, которые являются основой исследования и способствуют раскрытию выбранной темы.

Зачем нужны исходные данные в курсовой работе?

Исходные данные конкретизируют то, что студент должен сделать в ходе написания курсовой работы, какие моменты подлежат детальному рассмотрению, какие тезисы и определения нужно исследовать, как показать, что студент овладел ими и усовершенствовал свои навыки.Фактически исходные данные упрощают процесс написания курсовой работы, так как определяют все то, что желает видеть в проекте научный руководитель.

Каков рекомендуемый объем исходных данных?

В исходных данных нужно указать основные три-пять изданий с полным наименованием.

Какие источники использовать как исходные данные?

В основу работы должны быть положены конкретные материалы, соответствующие теме. Рекомендуется использовать в качестве исходных данных свежие научные труды соотечественников и зарубежных авторов, которые отражают реальную ситуацию и современные методы ее оценки и корректировки.

Что такое исходные данные

Без точных «вводных» сведений сложно составить объективное ТЗ на работу проектировщика. Поэтому первым этапом требуется получить исходные материалы для разработки проекта строительства. Это сведения, отражаемые в документах, которые оформляют субъекты правоотношений, возникающих в рамках конкретной задачи.

Подписанный контрагентами контракт.

Техническое задание с пожеланиями инициатора.

Приложения с техническими условиями и техническими требованиями.

Список зависит от проекта, реальных условий, в которых придется работать. Например, если ли «городские» коммуникации размещены на границе или на территории, где запланировано строительство, или они отсутствуют, то от этого зависит вопрос их прокладки и подключения к ним, или вопрос о необходимости их выноса за пределы границ котлована проектируемого объекта.

Сбором исходных данных могут заниматься, в зависимости от договоренностей – сам заказчик, подрядчик или же проектная организация, нанятая для последующей работы над проектом. Такие моменты обсуждают на этапе заказа, после изучения уже имеющихся данных. Если у клиента уже имеется опыт работы с подобными материалами, обычно основную массу информации он может собрать заранее собственными силами.

Формирование исходных данных

Перед тем, как приступать к сбору сведений, желательно ознакомиться со спецификой объекта. И в соответствии с ней разработать алгоритм действий. Например, в него обязательно включают метод взаимодействия между заказчиком и исполнителем. Это способ передачи информации, периодичность сообщений, их состав, структура, все, что требуется для успешного выполнения.

Примеры этапов получения исходных материалов для проектирования:

Получение необходимых разрешений от регулирующих органов.

Изучение сведений, касающихся геологии конкретного земельного участка.

Ознакомление с юридической информацией вроде ГКН или ЕГРН.

Подготовка схемы размещения объектов с привязкой к кадастровой карте.

Какие именно данные понадобятся для работы, обычно определяет проектировщик исходя из задачи клиента. Например, если идет речь о строительстве жилого микрорайона, обязательно определение границ, типа граничащих участков, отсутствия-наличия ограничений на возведение многоэтажных зданий и т.д. Иногда основным источником становится федеральная программа развития региона,

а также нормативно-правовые акты органов исполнительной власти на федеральном или региональном уровне, муниципалитета. В рамках сбора исходных данных часто заранее проводят инженерно-геологические изыскания и иные мероприятия, направленные на исследование участка будущей застройки и будущего объекта. Благодаря этому заказчику остается лишь воспользоваться уже готовым материалом.

Типичный перечень исходных данных в строительстве: реквизиты документов

При сборе исходных данных отдельно рассматривают планировку территории, схему размещения зданий и других сооружений, подключение к сетям инженерно-технического обеспечения (электричество, канализация, водоснабжение). Например, исходные материалы для проектирования строительства здания всегда отличаются от аналогичной подборки для капитального ремонта здания.

Крупное строительство обычно идет запланировано, поэтому основными документами остаются:

Федеральная, региональная, муниципальная или ведомственная программа.

Нормативно-правовые акты органа исполнительной власти на одном из ее уровней.

Решения, изданные и завизированные руководством компании-застройщика.

Именно их дополняют сбором дополнительных данных вроде отчета об обследовании здания для последующего капитального ремонта, реконструкции. Или актов собственников недвижимости о выведении их из эксплуатации и последующей ликвидации. При строительстве промышленного здания понадобится расчет о проектной мощности объекта. Также, нужно будет выполнить расчет объемов потребляемых ресурсов будущего объекта для формирования выводов о соответствии централизованных коммуникаций будущему потреблению.

Возможно, что для получения разрешения на строительство также понадобится сначала возместить убытки всем владельцам участков, у кого они были изъяты из временного или постоянного пользования. Кроме того, может возникнуть необходимость предоставить технико-экономическое обоснование инвестиций в проект.

Исходные данные для подготовки проектной документации

В перечне исходных материалов для проектирования стройгенплана обычно больше всего разных документов, отчетов и расчетов. Это объяснимо масштабом проектной документации, которая детализировано охватывает рассматриваемую территорию. Вплоть до «отдельной группы деревьев» (вырубать или организовывать парк, куда вместо срубленных высаживать новые деревья и кустарники для озеленения объекта).

В список входят:

Задание на осуществление проектирования.

Правоустанавливающие документы на недвижимость.

Градостроительный план земельного участка

Технические условия на подключение к коммуникациям.

Также в пакет документов включены бумаги, удостоверяющие согласование отступлений от норм, если это понадобится, акты вывода из эксплуатации старых зданий и сооружений. Плюс сведения о разрешенном типе использования земель, плановых затратах на модернизацию инфраструктуры и т.д. Иногда более важным становится запрет определенных видов деятельности на земельном участке с конкретным типом использования. Собирать исчерпывающий перечень лучше доверить профильному специалисту.

Исходные данные по технологическим решениям

Чуть проще готовить материалы для проектирования технологических решений. Это более «узкая» задача, поэтому требует меньше времени на подбор данных. Например, это факты о производственной программе, характеристиках технологий производства, требований, которые предъявляются к организации хозяйственных операций, включая сведения о ресурсах.

Также в этот перечень включают:

Источники поставок сырья, материалов, их характеристики (соответствие проектным).

Требования к продукции, если речь идет о строительстве производства.

Обоснование показателей, характеристик технологических процессов.

Это только основные моменты. Сбор обычно осуществляется из действующих нормативных актов и технологической документации, характерной для конкретного типа объекта. Такой подход дает возможность сократить сроки подготовки, потому что многие операции давно просчитаны, внесены в ГОСТы, СП, ТУ и т.д.

Исходные данные по участникам правоотношений

Отдельный момент – подготовка материалов для проектирования, содержащих сведения о застройщике, его подрядчиках, субподрядных организациях. Здесь нельзя ограничиваться одним генеральным подрядчиком или техническим заказчиком, как основными участниками в процессе строительства. Не все зависит от них, сроки, качество исполнения работ, контроль закупаемых стройматериалов и пр.

В такие данные включено:

Наличие требуемой спецтехники, необходимость ее аренды-покупки.

Кадровые ресурсы, от административного персонала вплоть до исполнителей.

Возможности по реализации спроектированных решений.

Например, важно знать какие имеются требуемые допуски у организаций, которые планируется нанимать или они являются только посредниками, и работа с ними приведет к перерасходу бюджета.

Исходные данные по строительной смете

Наиболее интересный раздел для инвесторов в строительство – точная смета расходов на проект в целом и/или отдельные его части. Часто вся проектная подготовка со сбором исходных материалов и составлением задания на проектирование направлена именно на экономическое обоснование. Есть ли смысл начинать работу по возведению здания, жилого комплекса или это нецелесообразно.

«Общие» исходные данные:

Базовые коэффициенты вроде «плановых зимних».

Схемы доставки стройматериалов на объект.

Накладные расходы, например, наем бухгалтера.

Смету составляют по любым проектам, независимо от масштабов, специфики. Ведь те же квартиры начинают продавать «на этапе котлована» и нужно обоснование цен, чтобы не оказаться перед фактом убытков. То же относится к промышленным предприятиям, стоимость строительства которых закладывается в бизнес-план (в себестоимость товара).

Формирование исходных данных и нормативное регулирование

Перечисленные моменты регламентирует «Положение об исходных данных для проектирования», утвержденное Минпромом 30.01.2002 г. Плюс к нему применяют профильные федеральные законы вроде №116-ФЗ, №384-ФЗ, №123-ФЗ. В расчет допустимо брать локальные нормы, принятые на уровне муниципалитета, или даже внутрикорпоративные распорядительные документы, которые востребованы только для конкретного предприятия.

Звоните, менеджер компании KTB BETON GROUP проинформирует, что понадобится при сотрудничестве. Наши специалисты практикуют в области проектирования более 10 лет и уже работали с различными объектами. Предварительная консультация бесплатная, мы определяем с клиентом, какие именно данные понадобятся. И фиксируем сроки, этапы работ, необходимый квалификационный и профессиональный состав специалистов.

Основы программирования: входные и исходные данные ⁠ ⁠

Вот и подошёл второй урок по программированию. Сегодня мы изучим входные и исходные данные.

В первом уроки мы рассматривали алгоритмы, и я привёл такой пример, как "вывести Hello, World!". В данной ситуации мы говорим компьютеру вывести текст на экран. Рассмотрим другой пример, зададим компьютеру команду "вывести 2 + 2". В обоих случаях компьютер будет выводить информацию или же, она будет исходить от компьютера, из этого следует, что эти два примера являются исходными данными. То есть, если мы задаём команду вывести, что-либо, то это является исходными данными.
Но что, если нам нужно задать какую-либо информацию компьютеру? Для этого нужно задать компьютеру команду, которая будет запрашивать данные, эти данные будут являться входными данными. Но для дальнейшего использования входных данных нам нужно их где-нибудь сохранить, для этого существуют переменные.

Переменная — это ячейка в памяти компьютера где хранится какая-либо информация. Давайте я приведу пример: "Стоят две корзины, в первой корзине 3 яблока, а во второй 5 яблок", в данном случае первая и вторая корзина — это переменные, а яблоки в них — данные. Для того, чтобы создать переменную, нужно указать её имя и после присвоить ей значение. В моем примере я дал название первой переменной "первая корзина" и присвоил ей значение 3, и дал название второй переменной "вторая корзина" и присвоил ей значение 5.

И так, мы научились запрашивать данные, сохранять их и выводить. Мы уже близко к взлому пентагона, но ещё нужно немного поучиться. Спасибо всем за внимание, увидимся в следующем уроке!

вот что происходит, когда люди без педагогического образования/опыта пытаются преподавать

«Это винтик, это отвертка, винтик можно крутить отверткой. Это всякие железяки, их можно соединять винтиками, закрутив отверткой. Еще бывают гайки и шестеренки.

У полковника недоставало половины левого уха, которое ему отсекли в дни его молодости на дуэли, возникшей из-за простой констатации факта, что Фридрих Краус фон Циллергут— большой дурак.

Если мы рассмотрим его умственные способности, то придем к заключению, что они были ничуть не выше тех, которыми мордастый Франц-Иосиф Габсбург прославился в качестве общепризнанного идиота: то же безудержное словоизлияние, то же изобилие крайней наивности.

Однажды на банкете, в офицерском собрании, когда речь зашла о Шиллере, полковник Краус фон Циллергут ни с того ни с сего провозгласил:

— А я, господа, видел вчера паровой плуг, который приводился в движение локомотивом. Представьте, господа, локомотивом, да не одним, а двумя! Вижу дым, подхожу ближе — оказывается, локомотив, и с другой стороны — тоже локомотив. Скажите, господа, разве это не смешно? Два локомотива, как будто не хватало одного!

И, выдержав паузу, добавил:

— Когда кончился бензин, автомобиль вынужден был остановиться. Это я тоже сам вчера видел. А после этого еще болтают об инерции, господа! Не едет, стоит, с места не трогается! Нет бензина. Ну, не смешно ли?

когда уже халву3 рисовать будем?

Ровно год назад я мечтал стать программистом. ⁠ ⁠

Я даже не представлял какие существуют направления в IT. Бэкенд, фронтенд, датасаенс — эти слова казались каким-то набором букв, значений этих слов я не знал.

10 марта 2022 года мне в личку постучался читатель с вопросом никак не связанным с IT. В конце сообщения он оставил подпись:

С уважением

<censored> Дмитрий.

<censored> Studio — Lead Producer

Я ответил на его вопрос и решил задать встречный. У меня в кругу знакомых и друзей не так много людей из IT-сферы, поэтому я решил задать все интересующие меня вопросы моему читателю. В ответ я получил сообщений 20 с информацией о том, какие направления существуют, кто чем занимается, где возможна удаленка и кому сколько платят. И ещё десяток ссылок на полезные статьи/книги/ресурсы.

Год назад я был далек от разработки настолько, насколько я далек сегодня от космонавтики. То есть полный 0. Но, как оказалось, довольно перспективный ноль, ведь я прошел путь от нуля до первой работы разработчиком за 7,5 месяцев. И это реальное достижение, которым я горжусь. На своем пути я встретил замечательных людей, которые уже давно в разработке и которые не отказались мне помочь.

Прошел ровно год с того момента, как я задал вопрос «а как войти в IT». Сейчас я работаю Java-разработчиком, успешно прошел испытательной срок (тут подробнее об этом), получаю настоящее удовольствие от рабочего процесса, от условий работы и от общения с коллегами.

Все труды, жертвы, лишения стоили того результата, которого я добился. И мне было плевать на мнение тех, кто считал, что это невозможно, что уже поздно, не тот возраст, что сейчас джунам нереально найти работу, особенно после 24.02.2022. У меня была цель, у меня было желание, были ресурсы и кем я был, если бы отказался от борьбы просто из-за чужого мнения.

А вот то самое сообщение, которое стало судьбоносным для меня:

Мечтайте, действуйте, добивайтесь и не слушайте тех, кто в вас не верит! Всем мир)

Что значит bite the bullet (нет, не кусать пулю)⁠ ⁠

Хотя дословно можно перевести как «кусать пулю», значение идиомы другое:

to force yourself to do something unpleasant or difficult, or to be brave in a difficult situation — заставить себя сделать что-то неприятное или трудное или проявить смелость в трудной ситуации

Перевод: стойко/достойно переносить, держать удар, стиснуть зубы, собраться духом

Jim decided to bite the bullet and begin to read for his final exams — Джим решил собраться духом и начать готовиться к своим выпускным экзаменам

You might as well bite the bullet and work with me on this one — Также ты можешь стиснуть зубы и работать со мной над этим делом

«Не сыпь мне соль на рану» — как сказать это по-английски?⁠ ⁠

На помощь нам придёт идиома:

to rub it in — дословно: втирать это

Это значит напоминать кому-то о каком-то глупом или плохом действии, которое он совершил.

I know it was stupid, don’t rub it in, ok? — Я знаю, что это было глупо, не сыпь мне соль на рану, ладно?

Как сказать в «В интернете» ("IN the Internet" не правильно)⁠ ⁠

Как сказать в «В интернете» — IN the Internet или ON the Internet?

Переводя «калькой» с русского многие допускают ошибку в этом словосочетании.

Но правильный вариант — ON the Internet.

То же самое будет в случае с названиями сайтов/приложений: ON Instagram, ON Facebook, ON YouTube (обратите внимание, что артикль не нужен, так как это названия).

Запомнить этот предлог очень просто: все знают слово онлайн (от англ. online — «на линии», или на связи).

Когда мы пользуемся Интернетом и различными сайтами/программами, мы «на связи» — ONline.

Если вы что-то не поняли в детстве, есть шанс вникнуть сейчас;-)⁠ ⁠

С удовольствием продолжаю делиться с вами очаровательными выпусками цикла короткометражных телефильмов «Геометрия для малышей», который в лёгкой игровой форме рассказывает малышам об основных понятиях раздела математики — геометрии, науке древней и очень необходимой в жизни.
Сегодня для вас — серия «Про точку и королевскую дочку». Итак. Геометрия – это наука о том, как быстро и просто изображать сложные предметы. Это наука трудная, и знакомство с ней начнется с геометрического понятия точки. Что такое изображение, и что общего между точкой, бочкой и королевской дочкой? Обо всём этом по порядку…

Новосибирсктелефильм, 1982 г. Источник: канал на YouTube «Советское телевидение. Гостелерадиофонд России», www.youtube.com/c/gtrftv

Как бы вы перевели фразу «THE OTHER DAY»? «Другой день»? А вот и нет⁠ ⁠

Это выражение переводится как «совсем недавно, на днях». В английском предложении оно используется в конце предложения или его части:

🔹I called my old friend the other day — На днях я звонил своему старому другу

🔹We went shopping the other day — На днях мы ходили по магазинам

Хороший Ютуб-канал по программированию Python для уровня посерьезнее, чем у моей аудитории⁠ ⁠

Мне многие пишут про то, что я в материалах о программировании слишком простые вещи разбираю и надо бы что посложнее да поинтереснее. Но они не правы. Дело в том, что они не моя аудитория. Для такой аудитории, что уже получше да посильнее разбирается в программировании и кому хочется глубже в Python двигаться, есть другие авторы. Вот недавно наткнулся, очень много полезных материалов про тонкости, фишечки и т.д. Всем, кому актуально, подписываться на него на Ютубе и смотреть.

5 фразовых глаголов с предлогом ON⁠ ⁠

1. Put on — надевать (одежду), наносить (косметику)

Put on a coat, it’s cold outside — Надень пальто, на улице холодно

I’m putting my makeup on — Я крашусь (Я наношу макияж)

2. Sleep on — обдумывать

Let me sleep on it and give you an answer tomorrow — Дайте мне это обдумать и я дам вам ответ завтра

3. Try on — промерять (одежду)

Try this on, it looks nice — Примерь это, выглядит хорошо

4. Move on — двигаться дальше/переходить к чему-то новому

Now, let’s move on to a new question — Теперь давайте перейдём к следующему вопросу

You need to move on, stop thinking about it — Тебе надо двигаться дальше, перестань об этом думать

5. Turn (switch) on — включать

Turn on the lights, please — Включи свет, пожалуйста

Все бы тебе тараканов гонять по монитору, сын. #1⁠ ⁠

Сижу я значит как-то в аэропорту Внуково, рейс отложили, и дай думаю скачаю себе на телефон игру такую, чтоб рпг, да с автобоями, и чтобы не пять чибриков было как во всех идлах, а 1 и с системой прокачки. Искал, искал и не нашел ничего внятного, ну вот совсем. Плюнул, ладно думаю, демоны, сам сделаю!

И ведь сделал бы. Вот только был ма-а-аленький нюанс, игр то я никогда ни делал, рисовать не умею, а знакомство с программированием ограничено 2-мя уроками Python на рандомном сайте, и десятком решеных задачек на Сodewars.

Чтож, решено. Открываю значит я урок 3, и что вы думаете? Урок 3: Пишем текстовый квест!

Ну вот же оно. Это ли не знак?

Так input(), print(), ну понятно погнали.

Значит что имеем:

Система боя с критами, блоком, скоростью атаки, уворотом, промахом. — чек
Генерация этажей/мобов — чек
Пассивные способности — чек
Активные способности — чек
Характеристики — чек.
Сохранение/Загрузка — чек
Генерация итемов разной рарности с модами — чек.
Магазин — чек
Состояния (горение, переохлаждение, шок, яд) — чек

Сильно древние ребята создали когда-то башню испытаний, чтобы тренировать и собственно испытывать воинов. Выйти из нее можно было только пройдя все этажи. Всем понравилось, ведь силы полученные в башне, оставались с тобой навсегда. Но с каждым поколением, из башни возвращалось все меньше людей. Стало понятно что башня становится сильней с каждым погибшим в ней воином, она забирает их силу. В какой-то момент люди из башни совсем перестали возвращаться. А последнюю тысячу лет ее и вовсе использовали только чтобы убирать неугодных, и казнить преступников, просто отправив в башню, очень удобно. Вот и от вас решили избавиться.

Играние в игру преимущественно осуществляется посредством нажатия на кнопки принятия решений (зеленая и красная), в зависимости от принятого решения игрок получает очки «безумия» либо очки «хладнокровия». По достижению 20 очков получает статус «Берсерк» либо «Манчкин» соответственно. Каждый статус дает свои плюшки сам по себе (к примеру у Берсерка растет урон при падении хп, а Манчкин с некоторой вероятностью находит дополнительно золото на привалах), количество и качество которых растет с увеличением очков безумия либо хладнокровия. Так же пассивки получают разные бонусы в зависимости от вашего статуса и количества очков.

Бои проходят на автомате, единственное влияние это активные заклинания. У заклинаний имеется ощутимый кулдаун, который в половину величины распространяется на другие заклинания, к примеру «Восстановление» имеет кулдаун 16сек, и соответственно при касте уводит в кд другие скиллы на 8сек . Поэтому тут надо четко прикидывать что и когда кастовать. Алсо заклинания вместо маны жрут ресурс «осколки душ» который также является деньгами.

Все остальное это поиск билда и прокачка характеристик, выбор и прокачка пассивок, выбор активок, и подбор итемов под билд.

Чего не имеем:

Графониум — не чек. Непонятно будет ли. В целом идеи как это реализовать на киви есть, нет особо времени. Возможно займусь после того как закрою остальные моменты. В принципе все сообщения в окне боя: это вызовы опр. функции генерирующей сообщения, при желании можно в нее передавать запрашиваемую анимацию/спрайт.
Интерфейс — не чек.(30%)
Контент — не чек. (пока готовы 10 этажей с боссом)
Сюжетка — пока только в голове(не чек)

Что в планах:

Ограничить количество смертей до 10.
Сделать сохранение платным и доступным только в конце этажа. (цена этаж*20)
Сделать магазин доступным только в конце этажа.
Добавить кристаллы с рандомными перманентными усилениями в магазин, усиление роллится после активации, в момент покупки различаются только силой и ценой.
Добавить несколько активок вызывающих горение, переохлаждение, шок.
Добавить в генерацию предметов мод на +% урон к огню/яду и.т.д.
Добавить несколько пассивок работающих с состояниями.(шансы/сила/доп/эффекты)
Доделать меню создания персонажа(возможно добавить расы с бонусами)
Дорисовать интерфейс.
Окно характеристик, с подробной информацией о персонаже.
Окно развития навыков «Безумия» и «Хладнокровия».
Окно ачивок.(?)
Туториалы и подсказки.
Ладдер таблица(очень далекий план).

Циклы на Python «для тупых» часть 2.1. Цикл for⁠ ⁠

Как-то тяжело это видео далось, много что шло не так, но всё же вот оно 🙂

Ссылочки на меня:

Обзор книги "Data Science. Наука о данных с нуля", отличная книга для начинающих⁠ ⁠

Всем доброго времени суток! Так как о Data Science мы слышим всё чаще и чаще, предлагаю вам обзор книги, что будет полезна для начинающих.

Публикую обзор книги с моего телеграмм-канала IT-старт t.me/it_begin на книгу «Data Science.Наука о данных для начинающих».

Автор книги Джоэл Грас.

Стоит читать? Да! Почему? Опишу в статье.

Для кого эта книга?

Так как в названии фигурирует «Наука о данных с нуля» — не мудрено, что рассчитана она на тех, кто только начинает свой путь в Data Science 🙂

Рис.1. Начальная страница

Что в самой книге?

Книга сама по себе немаленькая и состоит из 416 страниц.

Для того, чтобы имелась конкретика по размерам книги, производим замеры.

Ширина книги составляет чуть менее 17 см.

Рис.1.2. Размер книги

Высота книги составляет 23 см.

Рис.1.3. Размер книги

Глубина книги составляет около 2 см.

Теперь, для предметного и краткого понимания того, с чем мы сможем ознакомиться в данной книге, предлагаю перейти к её оглавлению.

Глав достаточно много, это радует) Всего глав 27.

Далее предметно и главное кратко постараюсь рассказать о том, что полезного и интересного мы сможем найти в этой книге.

Глава 1. Введение

Первая вводная глава начинается с подробного описания тезиса «Воцарение данных» и ответа на вопрос «Что такое наука о данных?».

Здесь повествуется о том, насколько много данных в современном мире и том, что вся информация, что собирается нашими компьютерами, смартфонами, умными часами, при должной обработке, может дать ответы на бессчисленные вопросы.

Более всего понравился пример на странице 26 с Facebook, что думаю примененим ко многим плоскостям исследования, используя практические любые соц. сети.

Также хорошо подчеркнут опыт избирательной компании Барака Обамы в 2012 году и предвыборной компании Дональда Трампа. Предлагаю вам ознакомиться с данным отрывком.

Рис.2.1. Глава 1, страница 26

Глава 2. Интенсивный курс языка Python

В данной главе автор на протяжении 30 страниц крайне в сжатом формате старается познакомить нас с языком программирования Python.

По моему мнению, вследствие того, что объяснение крайне поверхностное и имеет ограничение в виде 30 страниц, объяснено всё плохо. Для тех, кто вовсе не имел опыта работы с Python, данная глава, к сожалению, вряд ли поможет.

Как бы, претензий к книги по данному поводу у меня нет, но хотел бы, чтобы вы заранее имели это ввиду, что эта глава не является карманным пособием по Python.

Если вам необходимо изучить основы Python, советую книгу Тони Гэддиса «Начинаем программировать на Python с нуля» — мой обзор

В конце данной главы на странице 69мы видим две особенности книги.

Первая особенность — в конце каждой последующей главы вы увидите полезную сноску под названием «Для дальнейшего изучения», где автор от себя советует, что можно прочитать дополнительно для более глубокого изучения той или иной темы. Считаю это положительным моментом.

Отрицательным моментом качества данной книги являются тонкие страницы, что просвечивают и не доставляют особого удовольствия от этого.

Не сказал бы, что это крайне критично, но и приятного в этом также мало, общее впечательние от книги немного портится.

Всё крайне показательно видно на фото выше.

Глава 3. Визуализация данных

Также яркий пример просвечивающих страниц это столбчатый график, что просвечивает на странице 71)

В третьей главе автор кратко рассматривает библиотеку matplotlib,

В самом начале автор подчеркиват, что считает данную библиотеку устаревающей и что она годна для построения элементарных линейных и столбчатых графиков.

Согласиться с этим или нет? Вопрос сложный и оставлю его открытым на суд аудитории. Интересно ваше мнение по этому вопросу.

Далее в книге рассматриваются столбчатые и линейные графики, диаграммы рассеяния. Что порадовало, это повествование с соответствующим кодом, тут же можно понять, какая строчка кода за что отвечает, считаю это положительным моментом для тех, кто только начинает свой путь.

Завершается глава разделом «Для дальнейшего изучения», где автор оставляет ссылки на такие библиотеки, как seaborn, Altair, D3.js, Bokeh с кратким описанием каждой из них.

Глава 4. Линейная алгебра

В этой главе автор рассматривает векторы и матрицы.

Объяснено достаточно хорошо, вопросов после прочтения остается мало, в конце автор оставляет ссылки на три книги, что также позволят закрепить пройденный материал.

Глава 5. Статистика

В данной главе автор описывает и рассказывает о том, что такое тенденции, вариация, корреляция, корреляционные ловушки.

В главе много кода, подробно всё описание, в целом впечатление от главы положительное.

Но также показалось интересным и хорошо запомнилось описание парадокса Симпсона 🙂

Рис.6.1. Глава 5. Парадокс Симпсона

Глава 6. Вероятность

В этой главе рассмотрены:

Центральная предельная теорема

Автор раскрывает важность умения работать с анализом вероятности для последующей работы с данными. Вероятность автор рассматривает, как способ количественной оценки неопределенности, что ассоциируется с событиями из некоторого вероятностного пространства.

Глава 7. Гипотеза и вывод

Хотел бы привести в пример «учаток» на странице 116, в подтверждение того, что без опечаток в этой книге не обошлось)

Теперь же о самой главе.

В данной главе автор подчеркивает, что все сведения из теории вероятности и статистики нам нужны для формулирования статистических гипотез и их последующей проверки. Предлагаю взглянуть на фрагмент главы в фото ниже.

Глава 8. Градиентный спуск

Градиент — это вектор, что своим направлением указывает направления возрастания некоторой скалярной величины.

Антиградиент — вектор, что своим направлением показывает направление убывает некоторой скалярной величины.

Градиентный спуск — это метод поиска локального максимума или минимума функции с помощью движения вдоль градиента.

Частично и достаточно понятно подход к максимизации функции описан на странице 128. (Рис. 8)

Глава более чем интересная, рассматривается также использование градиента, выбор правильного размера шага и применение градиентного спуска для подгонки моделей.

Глава 9. Получение данных

Для того, чтобы исследовать данные, нужно сначала их собрать 🙂

В этой главе автор рассматривает способы подачи данных и также их последующее форматирование.

В главе рассматриваются аспекты чтения файлов, импорт информации из всемирной паутины с помощью html5lib, что такое API и как с этим можно работать.

Глава 10. Работа с данными

В 10 главе автор рассматривает непосредственную работу с данными.

Рассматривается разведывательный анализ данных, классы данных, многочисленные размерности.

Мне же понравилось, что автор не забыл про «чистоту» данных.

На странице 164 об этом как раз таки говорится, что многие данные в реальном мире загрязнены и что важно пред их использованием проводить необходимую обработку, чтобы в дальнейшем не создать себе проблем.

Глава 11. Машинное обучение

В 11 главе автор знакомит нас с машинным обучением.

Так как это обзор книги и он всё же будет немного предвзят с моей стороны по той причине, что у каждого человека есть своё мнение на ту или иную информацию — мне показалась данная глава не для тех, кто начинает с нуля)

Описано в целом по делу всё, но нет уверенности, что люди, ранее не знающие ничего о машинном обучении, после прочтения данной главы всё усвоят.

Глава 12. k ближайших соседей

Метод k-ближайших соседей – это популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения.

Простыми словами суть метода: посмотри на соседей вокруг, какие из них преобладают, таковым ты и являешься.

Теперь же о том, как всё это описывает автор на примере предсказания результатов на выборах

Глава 12. k ближайших соседей

Метод k-ближайших соседей – это популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения.

Простыми словами суть метода: посмотри на соседей вокруг, какие из них преобладают, таковым ты и являешься.

Теперь же о том, как всё это описывает автор на примере предсказания результатов на выборах

На примере набора данных о цветках ириса (длина и ширина лепестка, длина и ширина чашелистика) автор пытается построить модель предсказания вида цветка, но т.к. выводимые результаты у него получились четырехмерными, что затрудняет построение графика, автор предлагает взглянуть на диаграммы рассеяния для каждой пары данных результатов измерений.

Порадовало, что в данной главе автор не забыл о проклятии размерности

Глава 13. Наивный Байес

В данной главе автором очень хорошо рассказан принцип работы спам-фильтра социальных систем, как он устроен и что лежит в его основе.

Порадовало то, что в конце данной главы автор ссылается на статью Пола Грэма «План для спама». Статья 2002 г., но менее интересной от этого не становится.

Глава 14. Простая линейная регрессия

В 14 главе автор рассказывает о простой линейной регрессии, описывает применение градиентного спуска, производит оценивание максимального правдоподобия

Глава 15. Множественная регрессия

В данной главе автором рассматривается множественная регрессия, Расширенные допущения модели наименьших квадратов, подгонка модели и её дальнейшая интерпретация.

Глава достаточно большая и много познавательной информации имеет, но мне более всего понравилась трактовка интерпретации моделей

Глава 16. Логическая регрессия

Логистическая регрессия — статистический метод для анализа набора данных, в котором есть одна или несколько независимых переменных, которые определяют результат. Результат измеряется с помощью дихотомической переменной (в которой есть только два возможных результата). Он используется для прогнозирования двоичного результата (1/0, Да / Нет, Истина / Ложь) с учетом набора независимых переменных.

С самого начала главы автор предлагает рассмотреть всё на задаче, что содержит набор данных 200 пользователей, их зарплату, опыт работы и состояние платежей за учетную запись в соц. сетях. Далее описывается то, что такое логистическая функция, применение модели.

Более всего понравилось рассмотрение гиперплоскости, что разделяет параметрическое пространство

Глава 17. Деревья решений

Одно из толкований дерева решений чаще всего описывает их в качестве представления возможных путей принятия решений.

Автором неплохо показано это на достаточно простом примере.

Глава 18. Нейронные сети

Нейронные сети — то о чём мы всё чаще слышим из средств массовой информации.

В данной книге глава это мягко не особо большая. Всего 10 страниц. Но достаточно информативная. Расскажет о том, что такое нейронные сети, перспептроны, как работают нейронные сети прямого и обратного распространения. Глава интересная!

Глава 19. Глубокое обучение

В данной главе о глубоком обучении автор рассказывает нам, что такое абстракция слоя, о представлении нейронных сетей как последовательности слоёв, о потери и оптимизации функции градиента.

Возможно субъективно, но чтобы до конца понять все вещи в данной главе, пришлось прочитать её дважды. Но думаю, дело не в книге, а во мне 🙂

Глава 20. Кластеризация

В главе о кластеризации понравилось, что автор пытается объяснить нам, что такое кластеры на +- понятных многим бытовых темах. Если читать ранее не слышал ничего о кластерах, подобное объяснение не является крайне легким, но и базовые основы в голове начнет зарождать. В главе автор рассматривает и описывает восходящую иерархическую кластеризацию, кластерные методы и на примерах объясняет что к чему. Интересная глава.

Глава 21. Обработка естественного языка

В главе об обработке естественного языка автор рассказывает несколько приемов, такие как: облако слов, N-грамматические языковые модели, грамматики. Много поясняющего кода)

Глава 22. Сетевой анализ

В главе про сетевой анализ автор описывает центральность, ориентированные графы, алгоритм PageRank. Мне данная глава «понималась» крайне тяжело, вследствие чего параллельно приходилось заглядывать в Google.

Глава 23. Рекомендательные системы

Та тема, с которой мы ежедневно встречаемся, используя те или иные стриминговые сервисы, соц. сети, поисковые системы — рекомендации 🙂

Сказали рядом с телефоном «купил собаку» и видите контекстную рекламу о дизайнерских будках на заказ? Это Data Science 🙂

Глава познавательная. Автор повествует о том, как работает рекомендательная система, что лежит в её основе, что такое коллаборативная фильтрация по схожесте пользователей и многое другое.

Глава 24. Базы данных и SQL

Достаточно сжатая глава о SQL. Рассказывается о том, что такое SQL, о основных командах и разобрано всё на примерах. Всё крайне сжато, но для общего представления совсем неплохо. Но всё же советовал бы дополнительно поискать еще источники информации на тему SQL, если хотите понять тему полноценно.

Глава 25. Алгоритм MapReduce

MapReduce — модель для выполнения параллельной обработки крупных наборов данных. Рассматривается работа самого алгоритма, какие его преимущества и чем он может быть полезен и рассмотренно на примере аналази аобновлений новостной ленты. Всё достаточно подробно описано, вопросов после главы остаётся не так уж и много.

Глава 26. Этика данных

Одна из лучших глав данной книги. Что такое этика данных, почему она важна, для чего используется и к чему может привести её несоблюдение. Познавательный материал, советую.

Глава 27. Идите вперед и займитесь наукой о данных

Заканчивается вся книга главой с призывом идти вперёд и заняться Data Science.

Автор подчеркивает важность компетенций в математической области и о необходимости хорошо разбираться в ней. Также автор кратко описывает популярные библиотеки языка программирования Python и не только.

Глава по своей сути прощальная между автором и читателем, автор же оставляет ту выжимку необходимых мыслей, что он хочет донести до каждого читателя для продолжения путешествия в мир Data Science.

Теперь, тезисно о плюсах и минусах книги

Плюсы книги:

На первом маркетплейсе цена не такая уж и народная.На втором же, ситуация куда бодрее.

Лично от себя скажу, что в целях экономии, часто беру книги уцененные, с небольшими внешними дефектами книги, что не особо влияет на её содержимое. Или же можно найти интересующую вас книгу на площадках б.у. товаров. Но если захотите приобрести новую книгу, цена в условные 600 руб. считаю более чем приемлимой и подъемной для многих. Выделю цену достоинством книги.

2. Книга крайне ёмкая и обширная. О необъятной теме в объятной книге.

Рассматривается и Python и SQL и методы Data Scince, что и как работает. В рамках одной книги это более чем достойно. Да, временами книга может показаться поверхностной, но думаю, это исходя из ограничений книги. Чтобы написать подробный том о каждой теме, для производства книги потребовалось бы куда больше бумаги 🙂

Минусы книги:

1. Прозрачные страницы.

Не особо бросается в глаза, когда увлечены чтением, но и приятного в этом мало.

Думаю, на всех фотографиях страниц книг, что сделаны мною, это отчетливо видно. Страницы тонкие и просвечивают. Считаю, что это минус.

2.Иногда крайне сжато подаётся материал, что , не имея под рукой поисковика, трудно понять некоторые вещи. Данная оценка субъективна, но мне показалось именно так. Опять же, не уместить всё-всё в одну книгу, понимаю. Но иногда охото отстраниться от цифрового мира, увлечься чтением интересной книги и не прибегать к помощи персонального компьютера)

Подведение итогов по книге:

Могу посоветовать к прочтению данную книгу. Книга даст базовые знания о Data Science, что опять же позволит вам понять, нужно ли оно вам в принципе, интересно ли всё то, что связано с этой сферой.

P.S. К сожалению, в один пост на пикабу можно поместить не более 25 изображений. Мною сделаны фотографии каждой главы, но показать их в рамках ограничений пикабу не могу. Поэтому, если интересно, то можете прочитать полную версию на моем канале.

Благодарю вас за внимание!

Мой канал в телеграмм

Если обзор показался вам интересным, то буду благодарен за подписку на мой

где я также публикую обзоры технической литературы и полезную информацию как для действующих, так и для начинающих программистов

Ссылка на бесплатную электронную версию книги https://t.me/it_begin/461

Также публикую обзоры книг и интервью на сайте https://russia-it.ru

Циклы на python «для тупых» ч1 While⁠ ⁠

Многие подписчики просили, а написание курса «Для тупых» застопорилось на ДЗ для темы вложенных ветвлений. Так что вот — как всегда стараюсь максимально просто и понятно показывать, упрощая, медленно, и больше показывать на коде пошагово, что как работает и что за чем следует. Обязательно напишите, что понятно и что непонятно. Если считаете, что где-то слишком упростил — тоже пишите

Например, я тут сказал, что у While нет else. А он на самом деле именно в Python как раз есть. Но я решил, что условным «тупым» это не нужно, на практике без этого спокойно получается обходиться на первых порах.

Сделай сам. Сканер J1939 на ESP32⁠ ⁠

По профессиональной своей деятельности случаются задачи по оперативной диагностике промышленной техники. В моем случае силовые агрегаты техники, как правило, дизельные двигатели самостоятельно или в паре с автоматической трансмиссией. Система управления силовых агрегатов построена на CAN шине и использует протокол J1939.

Поскольку по работе я не в ИТ, но по хобби давно и плотно с этим связан, то решил я собрать просмотрщик параметров сам. Импортозаместить, так сказать, готовые дорогие заморские решения.

Конечно правда жизни такова, что не использовать импортные компоненты и программные решения уже невозможно, и поэтому в конечном устройстве из отечественного — желание и время.. ну и денег немного. И даже исходники были выложены на “не наш” Github, но это из-за github pages для демонстрации веб интерфейса. В конце концов хватит работать в стол и пришло время тоже бесплатно что-то отдать обществу.

Продукт довольно нишевый и не предназначен для широких масс, но тем не менее я надеюсь, что мои наработки позволят кому нибудь получить ответы на какие-то свои вопросы или быстро стартануть свой проект, если возникнет необходимость использовать подобный стек. А стек здесь такой — в качестве сервера ESP32. В качестве языка backend — c++ в качестве фреймворка бэкенда — ESP-IDF. Для фронтенда использовал Vue3, Typescript, Vite…

Обзор устройства начну с конца, постепенно раскрывая детали:

Комплектующие:

Железо и backend:

По схеме тут все просто — используются готовые компоненты. Задача понижающего преобразователя напряжения — получить 5v из бортовой сети двигателя (24-28v). На плате Devkit ESP32 имеется свой преобразователь и он из 5v делает 3.3v, что и используется непосредственно ESP32. На входе преобразователя я еще дополнительно припаял диод как элементарную защиту от переполюсовки, хотя по идее можно поставить диодный мост и тогда по поводу перепутать плюс и минус можно не заморачиваться. А переполюсовка тут актуальная тема т.к. у разных производителей на одном и том же разъеме плюсы и минусы на тех же пинах, но поменяны местами. CAN трансивер необходим для преобразования физического уровня CAN шины для работы с обычными цифровыми пинами микроконтроллера.

Для создания программы для микроконтроллера использовался VS Code с установленным официальным расширением от Espressif — Espressif IDF. Может быть используя Arduino платформу какие то вещи можно было бы сделать удобнее, но был интерес въехать и потрогать немного FreeRTOS как бы непосредственно. Немного непривычно поначалу, но если разобраться, то все хорошо. Могу сказать, что система сборки у Espressif норм.

Микроконтроллер при старте инициализирует SPIFFS хранилище (аналог файлового хранилища, где хранятся файлы фронтенда), поднимает точку доступа, файловый сервер, websocket сервер, инициализирует CAN драйвер, начинает слушать CAN шину и при получении сообщений рассылать их всем websocket клиентам подключенным к серверу. Кстати CAN драйвер в ESP32 называется TWAI , что , как я понял , связано с какими-то лицензионными заморочками.

Особенностью файлового сервера является то, что при запросе клиентом файла он пытается отдать этот файл , а если его нет, то пытается отдать заархивированный файл <имяфайла>.<расширение>.gz и только если нет ни того ни другого отвечает ошибкой. Что касается протокола J1939, то на микроконтроллере реализовано только чтение обычных сообщений , широковещательных сообщений переданных по транспортному протоколу (более 8 байт) и отправка простых (8 байт) сообщений в шину. По задумке устройство может отправлять в шину только сообщения об очистке сохраненных ошибок, но тот же самый механизм используется при отправке сообщений для управления желаемой скоростью вращения двигателя и желаемой передачи АКПП. Расшифровка же сообщений происходит в браузере клиента.

Для веб интерфейса использовал современные инструменты веб разработки последних ревизий:

Проект веб приложения имеет 3 сценария сборки:

build_preview — собирает проект для предпросмотра на локальном сервере (preview)

build_embedded — собирает проект непосредственно для микроконтроллера. Генерируются только архивированные файлы gz. Разделение на части не производится т.к. опытным путем установлено, что файловый сервер ESP32 быстрее отдает один файл побольше чем несколько разделенных файлов. Весь проект в архивированном виде имеет размер 498kB и отлично помещается в памяти ESP.

build_deploy — этот сценарий добавлен недавно и создает файлы для публикации приложения на github pages. Пример настройки альтернативного именования файлов, поскольку сборка по умолчанию (preview) генерирует файл с символом “_” в начале, что в результате порождает ошибку при скачивании файла браузером.

Помню в начале знакомства с веб разработкой у меня было непонимание — где конкретно находятся файлы веб приложения и как они исполняются. И если у кого-то возникает такой вопрос, то работает это все так: При обращении из браузера (клиента) к какой-либо странице, сервер отвечает файлом index.html. В этом файле есть список файлов веб приложения и браузер запрашивает эти файлы с сервера, разархивирует и далее действует по инструкциям из этих файлов. Таким образом файлы веб приложения изначально находятся на сервере, скачиваются и выполняются браузером.

На веб приложение ушло больше всего времени. Изначально я сделал все с использованием замечательной библиотеки element-plus, но почему-то выловил жесткую утечку памяти и месяц бился с этим явлением. Постепенно заменяя компоненты из element-plus самописными.

Общий алгоритм работы приложения такой- приложение получает массив байт от микроконтроллера, далее этот массив декодируется с помощью данных из JSON файла. (Как я искал и парсил доступную инфу по J1939 — тема для отдельной статьи.)

Поскольку вся спецификация протокола довольно объемна, то хранить ее на мк не выйдет , по крайней мере в стандартной комплектации ESP32 Devkit с 4 Mb флеш памяти. В связи с чем решено было хранить данные для декодирования параметров и передаваемых ошибок на стороне клиента в браузере. При первой загрузке веб приложения эти файлы создаются автоматически, но имеют немного данных для декодирования и можно изменить данные в этом файле в текстовом редакторе или загрузить по указанным в приложении ссылкам.

При загрузке файлов правильность их структуры проверяется с помощью отличного AJV по схеме файла. Данные хранятся в памяти браузера и при использовании из другого браузера или с другого устройства надо опять подгружать файлы.

Поиск по параметрам осуществляется с помощью FuseJS через интеграцию VueUse. Вообще библиотека VueUse должна быть дефолтной частью проекта на Vue3 поскольку содержит огромное количество очень полезных функций, которые намного облегчают код и работают напрямую с реактивными объектами Vue.

В приложении есть возможность строить графики изменения параметров. Добавление параметра на график осуществляется включением соответствующего переключателя в меню параметра. Графики строятся используя гениальный Echarts и в коде в частности есть пример переключения темы графика “на лету”.

И все это дело собирается в 498Kb! По моему не плохо. Собранные файлы помещаются в папку spiffs_images проекта для микроконтроллера и сохраняются в его памяти при прошивке. Из этой области памяти файловый сервер ESP32 отдает файлы по запросу браузера.

Среди вопросов по работе остался момент периодической “заморозке” вебсокет сообщений, которые были замечены из браузеров на линуксе и на андройде, причем периодичность их появления не зависит ни от чего. Из браузеров виндовса подобная проблема ни разу не проявила себя, что наталкивает на мысль о какой-то глубокой малозаметной ошибке в реализации протокола либо на стороне ESP либо на клиентской стороне.

Вообще в целом реализация проекта подарила интересный опыт и полезные наработки, что, думаю, может пригодиться в будущем (если оно будет)).