ML на буровой в изолированном контуре: архитектура детекции прихватов на XGBoost и WITS-0
В этой статье я расскажу, как в одиночку за 3 месяца спроектировал, обучил и довёл до промышленной эксплуатации систему раннего выявления прихватов бурильной колонны. Кода и весов моделей здесь не будет из-за NDA, но я подробно разберу физику предметной области, жёсткие ограничения объекта, реальный факап с железом перед запуском и архитектурные компромиссы, благодаря которым софт прямо сейчас работает на 5 реальных скважинах.
По теме
Как мой сайт считает ботов, не храня ни одного IP: чистый PHP без базы, строгая CSP и 160 тестов
В прошлой статье я рассказывал про SSH-ловушку на своём сервере. В комментариях несколько раз спросили: а что за сайт, на котором всё это…
Апскейлер QSSR для базовой PS5 добавят в Marvel’s Spider-Man 2, ARC Raiders и другие игры
Sony представила новую волну игр, которые в ближайшем будущем получат поддержку апскейлера QSSR для базовой PS5. Технология уже доступна в…
[Перевод] Монолит, модульный монолит и микросервисы: практическое сравнение для .NET
Как каждый из подходов организует код, разделяет данные и какие библиотеки требует в экосистеме .NET. Разработчики редко выбирают…
Сколько реально стоит опечатка в раскладке, если считать в токенах LLM
Я написал Зябру - локальный переключатель раскладки: набрал “ghbdtn” вместо “привет”, программа сама стирает и переписывает правильно…