Как метать ядро (c картинками)

Свёрточная нейронная сеть — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном и нацеленная на эффективное распознавание образов. Данной архитектуре удаётся гораздо точнее распознавать объекты на изображениях, так как, в отличие от многослойного персептрона, учитывается двухмерная топология изображения. При этом свёрточные сети устойчивы к небольшим смещениям, изменениям масштаба и поворотам объектов на входных изображениях. Во многом, именно поэтому архитектуры, основанные на свёрточных сетях, до сих пор занимают первые места в соревнованиях по распознаванию образов, как, например, ImageNet.

Почему именно свёрточные сети?

Нам известно, что нейронные сети хороши в распознавании изображений. Причём хорошая точность достигается и обычными сетями прямого распространения, однако, когда речь заходит про обработку изображений с большим числом пикселей, то число параметров для нейронной сети многократно увеличивается. Причём настолько, что время, затрачиваемое на их обучение, становится невообразимо большим.

Так, если требуется работать с цветными изображениями размером 64х64, то для каждого нейрона первого слоя полносвязной сети потребуется 64·64·3 = 12288 параметров, а если сеть должна распознавать изображения 1000х1000, то входных параметров будет уже 3 млн! А помимо входного слоя есть и другие слои, на которых, зачастую, число нейронов превышает количество нейронов на входном слое, из-за чего 3 млн запросто превращаются в триллионы! Такое количество параметров просто невозможно рассчитать быстро ввиду недостаточно больших вычислительных мощностей компьютеров.

Главной особенностью свёрточных сетей является то, что они работают именно с изображениями, а потому можно выделить особенности, свойственные именно им.

Многослойные персептроны работают с векторами, а потому для них нет никакой разницы, находятся ли какие-то точки рядом или на противоположных концах, так как все точки равнозначны и считаются совершенно одинаковым образом. Изображения же обладают локальной связностью.

Например, если речь идёт об изображениях человеческих лиц, то вполне логично ожидать, что точки основных частей лица будут рядом, а не разрозненно располагаться на изображении. Поэтому требовалось найти более эффективные алгоритмы для работы с изображениями и ими оказались свёрточные сети.

В отличие от сетей прямого распространения, которые работают с данными в виде векторов, свёрточные сети работают с изображениями в виде тензоров. Тензоры — это 3D массивы чисел, или, проще говоря, массивы матриц чисел.

Представление изображений

Изображения в компьютере представляются в виде пикселей, а каждый пиксель – это значения интенсивности соответствующих каналов. При этом интенсивность каждого из каналов описывается целым числом от 0 до 255.

Чаще всего используются цветные изображения, которые состоят из RGB пикселей – пикселей, содержащих яркости по трём каналам: красному, зелёному и синему. Различные комбинации этих цветов позволяют создать любой из цветов всего спектра.

Именно поэтому вполне логично использовать именно тензоры для представления изображений: каждая матрица тензора отвечает за интенсивность своего канала, а совокупность всех матриц описывает всё изображение.

Изображение цифры из датасета MNIST

Эта же цифра в компьютере

Из чего состоят свёрточные сети

Свёрточные нейронные сети состоят из базовых блоков, благодаря чему их можно собирать как конструктор, добавляя слой за слоем и получая всё более мощные архитектуры. Основными блоками свёрточных нейронных сетей являются свёрточные слои, слои подвыборки (пулинга), слои активации и полносвязные слои.

Так, например, LeNet5 – одна из первых свёрточных сетей, которая победила в ImageNet, состояла из 7 слоёв: слой свёртки, слой пулинга, ещё один слой свёртки ещё один слой пулинга и трёхслойная полносвязная нейронная сеть.

LeNet5

Рассмотрим подробнее каждый из слоёв, формирующий структуру свёрточной сети.

Свёрточный слой

Слой свёртки, как можно догадаться по названию типа нейронной сети, является самым главным слоем сети. Его основное назначение – выделить признаки на входном изображении и сформировать карту признаков. Карта признаков – это всего лишь очередной тензор (массив матриц), в котором каждый канал отвечает за какой-нибудь выделенный признак.

Для того, чтобы слой мог выделять признаки, в нём имеются так называемые фильтры (или ядра). Ядра — это всего лишь набор тензоров. Эти тензоры имеют один и тот же размер, а их количество определяет глубину выходного 3D массива.

При этом глубина самих фильтров совпадает с количеством каналов входного изображения.

Так, если на вход свёрточному слою подаётся RGB изображение и требуется карта признаков, состоящая из 32 каналов, то свёрточный слой будет содержать в себе 32 фильтра глубиной 3.

Для того, чтобы сформировать карту признаков из входного изображения, производится операция свёртки входного тензора с каждым из фильтров. Свёртка – это операция вычисления нового значения выбранного пикселя, учитывающая значения окружающих его пикселей. Алгоритм получения результата свёртки можно описать так:

Фильтр накладывается на левую верхнюю часть изображения и производится покомпонентное умножение значений фильтра и значений изображения, после чего фильтр перемещается дальше по изображению до тех пор, пока аналогичным образом не будут обработаны все его участки.

Затем числа полученных матриц суммируются в единую матрицу — результат применения фильтра.

После этого к каждому значению матрицы добавляется одинаковое число – значение смещения данного фильтра. Полученная матрица составляет один канал выходной карты признаков.

После того, как будут получены каналы для каждого из фильтров, матрицы объединяются в единый тензор, благодаря чему на выходе снова получается изображение, с другим числом каналов и, возможно, другим размером.

• Число признаков (filters count, fc) – это количество фильтров, которые есть в слое.
• Размер фильтров (filter size, fs) – это высота и ширина тензора фильтров. Обычно является нечётным числом, наиболее часто используются фильтры размером 3 или 5.
• Шаг свёртки (stride, S) – это количество пикселей, на которое перемещается матрица фильтра по входному изображению. Когда шаг равен 1, фильтры перемещаются по одному пикселю за раз. Когда шаг равен 2, тогда фильтры перескакивают на 2 пикселя за раз. Чем больше шаг, тем меньшего размера карты признаков получаются на выходе.
• Дополнения нулями (padding, P) – количество пикселей, которые добавляются с каждого края изображения. Это позволяет избежать уменьшения изображения на размер фильтра, поскольку фильтр может накладываться лишь в тех местах, в которых под каждым значением фильтра будет значение входного изображения.

Таким образом, входными параметрами свёрточного слоя являются:

• тензор размером W1xH1xD1;
• 4 гиперпараметра: fc, fs, S, P;

А выходным параметром слоя является тензор размером W2xH2xD2, где W2 = (W1 — fs + 2P) / S + 1, H2 = (H1 – fs + 2P) / S + 1, D2 = fc.

Подробнее про арифметику свёрточного слоя и применение параметров padding и stride можно почитать здесь: convolution arithmetic tutorial.

Обучаемые параметры в сверточном слое

В свёрточном слое обучаются только фильтры и веса смещения, а потому общее число обучаемых параметров равно fc·(fs·fs·fd+1), то есть число элементов каждого фильтра плюс один параметр смещения умножается на количество самих фильтров. Благодаря тому, что фильтр, который проходится по изображению, не изменяется во время самого прохождения, получается, что число обучаемых параметров во много раз меньше, чем у полносвязной сети.

Примеры некоторых фильтров

Для обработки изображений (не только нейросетями) нередко требуется выделять границы, повышать резкость или применять размытие. Для подобных целей были получены фильтры, которые сегодня зачастую встраиваются в различные графические редакторы, в которых имеется возможность применять свёрточные преобразования. Ниже вы можете посмотреть на работу некоторых из таких фильтров:

Слой подвыборки (пулинга)

Данный слой позволяет уменьшить пространство признаков, сохраняя наиболее важную информацию. Существует несколько разных версий слоя пулинга, среди которых максимальный пулинг, средний пулинг и пулинг суммы. Наиболее часто используется именно слой макспулинга.

Слою подвыборки требуется всего один гиперпараметр — шаг пулинга, то есть число раз, в которое нужно сократить пространственные размерности. Наиболее часто используется слой макспулинга с уменьшением размера входного тензора в два раза. Некоторые библиотеки позволяют задавать раздельные параметры уменьшения по высоте и ширине, однако чаще всего эти параметры совпадают.

Слой активации

Данный слой представляет из себя некоторую функцию, которая применяется к каждому числу входного изображения. Наиболее часто используются такие функции активации, как ReLU, Sigmoid, Tanh, LeakyReLU.

Обычно активационный слой ставится сразу после слоя свёртки, из-за чего некоторые библиотеки даже встраивают ReLU функцию прямо в свёрточный слой.

Подробнее про функции активации можно почитать здесь: функции активации.

Функции активации

Полносвязный слой

Данный слой содержит матрицу весовых коэффициентов и вектор смещений и ничем не отличается от такого же слоя в обыкновенной полносвязной сети. Единственным гиперпараметром слоя является количество выходных значений.

При этом результатом применения слоя является вектор или тензор, у которого матрицы в каждом канале имеют размер 1х1. Подробнее о работе слоя можно посмотреть в статье про создание нейронной сети прямого распространения.

Полносвязный слой

Имея в наборе готовые строительные блоки, можно собирать различные нейронные сети. Для классификации изображений чаще всего используется следующуя последовательность блоков: [[CONV-RELU]хn-MAXPOOL]хm-FC. Так, например, чтобы достичь точности около 99.

5% для распознавания изображений цифр, можно использовать вот такую сеть: CONV16C3-RELU-CONV16C3-RELU-MAXPOOL-CONV32C3-RELU-CONV32C3-RELU-MAXPOOL-FC128-FC10. Запись CONV16C3 означает, что в свёрточном слое используется 16 фильтров размером 3х3, с нулевым дополнением (P=0) и единичным шагом (S=1), а запись FC128 означает, что используется полносвязный слой из 128 нейронов.

Ещё одним примером известной архитектуры свёрточных сетей является сеть VGG19: она содержит 24 слоя, среди которых 16 свёрточных и 3 полносвязных слоя.

Архитектура сети VGG19

Обучение свёрточной сети

Как и полносвязная нейронная сеть, свёрточная сеть обучается с помощью алгоритма обратного распространения ошибки.

Сначала выполняется прямое распространение от первого слоя к последнему, после чего вычисляется ошибка на выходном слое и распространяется обратно.

При этом на каждом слое вычисляются градиенты обучаемых параметров, которые в конце обратного распространения используются для обновления весов с помощью градиентного спуска.

Резюме

В данной статье мы познакомились со свёрточными сетями и рассмотрели основные используемые слои. Для большего удобства мы собрали всё самое главное в табличку:

СлойГиперпараметрыРазмер входаРазмер выходаОбучаемые параметры

Свёрточный	fc, fs, S, P	WxHxD	+1 х +1 х fc	fc·(fs·fs·fd + 1)
Пулинг	k	WxHxD	x x D
Активационный	—	WxHxD	WxHxD	≥ 0
Полносвязный	N	1x1xD	1x1xN	N·(D+1)

В следующих публикациях мы подробно расскажем, как вычисляются градиенты на каждом из слоёв, чтобы можно было построить свою первую свёрточную нейронную сеть с нуля и затем обучить её.

Следующая часть: Свёрточная нейронная сеть с нуля. Часть 1. Свёрточный слой

Как собрать семантическое ядро для интернет-магазина

На сегодняшний день для запуска своего интернет-магазина нужно грамотно продумать всю функциональность и структуру сайта. В данном случае структура имеет наиболее важную роль при создании сайта.

Однако без грамотно собранного семантического ядра , вы вряд ли сможете собрать конкурентный сайт, который будет релевантен всем интересующим вас запросам и качественно проработать структур.

Как раз для этого и нужно разобраться как собрать семантическое ядро для интернет-магазина правильно, что такое СЯ и какие сервисы помогут облегчить сбор ключевых запросов.

{«id»:334583}

Да, в интернете полным полно статей, посвященным сбору СЯ и программам, которые помогают выполнить эту задачу. Но в большинстве случаев это старая информация и новые сервисы не учитываются.

Сперва нужно разобраться, что такое Семантическое ядро.

Семантическое ядро — набор ключевых слов и словосочетаний, по которым необходимо обеспечить видимость сайта в поисковой системе.

В настоящее время можно выделить три вида сбора семантического ядра:

• Ручной
• Автоматизированный
• Смешенный

Разберем каждый тип по отдельности

Собирать семантическое ядро исключительно руками — достаточно долгий и кропотливые процесс, который может занять у вас несколько недель (конечно зависит от ниши). Однако такой тип сбора СЯ имеет свои плюсы.Плюсы:

• Только нужные запросы
• Исключаются лишние бренды
• Можно сразу распределять по группам для посадочных страниц
• Бесплатно

• Занимает много времени
• Для каждой фразы руками тяжело собрать точную и очень точную частотность

Здесь все достаточно просто. Вам потребуется найти конкурентов в своей ниши и с помощью специального сервиса выгрузить все запросы, по которым ранжируется сайт конкурента.

• Не занимает много времени
• На выходе получается огромное количество запросов

• Много мусора (брендовые запросы конкурента, например, и другие нерелевантные запросы)
• Достаточно проблематично кластеризовать
• Долго чистить от нерелевантных запросов

Этот метод практически совмещает в себе два предыдущих вида. Здесь вы с помощью специальных сервисов собирайте ключевые запросы и их частотность, а затем чистите от мусора. При правильной настройке сбора данных, вы сможете минимизировать количество нерелевантных запросов, что поможет вам уменьшить время на чистку.

• Занимает гораздо меньше времени, чем ручной
• Подбирает сразу релевантные запросы
• Можно разбивать на группы, после сбора

• Чаще всего платно
• При неправильной настройки можно получить много мусорных запросов

Мы, в компании «Студия В», собираем СЯ смешенным типом.

Существует три основных типа ключевых запросов:

• Высокочастотные (ВЧ)
• Среднечастотные (СЧ)
• Низкочастотные (НЧ)

Частотность запроса — это количественная величина, которая обозначает сколько раз в поисковой системе вводился тот или иной запрос. Также частота запроса зависит от региона. Так, для москвы запрос «Купить холодильник» по вордстату будет равен — 195 747, а для клина — 1198.

Определить к какому типу частотности запроса относится ключ достаточно просто. Однако нет одного шаблона для каждой ниши.

Ведь для интернет-магазина холодильников запрос «Купить холодильник» будет считаться ВЧ, а «холодильник бош двухкамерный купить» с частотой по Москве — 946, явно будет НЧ.

Но взяв другую нишу с другим количеством спроса, мы получим совсем иную частотность запросов и критерии попадания запроса в НЧ, СЧ и ВЧ будут отличаться.

За попадание в топ по средне- или высокочастотным запросам ведется серьезная борьба между сайтами.

Поэтому для нового сайта или сайта, у которого совсем нет позиций, будет непосильно выйти в топ по ВЧ и СЧ запросам в первые месяцы. По низкочастотным фразам проще попасть в топ выдачи, чем по высокочастотным.

Но и в этом случае необходимо учитывать конкуренцию. Следовательно, в первую очередь нужно улучшить позиции для НЧ запросов и плавно переходить к СЧ.

Она содержит несколько слов. Основной термин – это тело. Например, в словосочетании «купить холодильник бош» слово холодильник является телом. «Купить» — это уже уточняющее. А еще его называют «спецификатором». Если после тела остается уточнение – это «хвост». В нашем случае хвостом является «бош».

В процессе сбора семантического ядра необходимо учитывать их характер. В частности, если вы будете продвигать страницу в поисковых системах по запросам “купить холодильник” и “продать холодильник”, поисковые системы будут ранжировать её ниже, чем если бы вы создали 2 разных страницы под каждый запрос отдельно.

В интернете можно найти огромное количество сервисов, которые можно использовать для сбора семантического ядра. Однако часть из них работает криво, а другая часть может иметь большую цену для использования. Предлагаю разобрать сервисы, которые позволят собрать семантическое ядро для вашего магазина любым из перечисленных выше способов.

Каждый, кто когда-либо сталкивался с задачей по сбору ядра для сайта или сбору ядра для рекламы, слышал об этом сервисе от Яндекс. Удобный, понятный, простой и бесплатный — этим можно охарактеризовать данный сервис.

Имеется возможность просмотра статистики поисковой фразы по региону и истории запросов в разрезе года.

Для более удобного использования советую вам работаться с вордстатом подключив дополнительный плагин Yandex Wordstat Assistant.

С помощью бесплатной версии Keyword Tool можно создать до 750 ключевых слов для каждого поискового запроса, а также получить информацию о количестве запросов, которые были сделаны по этим ключевым словам. С помощью этой программы можно собирать поисковые подсказки, частотность и проводить анализ конкурентов.

Отлично подходит, как бесплатный аналог поиска ключевых фраз в гугл.

Что такое семантическое ядро и как его составить

В этой статье подробно разберем, как собрать семантику для молодого веб-сайта, как сделать семантическое ядро максимально эффективным и как не допустить ошибок на данном этапе SEO.

Что такое семантическое ядро сайта?

Семантическое ядро сайта (семантика) — это список ключевых слов и словосочетаний, приводящих на сайт целевых посетителей, используются для продвижения сайта в поисковых системах.

Запросы в семантическом ядре (СЯ) разделяется по частотности, конкуренции и коммерческой составляющей, семантика позволяет понять распределение поискового спроса и сформировать правильную для продвижения структуру сайта.

Для чего нужно семантическое ядро?

1. Проработка структуры сайта — ядро позволяет определить иерархию страниц и сформировать структуру, которая необходима для упрощения работы с сайтом пользователям и поисковым роботам.

2. Продвижение страниц в топ поиска — семантическое ядро позволяет оптимизировать каждую страницу под конкретный поисковый запрос, что требуется для корректного ранжирования сайта в поисковой сети.

3. Составление контент-плана — собранные ключи используются для создания матрицы контента, что позволяет определить направленность, тему и задачи, представляемые к контенту на сайте.

4. Создание перелинковки на сайте — семантическая база после кластеризации упрощает настройку перелинковки страниц, которая необходима для распределения ссылочного веса и создания удобной навигации.
5. Настройка контекстной рекламы — в дальнейшем оптимизированное семантическое ядро веб-сайта может использоваться для запуска РРС-рекламы, позволяющей получить дополнительный охват и трафик.

Ключевые фразы в семантическом ядре сегментируются по частотности:

1. Высокочастотные (от 10 000 показов в мес.) — одно или два слова, которые определяют тематику страницы. Пример: “наушники” — алгоритмы определяют предмет поиска и предложит смесь информационных и коммерческих страниц в выдаче.
2. Среднечастотные (500–10 000 показов в мес.) — включают несколько слов и приставки, и используются для уточнения задачи поиска. Пример: “купить наушники водостойкие” — в браузере будут отображаться только коммерческие страницы, цель которых продать наушники, устойчивые к влаге.
3. Низкочастотные (до 500 показов в мес.) — состоят из нескольких слов и конкретизируют саму потребность пользователя. Пример: “где купить водоустойчивые наушники в Москве” — поиск выведет топ лучших интернет-магазинов в черте города, реализующих наушники для спорта, которые можно погружать в воду.

В семантическое ядро включаются запросы всех типов, которые в дальнейшем сегментируются по целям и задачам. Таким образом, сбор семантики — важный этап оптимизации сайта, без которого невозможно повысить видимость сайта в поисковых системах и получить стабильный органический трафик.

Как подобрать ключевые слова для семантического ядра

Метание и толкание ядра. — Легкая атлетика

• Во всех видах метаний, проводящихся из
  круга, и в толкании ядра попытки должны выполняться из статичного положения и
  заканчиваться статичным положением с последующим выходом из круга.
• Участникам запрещается: связывать или
  забинтовывать два или несколько пальцев вместе, перебинтовывать ладони рук (ис­пользовать
  бинт или пластырь можно только с разрешения врача соревнований при травме,
  допускающей возможность участвовать в соревнованиях); не допускается наносить
  смазочный материал
• на снаряд; применять вещества, улучшающие
  сцепление подо­швы обуви с поверхностью круга.

Для лучшего захвата снаряда разрешается
наносить на руки смазочный материал. Метателям молота разрешается использо­вание
перчаток, имеющих со стороны ладони гладкую поверх­ность.

1. При поломке снаряда во время попытки
   участнику представ­ляется повторная попытка.
2. Попытка не засчитывается, если:
3. — участник, выполняя попытку (от выпуска
   снаряда до приня­тия устойчивого положения), коснулся любой частью тела, одеж­дой,
   обувью грунта за кругом (впереди планки), или наступил на кольцо, брусок,
   планку, или задел их сверху (при этом разреша­ется упираться во внутреннюю
   часть кольца или бруска), или выпустил снаряд, который упал за кольцо или
   планку;
4. — снаряд упал за линией, ограничивающей
   сектор для мета­ний, или след снаряда оказался на линии границ сектора;

— участник после совершения броска вышел
вперед через план­ку, или переднюю часть круга, или за «усы», делящие круг попо­лам
(т.е. участник должен после завершения попытки покинуть круг через заднюю его
половину по отношению к сектору);

• — участник покинул круг, не приняв
  статичного положения после выпуска снаряда;
• — участник покинул круг (дорожку для
  разбега) до момента приземления снаряда;
• — нарушил частные правила для каждого вида
  метаний.

След от снаряда отмечается колышком.
Измерение произво­дится после каждой попытки, затем колышек убирается. Нулевая
отметка рулетки всегда находится в секторе (поле) и ставится на ближний край
следа снаряда. Ось рулетки должна проходить через центр круга или центр
отмеченного сегмента для метания копья, гранаты.

На соревнованиях третьего уровня или при
плохой погоде разре­шается выполнение трех попыток подряд, после чего
измеряется лучшая попытка. Если судья в поле затрудняется определить луч­шую
попытку, то проводятся два измерения.

Частные правила в метаниях

Метание диска должно
выполняться одной рукой с места или с поворотом в пределах круга, после занятия
участником статич­ного положения. Участник не должен выходить из круга до каса­ния
снаряда земли. Не разрешается использовать перчатки.

Метание молота выполняется
двумя руками с места или с по­воротом (одним или несколькими) в пределах круга,
после того, как участник примет статичное положение. Разрешается исполь­зование
перчаток с открытыми пальцами.

Если участник при вращении молота заденет грунт
вне круга и прекратит вращение, не сделав броска, то попытка не засчитывается;
если же он выпол­нит бросок, то попытка будет засчитана. Перед началом движений
участник имеет право положить молот вне или внутри круга.

Ре­зультат в метании
молота измеряется по ближайшей точке следа, оставленного шаром.

Метание копья выполняется
с места или с разбега (без поворо­тов) через плечо или предплечье метающей
руки. Копье надо дер­жать за обмотку. Не допускается никаких изменений в
способе метания копья.

В фазе финального усилия не разрешается участ­нику
поворачиваться спиной к сектору. Не разрешается покидать пределы дорожки до
касания копья земли. Бросок считается пра­вильным, если копье при приземлении
коснулось грунта нако­нечником, а не какой-либо другой частью.

Метание гранаты
и мяча выполняется так же, как и метание копья. Метатели копья, мяча, гранаты
имеют право разметить свой разбег вдоль края дорожки разбега, но выставлять
отметки на дорожку запрещено.

Участник может использовать для разметки клейкую
ленту или фишки, предоставленные организацией, проводящей соревнование.

Толкание ядра должно выполняться одной рукой
от плеча с ме­ста или с движением в пределах круга, после занятия участником
статичного положения. Рука с ядром не должна опускаться ниже уровня плеч. Если
ядро отведено в сторону или назад за линию плеч, то попытка не засчитывается

Пошаговое руководство как собрать ядро Linux с нуля

Ядро Linux является основой Unix-подобных операционных систем. Ядро отвечает за связь между оборудованием и программным обеспечением и за распределение доступных ресурсов.

Все дистрибутивы Linux основаны на предопределенном ядре. Но если вы хотите отключить несколько параметров и драйверов или попробовать экспериментальные исправления, вам необходимо собрать ядро Linux.

В этом пошаговом руководстве вы узнаете, как собрать и скомпилировать ядро Linux с нуля.

Сборка ядра Linux

Процесс создания ядра Linux состоит из семи простых шагов. Однако процедура требует значительного времени для завершения, в зависимости от скорости системы.

Примечание. Если версия на веб-сайте ядра не совпадает с версией из приведенных ниже шагов, используйте эти команды и замените номер версии ядра.

Шаг 1. Загрузите исходный код

1. Посетите официальный сайт ядра www.kernel.org и загрузите последнюю версию. Загруженный файл содержит сжатый исходный код.

2. Откройте терминал и используйте команду wget для загрузки исходного кода ядра Linux:

wget https://cdn.kernel.org/pub/linux/kernel/v5.x/linux-5.9.6.tar.xz

По завершении загрузки в выходных данных отображается сообщение «saved».

Шаг 2: извлеките исходный код

Когда файл будет готов, запустите команду tar, чтобы извлечь исходный код:

tar xvf linux-5.9.6.tar.xz

Вывод отображает извлеченный исходный код ядра:

Шаг 3: Установите необходимые пакеты

Перед сборкой ядра установите дополнительные пакеты. Для этого запустите эту команду:

sudo apt-get install git fakeroot build-essential ncurses-dev xz-utils libssl-dev bc flex libelf-dev bison

Команда, которую мы использовали выше, устанавливает следующие пакеты:

• git — отслеживает и записывает все изменения исходного кода во время разработки. Это также позволяет отменить изменения.
• fakeroot — упаковочный инструмент, создающий фальшивую корневую среду.
• build-essential — Устанавливает инструменты разработки, такие как C, C++, gcc и g++.
• ncurses-dev — Библиотека программирования, предоставляющая API для текстовых терминалов.
• xz-utils — обеспечивает быстрое сжатие и распаковку файлов.
• libssl-dev — поддерживает SSL и TSL, которые шифруют данные и делают интернет-соединение безопасным.
• bc (Basic Calculator) — математический язык сценариев, поддерживающий интерактивное выполнение операторов.
• flex (Fast Lexical Analyzer Generator) — генерирует лексические анализаторы, преобразующие символы в токены.
• libelf-dev — выдает общую библиотеку для управления файлами ELF (исполняемые файлы, дампы ядра и объектный код)
• bison — генератор парсера GNU, который преобразует описание грамматики в программу на языке C.

Шаг 4: Настройте ядро

Исходный код ядра Linux поставляется с конфигурацией по умолчанию. Однако вы можете настроить его под свои нужды. Для этого выполните следующие действия:

1. Перейдите к каталогу linux-5.9.6. с помощью команды cd:

cd linux-5.9.6

2. Скопируйте существующий файл конфигурации с помощью команды cp:

cp -v /boot/config-$(uname -r) .config

3. Чтобы внести изменения в файл конфигурации, выполните команду make:

make menuconfig

Команда запускает несколько скриптов, которые затем открывают меню конфигурации:

4. Меню конфигурации включает в себя такие параметры, как прошивка, файловая система, сеть и параметры памяти. Используйте стрелки, чтобы сделать выбор, или выберите HELP, чтобы узнать больше о вариантах. Когда вы закончите вносить изменения, выберите SAVE, а затем выйдите из меню.

Примечание. Изменение настроек некоторых параметров может привести к тому, что ядро не будет работать. Если вы не знаете, что изменить, оставьте настройки по умолчанию.

Шаг 5: Соберите ядро

1. Начните сборку ядра, выполнив следующую команду:

make

Процесс сборки и компиляции ядра Linux занимает некоторое время.

Терминал перечисляет все компоненты ядра Linux: управление памятью, драйверы оборудования, драйверы файловой системы, сетевые драйверы и управление процессами.

2. Установите необходимые модули с помощью этой команды:

sudo make modules_install

3. Наконец, установите ядро, набрав:

sudo make install

Вывод показывает готово, когда закончено:

Шаг 6. Обновите загрузчик (необязательно)

• Загрузчик GRUB — это первая программа, которая запускается при включении системы.
• Команда make install выполняет этот процесс автоматически, но вы также можете сделать это вручную.
• 1. Обновите initramfs до установленной версии ядра:

sudo update-initramfs -c -k 5.9.6

2. Обновите загрузчик GRUB с помощью этой команды:

sudo update-grub

Терминал выведет процесс и подтверждающее сообщение:

Шаг 7: перезагрузите и проверьте версию ядра

Когда вы выполните описанные выше действия, перезагрузите компьютер.

Когда система загрузится, проверьте версию ядра с помощью команды uname:

uname -mrs

Терминал покажет текущую версию ядра Linux.

Итог

В этом пошаговом руководстве вы узнали, как собрать ядро Linux с нуля и установить необходимые пакеты.

????Мы тщательно прорабатываем каждый фидбек и отвечаем по итогам анализа. Напишите, пожалуйста, как мы сможем улучшить эту статью.

????Полезные IT – статьи от экспертов раз в неделю у вас в почте. Укажите свою дату рождения и мы не забудем поздравить вас.

Как построить бизнес на 3D-ядре | Rusbase

В рубрике Science3  мы рассказываем о предпринимателях, которые зарабатывают на своих научных достижениях.

Архитекторы и конструкторы давно не чертят здания, детали и механизмы на кульманах (чертежных столах). И не рассчитывают технические характеристики объектов на интегральных линейках и калькуляторах. Современное проектирование автоматизировано специальными инженерными программами. Эта сфера так и называется — системы автоматизации проектных работ, или САПР.

Больше всего трехмерную графику используют разработчики компьютерных игр. Их программы заточены под создание эффектных игровых образов. А у инженеров гораздо строже требования к точности геометрических построений — от нее зависит качество и безопасность проектируемого объекта. За правильную геометрию отвечает графическое ядро, на базе которого разработана САПР.

Большинство таких программ в мире построено на пяти геометрических ядрах. И одно из них — российское.

История

Отечественная софтверная компания «Аскон» разработала ядро геометрического моделирования C3D для создания своей системы автоматизированного проектирования «Компас 3D». Первая версия этой программы вышла в 2000 году. Сейчас это одна из самых популярных САПР в стране, ею оборудовано порядка 70 тысяч рабочих мест.

В 2012 году «Аскон» вывела на рынок свое 3D-ядро как самостоятельный продукт, а команду его разработчиков выделила в дочернее предприятие — C3D Labs. В конце прошлого года C3D Labs выпустила шестнадцатую версию геометрического ядра.

Сейчас большая часть прибыли компании приходится на роялти с продаж «Компас 3D». В будущем C3D Labs намерена увеличить число сторонних клиентов до полной самоокупаемости. В 2013 году компания стала резидентом ИТ-кластера «Сколково».

Это дало ей налоговые льготы и доступ к мероприятиям фонда, а также помогло правильно позиционировать себя на софтверном рынке.

• Продукт
• 3D-ядро — базовый компонент инженерного ПО, который отвечает за геометрически точное построение 3D-модели и управление уже построенными объектами (позволяет, например, геометрически правильно собирать 3D-модели друг с другом).
• На его основе разрабатываются системы автоматизированного проектирования (CAD), системы подготовки производства (CAM), инженерного анализа (CAE) и другие специализированные графические приложения.
• C3D — единственное в мире геометрическое ядро, объединяющее в себе возможности моделирования, управления и конвертации 3D-моделей в различные форматы.

Ядро C3D снижает затраты на разработку САПР, улучшает функциональность, надежность и быстродействие таких программ, а также позволяет быстро создать из 2D-системы продукт для работы с 3D-моделями.

Для кого

Потенциальные заказчики ядра C3D — разработчики программ для компьютерного инжиниринга (САПР и других). Во-первых, это вендоры, которые продают специализированное ПО промышленным компаниям.

Во-вторых, это крупные производства, создающие такой софт под себя.

Системы автоматизированного проектирования нужны любому предприятию, которое производит изделия собственной разработки, будь то шариковая ручка или танк.

Кроме того, ядро C3D пригодится техническим вузам, чтобы научить студентов разрабатывать инженерный софт.

Эксперты, прокомментировавшие проект:

Николай Суетин, директор по науке ИТ-кластера «Сколково»

Более 20 лет руководил проектами и исследовательскими группами в НИИ ядерной физики МГУ. Затем — развитием новых проектов в Intel Technologies. С 2011 года — директор по науке и технологиям в ИТ-кластере «Сколково». Автор более двухсот научных публикаций и патентов, доктор физико-математических наук, эксперт в «Роснано» и РВК. Совмещает глубокую научную компетенцию с бизнес-экспертизой.

Алексей Ершов, гендиректор компании «Ледас»

В 1999 году пришел в «Ледас» на должность разработчика ПО. Впоследствии стал главным технологом, руководил ключевыми проектами компании в области геометрических решателей. В 2007 году защитил кандидатскую диссертацию в области геометрических ограничений. В 2011 году стал гендиректором группы. Автор 20 научных работ.

Кто разработал

С 1995 года разработкой ядра C3D руководит кандидат технических наук Николай Голованов. Юрий Козулин отвечает за разработку алгоритмов моделирования, Александр Максименко — за разработку решателя геометрических ограничений, Эдуард Максименко — за разработку прикладного ПО. Под их началом трудятся восемь математиков-программистов.

1. Разобраться со спецификой зарубежных рынков САПР команде C3D Labs помогают иностранные консультанты, специализирующиеся на компьютерном инжиниринге, — Кен Версприлл, Джоел Орр, Ральф Грабовски и другие.
2. Клиенты и партнеры
3. Помимо материнской компании «Аскон», в портфеле C3D Labs 16 заказчиков.

Это вузы (Приднестровский государственный университет имени Шевченко, Томский политехнический университет, Воронежский государственный технический университет, Санкт-Петербургский государственный технологический институт, Мордовский государственный университет имени Огарева), отечественные и зарубежные разработчики ПО (Habitek , «НИП-Информатика» , «Ледас» , «НТП Трубопровод», «Центр «Геос», «Базис-Центр», «ЛО ЦНИТИ», ВНИИ экспериментальной физики (структура «Росатома»), украинская Dynamics & Structures Lab., южнокорейская Solar Tech и шведская Elecosoft Consultec).

Ядро покупают компании различного профиля. Например, Solar Tech использует его в разработке программы для станков ЧПУ, а Elecosoft Consultec — в создании системы моделирования деревянных лестниц.

Коммерческие продукты на базе ядра C3D разрабатывают технологические партнеры C3D Labs — новосибирская компания «Ледас», томская компания Rubius, индийская компания ProtoTech Solutions и южнокорейская Solar Tech. Кроме того, «Ледас» выступает международным реселлером C3D, а Solar Tech — официальным дистрибьютором ядра на рынках Южной Кореи, Китая и Японии.

К нам постоянно поступают запросы на тестирование C3D. Это и учебные заведения, и разработчики-стартаперы, и крупные коммерческие организации.

Период от первого обращения к нам до принятия решения о лицензировании ПО довольно длительный (от полугода и больше), поэтому сообщать о новых пользователях пока рано.

Но мы уверены, что южнокорейской и шведской компаниями список наших иностранных клиентов не ограничится, и скоро мы расскажем о новом зарубежном ПО, созданном на базе российского ядра C3D.

Как зарабатывают

Условия использования ядра обсуждаются индивидуально с каждым заказчиком. Сначала C3D Labs предоставляет бесплатную тестовую лицензию на 3 месяца, которая предполагает полноценную техподдержку от разработчиков. Дальше клиент выбирает лицензию на внутреннее использование, коммерческое использование или дистрибьюцию. Стартапам и вузам C3D Labs предоставляет ядро на льготных условиях.

Для стартапов у нас действует специальная программа лицензирования ядра. Мы сами являемся стартапом, поэтому отлично понимаем запросы небольших компаний и легко находим с ними общий язык.

Клиенты оплачивают лицензию раз в год. Опционально они могут подключить платную расширенную техподдержку. При выпуске коммерческих продуктов на базе ядра заказчик ежеквартально перечисляет компании фиксированный роялти.

Конкуренты

На несколько сотен разработчиков САПР в мире приходится два десятка разработчиков геометрических ядер.

Большинство ядер предназначено исключительно для внутреннего использования либо для слишком узкого спектра задач.

«Геометрических движков немного из-за колоссальной трудности их создания и относительной молодости базовой для сферы автоматизированного проектирования науки — компьютерной геометрии», — объясняют в C3D Labs.

Полноценные САПР сторонние разработчики могут создать на базе всего пяти коммерческих ядер (Parasolid, ACIS, C3D, CGM и Open CASCADE). Лидеры глобального рынка — ACIS от французской Spatial (дочка Dassault Systemes) и Parasolid от немецкой Siemens PLM Software. На их основе разработано большинство мировых систем 3D-проектирования.

Геометрическое ядро – наиболее трудоемкий компонент систем трехмерного моделирования. Затраты на его разработку крайне высоки, поэтому на мировом рынке представлено так мало коммерческих ядер.

А наиболее функциональные из них принадлежат крупным западным разработчикам САПР. Уже более 10 лет на рынке 3D-компонентов не появлялись новые игроки.

Сейчас на этом сегменте лидируют Parasolid (Siemens PLM Software, Германия) и ACIS (Dassault Systemes, Франция).

Кстати, в 2011 году на базе МГТУ «Станкин» началась разработка еще одного российского геометрического ядра — RGK (Russian Geometric Kernel). В 2013 году проект был сдан заказчику — Минпромторгу, но на рынок пока не вышел.

Как говорят в C3D Labs, напрямую их продукт не конкурирует с остальными популярными коммерческими ядрами, заняв промежуточную ценовую нишу.

ACIS, CGM и Parasolid слишком дороги для многих разработчиков. Да и большие компании не так отзывчивы к нуждам маленьких по их меркам клиентов — что естественно. А для разработчиков инженерного ПО скорость обработки их запросов часто довольно критична.

Мы так же функциональны, как лидеры рынка, плюс очень быстро реагируем на запросы наших клиентов. Если говорить об OpenCASCADE, у него другая схема лицензирования. Само ядро предоставляется бесплатно, оплачиваются только сервисные функции.

Им обычно пользуются небольшие ИТ-компании и предприятия, которые имеют ограниченные бюджеты на разработку и пытаются обойтись малой кровью.

Рынок ядер

Открытых данных об объеме рынка геометрических ядер нет. Традиционно этот сегмент еще более закрытый, чем сфера САПР. Разработчики ядер получают роялти от каждой проданной системы автоматизированного проектирования, поэтому о состоянии их бизнеса можно судить по развитию рынка САПР.

По оценке аналитиков Jon Peddie Research (JPR), в 2014 году мировой рынок ПО для автоматизации проектирования составил $7,8 млрд, а в 2017 году вырастет до $8,7 млрд.

Крупнейшие игроки — Autodesk, Dassault Systemes, Siemens PLM Software, Hexagon, Bentley Systems, Nemetschek, Aveva и Trimble. Спрос на САПР в регионах зависит от состояния экономики.

В странах с растущей экономикой этот софт продается лучше — там больше строят и производят.

Рынок геометрических ядер довольно узкий, игроков на нем мало. У лидеров — по несколько сотен заказчиков.

Клиенты довольно разнородны — от небольших ИТ-компаний, которые в год продают десятки или сотни лицензий, до настоящих гигантов с десятками и сотнями тысяч лицензий проданного ПО. Доход поставщика ядра зависит от объема продаж клиента.

Поэтому не существует публичных прайсов на использование технологий. Каждый поставщик старается сделать наиболее доступное предложение для конкретного заказчика его технологий.

Планы и возможности

Несмотря на глобальный экономический кризис, мировой рынок САПР продолжает активно расти, уверяют в C3D Labs. Участники рынка по-прежнему вкладываются в новые разработки. Например, «Аскон» недавно вывела на рынок архитектурно-строительную систему Renga Architecture, созданную на ядре C3D.

Спустя два года после коммерциализации ядра его лицензировали практически все российские игроки, констатируют в C3D Labs. За исключением тех, кто изначально работал с западными ядрами.

Потенциал своего роста компания видит в работе на глобальном рынке. Кроме того, в последнее время стали создавать САПР, работающие сразу на нескольких геометрических ядрах.

Этим разработчики улучшают качество выходных 3D-данных и снижают риски (например, санкций).

Выводы

Одно из важных преимуществ команды C3D — открытость, способность и желание учитывать специфические потребности и возможности партнеров. «Ледас» лицензировал C3D для встраивания в свою программную компоненту LGC контроля изменений в 3Д-моделях в том числе потому, что другие производители геометрических ядер не хотели с нами сотрудничать.

Они привыкли работать только с производителями конечно-пользовательских продуктов, их типовые договора не учитывают других возможностей, и они не готовы адаптировать свои бизнес-процессы под конкретного клиента. А команда C3D легко пошла нам навстречу. По-моему, C3D Labs удалось найти свою нишу на рынке, а это залог успеха.

Речь о компаниях, нуждающихся в качественном геометрическом ядре, которым недостаточно возможностей и производительности бесплатных аналогов, но не готовых платить столько, сколько требуют владельцы Parasolid и ACIS с их многомиллионными оборотами.

Причем это достаточно широкий спектр компаний, в который попадают и разработчики САПР, и промышленные центры, которым C3D нужен для внутренного использования, и производители программных компонент, как моя компания «Ледас».

Создатели компании C3D Labs работали над алгоритмами C3D более 17 лет. Это позволило им преодолеть высокий порог входа на рынок, недоступный командам без опыта.

C3D — единый компонент для решения всех трех задач геометрического моделирования: создание геометрической модели, наложение взаимных связей на элементы модели, конвертация данных. Другого такого универсального компонента на мировом рынке не существует.

Инновационность геометрического ядра C3D состоит в использовании уникальных математических алгоритмов, заложенных в основу вычислений. Моделируемые объекты в геометрическом ядре C3D описываются точными математическими поверхностями, что позволяет «бесшовно» соединить их по краям.

При этом форма поверхностей может быть сколь угодно сложной. Обрезка и стыковка поверхностей выполняется одновременно с построением модели. Это возможно благодаря оригинальным методам построения геометрической модели и организации данных.

Фото на обложке предоставлено сайтомShutterstock.