Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Системы

О системах контроля версий

30.09.2020 12:15:28 | Автор: admin
Всем привет! Уже на следующей неделе в OTUS стартует Супер-практикум по использованию и настройке GIT. Этому я и решил посвятить сегодняшнюю публикацию.



Введение


Предлагаю обсудить предназначение и различные способы организаций систем контроля версий.


Системы контроля версий


Система контроля версий является прежде всего инструментам, а инструмент призван решать некоторый класс задач. Итак, система контроля версий это система, записывающая изменения
в файл или набор файлов в течение времени и позволяющая вернуться позже к определенной версии. Мы хотим гибко управлять некоторым набором файлом, откатываться до определенных версий в случае необходимости. Можно отменить те или иные изменения файла, откатить его удаление, посмотреть кто что-то поменял. Как правило системы контроля версий применяются для хранения исходного кода, но это необязательно. Они могут применяться для хранения файлов совершенно любого типа.

Как хранить различные версии файлов? Люди пришли к такому инструменту как системы контроля версий не сразу, да и они сами бывают очень разные. Предложенную задачу можно решить с применением старого доброго copy-paste, локальных, централизованных или распределенных систем контроля версий.

Copy-paste


Известный метод при применении к данной задаче может выглядеть следующим образом: будем называть файлы по шаблону filename_{version}, возможно с добавлением времени создания или изменения.

Данный способ является очень простым, но он подвержен различным ошибкам: можно случайно изменить не тот файл, можно скопировать не из той директории (ведь именно так переносятся файлы в этой модели).

Локальная система контроля версий


Следующим шагом в развитии систем контроля версий было создание локальных систем контроля версий. Они представляли из себя простейшую базу данных, которая хранит записи обо всех изменениях в файлах.

Одним из примеров таких систем является система контроля версий RCS, которая была разработана в 1985 году (последний патч был написан в 2015 году) и хранит изменений в файлах (патчи), осуществляя контроль версий. Набор этих изменений позволяет восстановить любое состояние файла. RCS поставляется с Linux'ом.

Локальная система контроля версий хорошо решает поставленную перед ней задачу, однако ее проблемой является основное свойство локальность. Она совершенно не преднезначена для коллективного использования.

Централизованная система контроля версий


Централизованная система контроля версий предназначена для решения основной проблемы локальной системы контроля версий.

Для организации такой системы контроля версий используется единственный сервер, который содержит все версии файлов. Клиенты, обращаясь к этому серверу, получают из этого централизованного хранилища. Применение централизованных систем контроля версий на протяжении многих лет являлась стандартом. К ним относятся CVS, Subversion, Perforce.

Такими системами легко управлять из-за наличия единственного сервера. Но при этом наличие централизованного сервера приводит к возникновению единой точки отказа в виде этого самого сервера. В случае отключения этого сервера разработчики не смогут выкачивать файлы. Самым худшим сценарием является физическое уничтожение сервера (или вылет жесткого диска), он приводит к потерю кодовой базы.

Несмотря на то, что мода на SVN прошла, иногда наблюдается обратный ход переход от Git'а к SVN'у. Дело в том, что SVN позволяет осуществлять селективный чекаут, который подразумевает выкачку лишь некоторых файлов с сервера. Такой подход приобретает популярность при использовании монорепозиториях, о которых можно будет поговорить позже.

Распределенная система контроля версий


Для устранения единой точки отказа используются распределенные системы контроля версий. Они подразумевают, что клиент выкачает себе весь репозиторий целиком заместо выкачки конкретных интересующих клиента файлов. Если умрет любая копия репозитория, то это не приведет к потере кодовой базы, поскольку она может быть восстановлена с компьютера любого разработчика. Каждая копия является полным бэкапом данных.

Все копии являются равноправным и могут синхронизироваться между собой. Подобный подход очень напоминает (да и является) репликацией вида master-master.

К данному виду систем контроля версий относятся Mercurial, Bazaar, Darcs и Git. Последняя система контроля версий и будет рассмотрена нами далее более детально.

История Git


В 2005 году компания, разрабатывающая систему контроля версий BitKeeper, порвала отношения с сообществом разработчиков ядра Linux. После этого сообщество приняло решение о разработке своей собственной системы контроля версий. Основными ценностями новой системы стали: полная децентрализация, скорость, простая архитектура, хорошая поддержка нелинейной разработки.

Заключение


Мы рассмотрели способы организации систем контроля версий, обсудили варианты решения поставленных перед этими системами задач, поговорили о преимуществах и недостатках каждого из них, познакомились с историей системы контроля версий Git.

Подробнее..

Карта дизайна организационных систем и бизнес-процессов

12.02.2021 18:18:50 | Автор: admin

Приветствую, уважаемые хабровчане. Это мой первый пост на этой площадке, хотя в качестве читателя с вами уже, наверное, 10 лет. Я не являюсь специалистом в IT, хотя имел отношение к запуску небольшого количества стартапов. Можете называть меня практикующим теоретиком запускаю продукты, занимаюсь управлением проектами, помогаю компаниям улучшать процессы, внедрять всякие гибкие управленческие штуки, немного преподаю в ВШЭ. Но всё это делаю не столько, чтобы заработать денег, а чтобы удовлетворить собственное любопытство в том, как устроены системы и держать голову в тонусе.

Этот пост был написан пару лет назад на vc.ru, в правилах сообщества не запрещено публиковать контент с других площадок. С вашего позволения, здесь опубликую его снова, но с небольшими корректировками. Надеюсь, найдёте материал и инструмент, о котором пойдёт речь, полезными.


Где-то 10 или 11 лет назад ко мне в руки попала книга Выдающиеся бренды. Именно тогда я задумался о том, что создание брендов это комплексный подход, а цель создать бренд без работы на внутренних уровнях организаций не достижима в принципе.

Это подстегнуло меня сначала уйти из коммерческого дизайна в брендинг, потом из брендинга в маркетинговые коммуникации, потом в стратегический маркетинг и в бренд-консалтинг. Потом уйти из профессии, заняться предпринимательской деятельностью, участвовать в запусках онлайн- и офлайн-проектов, затем начать работать со стартапам и малым бизнесом.

Всё для того, чтобы на собственной шкуре столкнуться со всеми вызовами, с которыми сталкивается предприниматель (предприятия) и попытаться разгадать код успеха.

Именно так навязчивая идея сыграла со мной добрую или злую шутку и увела туда, чем я сейчас занимаюсь. Больше десяти лет я не только делал что-то руками, но и постоянно изучал теорию, чужую и собственную практику. Огромное количество теории и практики.

Выкладываю плоды моих десятилетних поисков в виде графической карты, которая описывает стратегические уровни, все бизнес-процессы и принципы работы любой организации.

Аннотация

Вне зависимости от того, делаем мы что-то или нет, вокруг постоянно происходят постоянные изменения. Создание любого бизнеса это проект, в котором предприниматель замыкает потоки существующих рыночных процессов на себя. Он может:

  • начать что-то добывать;

  • начать что-то производить;

  • начать что-то перепродавать;

  • вклиниться в процесс, выступив посредником;

  • захватить один из транзакционных каналов рыночного процесса.

Несколько тезисов

  1. Проектом в данном случае является выстраивание собственной системы процессов из набора различных операций, которые со временем структурируются и систематизируются.

  2. Замыкание процессов на себя невозможно без наличия ресурсов: денег, людей, знаний, технологий, связей, клиентов, времени и энергии.

  3. На основе ресурсной базы участников процесса формируется культура поведения.

  4. Нечто, с помощью чего предприниматель вклинивается в существующие рыночные потоки, называется продуктом.

  5. Прибыль извлекается с помощью бизнес-модели.

  6. Возникающие денежные потоки дают предпринимателю (предприятию) возможность для развития.

  7. Если не будет соблюдаться должный уровень безопасности, денежные потоки не смогут аккумулироваться, у предприятия есть риск банкротства.

Эти тезисы описывают семь стратегических уровней, которые есть в коммерческих организациях любого размера.

Общая схема устройства рыночных процессов и уровней организацийОбщая схема устройства рыночных процессов и уровней организаций

На каждом из уровней есть специфические группы бизнес-процессов, которые прирастают со временем. Они описаны в карте и присущи большинству компаний, особенно в зрелом возрасте. Группы бизнес-процессов можно разложить до процессов и конкретных операций.

Описание мега-процессов, процессов и задач одного из уровнейОписание мега-процессов, процессов и задач одного из уровней

Качество операций влияет на процессы, являясь узкими местами. Качество процессов влияет на качество уровней. А качество уровней в совокупности влияет на совокупные результаты и характеризует состояние компании на рынке.

Проблема большинства предпринимателей и менеджеров в том, что у них не хватает собственных ресурсов для настройки и контролирования процессов. Приходится прыгать от одной задачи к другой, пока не истощится энергия и денежные потоки.

Эта карта существенно сократит ваш цикл обучения на личном опыте. Она наглядно показывает все ключевые бизнес-процессы вне зависимости от рода коммерческой деятельности.

Карта призвана помочь всем менеджерам и предпринимателям держать под контролем все бизнес-процессы. Чем качественнее вы будете ими управлять, тем выше ваша вероятность на успех и выше позиция на рынке.

Ссылка на карту в Miro: https://miro.com/app/board/o9J_kxviOm0=/

P.s. Этот материал изначально писался два года назад. На текущий момент фреймворк используют приличное количество менеджеров в приличном количестве довольно известных компаний в разных странах СНГ. Если он пригодится в вашей работе буду счастлив.

Подробнее..

Короткий путь к Искусственному интеллекту?

07.07.2020 06:22:58 | Автор: admin
Давайте признаемся: мы как-то буксуем. Разработки в сфере ИИ, при всех значительных затратах, не дают ожидаемого выхлопа. Конечно, кое-чего получается, но дело идет медленно. Медленнее, чем хотелось бы. Может, задача не решается потому, что решается не та задача?

Сейчас у нас есть много алгоритмов, выполняющих те или иные (отдельные) когнитивные функции. Одни обыгрывают нас в игры, другие водят машины, третьи Не мне вам рассказывать. Мы создали программы компьютерного зрения, которые различают дорожные знаки лучше, чем мы сами. Программы, которые рисуют и пишут музыку. Алгоритмы ставят медицинские диагнозы. Алгоритмы могут заткнуть нас за пояс в распознавании котиков, но конкретно этот, который для котиков, ни в чем ином, кроме распознавания котиков. А мы-то хотим такую программу, которая решала любые задачи! Нам нужен сильный или универсальный ИИ, но без собственного сознания, чтоб не смог отказаться решать поставленную задачу, верно? Где нам его взять?



Чтобы понять, как работает интеллект, мы обращаемся к единственному примеру, который у нас есть. К человеческому мозгу, в котором, как мы считаем, живет интеллект. Кто-то возразит мозги есть у многих живых существ! Давайте начнем с червяков? Можно и с червяков, но нам нужен алгоритм, который решает не червяковые, а наши, человеческие задачи, верно?

Наш мозг. Представьте его себе. Два кило (по максимуму) податливого розовато-серого вещества. Сто миллиардов (тоже возьмем по максимуму) нейронов, каждый из которых готов отрастить до десяти тысяч динамических связей синапсов, которые могут то появляться, то исчезать. Плюс несколько типов сигналов между ними, да еще и глия сюрприз подкинула тоже что-то проводит, помогает и способствует. (Для справки: нейроглия или просто глия совокупность вспомогательных клеток нервной ткани. Составляет около 40% объёма ЦНС. Количество глиальных клеток в среднем в 10-50 раз больше, чем нейронов). Дендриты недавно удивили оказывается, они выполняют куда больше функций, чем считалось ранее (1). Мозг очень сложная штука. Если не верите спросите у Константина Анохина. Он подтвердит.

Человек все делает с помощью мозга. Собственно, мы это и есть он. Отсюда совершенно неудивительным является представление человека о том, что мозг = интеллект и еще более неудивительна идея скопировать устройство мозга и вуаля! получить искомое. Но мозг это не интеллект. Мозг это носитель. Железо. А Интеллект это алгоритм, софт. Попытки повторить софт через копирование железа это провальная идея. Это культ карго (2). Вы же знаете, что такое культ карго?

Аборигены островов Меланезии (увидев во время WWII, как самолеты привозят оружие, продовольствие, медикаменты и многое другое), соорудили из соломы копии самолетов и будку диспетчера, но никак не помогли себе в получении товаров, потому что не имели никакого представления о том, что скрывается за внешним видом самолетов. Так и мы, разобрав до винтиков калькулятор, не найдем внутри ни одной цифры. И, тем более, никакого намека на какие-либо операции с числами.

Пару лет назад Андрей Константинов в одном из номеров журнала Кот Шрёдингера (12 за 2017 г.), в своей колонке Где у робота душа, написал: Со времён Лейбница мы так и не нашли в мозге ничего, кроме частей, толкающих одна другую. Конечно не нашли! И не найдем. По компьютерному железу мы пытаемся восстановить программу, а это невозможно. В качестве подтверждающего аргумента приведу длинную цитату (3):

нейробиологи, вооружившись методами, обычно применяемыми для изучения живых нейроструктур, попытались использовать эти методы, чтобы понять, как функционирует простейшая микропроцессорная система. Мозгом стал MOS 6502 один из популярнейших микропроцессоров всех времён и народов: 8-битный чип, использованный во множестве ранних персональных компьютеров и игровых приставок, в том числе Apple, Commodore, Atari. Естественно, что мы знаем об этом чипе всё ведь он создан человеком! Но исследователи сделали вид, что не знают ничего и попытались понять его работу, изучая теми же методами, которыми изучают живой мозг.

Химически была удалена крышка, под оптическим микроскопом изучена схема с точностью до отдельного транзистора, создана цифровая модель (тут я немного упрощаю, но суть верна), причём модель настолько точная, что на ней оказалось возможно запускать старые игры (Space Invaders, Donkey Kong, Pitfall). А дальше чип (точнее, его модель) был подвергнут тысячам измерений одновременно: во время исполнения игр измерены напряжения на каждом проводке и определено состояние каждого транзистора. Это породило поток данных в полтора гигабайта в секунду который уже и анализировался. Строились графики всплесков от отдельных транзисторов, выявлялись ритмы, отыскивались элементы схемы, отключение которых делало её неработоспособной, находились взаимные зависимости элементов и блоков и т. п.

Насколько сложной была эта система по сравнению с живыми? Процессор 6502, конечно, и рядом не стоит с головным мозгом даже мыши. Но он приближается по сложности к червю Caenorhabditis elegans ломовой лошадке биологов: этот червь изучен вдоль и поперёк и уже предпринимаются попытки смоделировать его полностью в цифровом виде () Таким образом, задача анализа системы на чипе 6502 не является чрезмерным упрощением. И результаты имеют право быть экстраполированы на системы in vivo.

Вот только исследователи потерпели поражение! Нет, какие-то результаты, конечно, получены были. Анализируя чип, удалось выделить функциональные блоки, набросать схему их вероятных взаимосвязей, получить некоторые интересные подсказки насчёт того, как, вероятно, работает микропроцессор в целом. Однако понимания в том смысле, в каком его требует нейробиология (в данном случае: быть способным исправить любую поломку), достигнуто не было".

В какой-то момент появились исследователи, которые стали говорить примерно то же самое что надо изучать алгоритмы, что нужно понять, какую функцию выполняет интеллект. К примеру, Демис Хассабис (DeepMind), готовясь к выступлению на Singularity-саммите в Сан-Франциско (2010 г.), сказал следующее: В отличие от других выступлений на саммите по теме AGI, мой доклад будет другим, так как я интересуюсь системным уровнем нейронауки алгоритмами мозга а не деталями, как они реализуются мозговой тканью в виде спайков нейронов и синапсов или специфической нейрохимией и т. д. Я интересуюсь, какими алгоритмами мозг пользуется для решения проблем, и которые нам нужно найти, чтобы добраться до AGI.

Однако, спустя 10 (!!!!!) лет, все идет по-прежнему: ученые исследуют мозг и пытаются из внешних проявлений физиологической активности и его внутреннего устройства вычислить, как происходит интересующий процесс. Сколько задач столько процессов. Люди все разные. Мозги у всех немного, но отличаются. Некая усредненная картина, конечно, имеется, однако Представьте себе, что в любой произвольный момент времени мозг решает массу, в том числе и подсознательных задач, отслеживает и контролирует внутреннее состояние организма, воспринимает и интерпретирует сигналы внешней среды (и это мы не говорим о многочисленных петлях обратной связи). Сможем ли мы уверенно выявить, надежно идентифицировать и четко отделить эти активности одну от другой? Возможно ли это в принципе? Честно говоря, сомневаюсь. Не говоря уже о воспроизводимости этих процессов на небиологических носителях

Просмотрим на ситуацию иначе. Что такое задача вообще? Это затруднительная ситуация, с которой сталкивается, и которую пытается разрешить человек. Как показали в середине прошлого века американские математики Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл, любая задача в общем виде может быть описана как переход из состояния Система с проблемой в состояние Система без проблемы. Они разработали компьютерную программу, назвав её General Problem Solver (Универсальный решатель задач), но дальше решения задач специфического вида они не продвинулись, поэтому универсальность именно их алгоритма осталась под вопросом. Но формула Система с проблемой --> Система без проблемы оказалась абсолютно верна!



Преобразование Системы это процесс ее перевода из исходного состояния с проблемой в желаемое состояние без проблемы (4). В процессе преобразования, (т. е. решения задачи) проблемная система становится беспроблемной (ну или менее проблемной), улучшается, избавляется от своих недостатков и выживает, т. е. продолжает использоваться. Ой, погодите, что это мы сейчас сказали? Избавление от недостатков? Выживание? Хм Что-то знакомое. Где-то мы это Ах, ну да. Эволюция! Чем меньше недостатков тем больше шансы выжить!

Давайте проверим себя, вспомним и повторим основной постулат: в живой природе бОльшие шансы на выживание имеют организмы, обладающие бОльшим числом полезных свойств (ну, условно рога ветвистее, хвост пышнее). Если же у организма перья бледнее, а голос противнее (вредные свойства), то, скорее всего, жизнь его будет недолгой и пройдет в одиночестве. В итоге, давление отбора ведет к тому, что организмы избавляются от недостатков и становятся все более и более жизнеспособными. Если не верите спросите у сэра Чарльза Дарвина. Он подтвердит.

Итак, мы принимаем как факт, что
а) функцией интеллекта является решение задач (любых) и
б) решение задачи это улучшение Системы (любой), в ходе которого она избавляется от недостатков, становится более жизнеспособной. Иными словами эволюционирует.

Слышите треск? Это наши представления о сложности интеллекта начинают трещать по швам. Получается, что бытовавшие ранее понятия сложность мозга и сложность интеллекта перестают быть тождественными. Что если для получения Интеллекта не надо проводить реверс-инжиниринг нейрофизиологического процесса решения задачи, ловя призрачные тени мышления в коннектоме (тем более, что у каждого человека он уникален) или заниматься глубоким обучением сетей? Что если нам нужно алгоритмизировать процесс эволюции системы, т. е. путь ее преобразования из менее совершенного состояния в более совершенное с помощью известных нам законов эволюции? Что если до сегодняшнего дня мы, действительно, решали не ту задачу?

При этом я вовсе не хочу сказать, что обучением сетей заниматься не надо. У этого и прочих направлений огромные перспективы. И тем более я не хочу сказать, что глубокие исследования физиологии мозга это бессмысленная трата времени. Изучение мозга это важная и нужная задача: мы лучше поймем, как мозг устроен, научимся его лечить, восстанавливать после травм и делать другие потрясающие вещи, вот только к интеллекту мы не придем.

Кто-то мне сейчас наверняка возразит: задачи, которые решает человек, связаны с миллионами самых разных систем природными, общественными, производственными, техническими Материальными и абстрактными, находящимися на разных уровнях иерархии. И развиваются-де они каждая по-своему, а дарвиновская эволюция это про живую природу. Зайчики, цветочки, рыбки, птички Но исследования показывают, что законы эволюции универсальны. Доказательства долго искать не надо они все перед глазами. Имеющие их да увидят. Что ни возьми от спички до Боинга, от танка до контрабаса везде (5) мы видим наследственность, изменчивость и отбор! А все многообразие эволюционных изменений (кажущаяся сложность которых связана с тем, что все системы очень разные по своей природе и находятся на разных уровнях иерархии) можно выразить единственным циклом. Вы же помните, да? Система с проблемой --> Система без проблемы.

Что такое Система с проблемой? Это Система (материальная и абстрактная, социальная, производственная и техническая, научная и любая объект, идея, гипотеза всё, что угодно), в которой обнаружены какие-то недостатки, влияющие (внимание!) на наше желание и возможность её использования. Система недостаточно хороша. Система недостаточно эффективна. У неё низкое соотношение польза / затраты. Мы хотим, можем и готовы от нее отказаться, и часто отказываемся. Но нам нужна другая (выполняющая нужную нам полезную функцию), но уже без проблем более эффективная, без недостатков (или с меньшим их количеством). Ну, вы видели эту картинку выше Конечно, одной стрелочки между двумя крайними состояниями (исходным и желаемым) нам мало. Нам нужен тот самый оператор, преобразователь, верно? Попробуем его найти? Вы же согласитесь, что в случае успеха мы получим описание (хотя бы, для начала и упрощенное) так нужного нам универсального алгоритма?



Исходная точка Система с проблемой. Мы начинаем задумываться о том, чтоб отказаться от её использования. Момент, который мы называем (или ощущаем) Надо что-то делать!
Причина, угрожающая выживанию системы низкая идеальность, выражающаяся в пониженной величине отношения полезных функций системы к функциям затратным (вредным).

Что мы делаем дальше? Мы либо а) создаем новую систему (если система с нужной функций либо не существует, либо у существующей системы нет ресурсов для улучшения) или же б) улучшаем, дорабатываем, существующую (если ресурсы еще есть). Мы изучаем внутреннее устройство и разбираемся с внешним окружением выявляем внешние и внутренние недостатки Системы и после их устранения получаем улучшенную Систему. Систему с повышенной идеальностью и повышенной жизнеспособностью!

В связи с тем, что представленная выше Схема описывает процесс развития, улучшения или, если хотите, эволюции любых систем (в чем легко убедиться, подставив вместо слова Система любое иное по желанию от Абажур до Якорь), я думаю, ее смело можно и даже нужно! назвать Универсальной Схемой Эволюции. И обратите внимание она абсолютно алгоритмична, т. е. полностью подпадает под определение алгоритма: Алгоритм точное предписание о выполнении в определённом порядке некоторой системы операций, ведущих к решению всех задач данного типа. значит может быть реализована в виде компьютерной программы).

В представленном виде Универсальная Схема Эволюции:
естественная законы эволюции выявлены в системах самого разного типа, и их действие проверено в технике, производстве, обществе, природе и мышлении;
объективная законы эволюции не зависят от мнения исследователя и/или пользователя;
логичная и непротиворечивая законы эволюции вытекают один из другого;
полная набор законов эволюции достаточен для описания любой системы;
жесткая законы эволюции нельзя переставлять и
замкнутая законы эволюции образуют цикл: система, пройдя один цикл изменений, тут же начинает новый.

Что у нас получается в итоге: Эволюция системы (представленная в виде Универсальной Схемы) это путь её улучшения, избавления от недостатков. Иными словами, это алгоритм решения задачи. А решение задачи это именно то, чем занимается интеллект. Упрощаем и получаем: Универсальная Схема = описание функции интеллекта.

Конструктивная критика приветствуется. :)



1. Дендриты важнее для мозга, чем ранее считалось chrdk.ru/news/dendrity-vazhnee-chem-schitalos
2. ru.wikipedia.org/wiki/Карго_культ
3. Е. Золотов. Пойми меня! Как неживое помогает разбираться в живом www.computerra.ru/161756/6502
4. Chapter 6. Problem Solving. Artificial Intelligence. A Knowledge-Based Approach by Morris W.Firebaugh University of Wisconsin Parkside PWS-Kent Publishing Company Boston 1988, p. 172.
5. Дарвиновская эволюция в мире техносферы. Мир вещей, создаваемый человеком, развивается по тем же законам, что и живая природа. www.ng.ru/science/2017-01-11/14_6899_evolution.html
Подробнее..

Перевод Эффект Холла что это, зачем используется и где применяется

23.05.2021 16:04:26 | Автор: admin

Измерять характеристики магнитного поля можно как при помощи элементарных систем, так и посредством весьма сложных технологических решений. Все зависит от того, какие именно измерения выполняются и какие результаты ожидается получить. Самые простые датчики магнитного поля герконы. Эти элементы изменяют состояние подключенной электрической цепи при воздействии магнитного поля. Герконы используются повсеместно, например, в датчиках открытия двери.

Герконы очень простые системы. Для получения дополнительной информации о магнитном поле можно использовать еще и компас. Примерно так работали первые магнитометры. Но сейчас возможностей гораздо больше, ведь появились новые системы, включая распространенные датчики, где используется эффект Холла.

Спектр моделей таких датчиков чрезвычайно обширен от клавиатур до оценки закрытия или открытия клапана. Датчики Холла используются в бесконтактной системе зажигания бензиновых двигателей, они служат для считывания показаний распредвала двигателя, с тем, чтобы определять параметры вращения. Электронный блок управления автомобиля по показаниям датчика определяет исправность системы зажигания и старта.

История появления датчика


Все началось с работы Эдвина Холла, который обнаружил эффект, позже названный его именем, в 1978 году. Основная идея проста: при воздействии магнитного поля на проводник, по которому проходит электрический ток, на концах проводника возникает разность напряжений при протекании тока, перпендикулярного полю.

Этот эффект называют обычным эффектом Холла, поскольку есть и другие явление, которое базируются на взаимодействии проводника, тока и магнитного поля.

Соответственно, датчики, чья работа основывается на эффекте Холла лишь одна из разновидностей современных магнитометров. Есть множество разных датчиков других типов, где используются приемные катушки индуктивности. Они могут вращаться ил инет, используются также шкалы или пружины для измерения силы магнитного поля. Обнаружить магнитное поле можно даже при помощи оптических свойств материалов и соответствующих эффектов например, эффекта Керра или Фарадея.

Есть и весьма специфические датчики, которые можно назвать экзотикой. Они основываются на измерении протонного резонанса в богатых водородом соединениях и веществах вроде керосина, либо определении энергетического состояния молекул газов типа цезия. Есть и датчики со сверхпроводящими катушками.

Но именно датчики на эффекте Холла являются наиболее недорогими, имеют небольшой размер и весьма практичны. Как уже говорилось выше, миниатюрные датчики Холла используются в клавиатурах. Сложно представить клавиатуру, основа которой сверхпроводящие датчики, прикрепленные к нижней части клавиш.

Датчики Холла идеальный вариант при создании систем контроля частоты вращения чего-либо, от кулеров до двигателей в технике. Датчики использовались в видеомагнитофонах и кассетных магнитофонах класса люкс. Пример Вега- МП122.

Используются датчики Холла и в смартфонах для решения самых разных задач, включая:
  • Работа цифрового компаса, который применятся в навигационных программах и помогает повышать скорость позиционирования.
  • Оптимизация взаимодействия девайса с разными аксессуарами, например, магнитными чехлами.
  • Применение датчика в моделях с раскладной конструкцией, для включения и отключения экрана при открывании или закрывании крышки.

Как это работает?


В сети есть многочисленные видео, объясняющие физические принципы, лежащие в основе эффекта Холла. Но понять можно и без всяких видео здесь все относительно просто. Представьте себе проводник размером и формой повторяющий денежную купюру. Левая и правая сторона подключены к источнику постоянного тока, который и проходит через проводник. Если проводник исправен, то без воздействия магнитного поля напряжение в верхней и нижней части проводника будет близким к нулю.

Но если в системе появится магнитное поле, линии которого расположены под прямым углом к течению тока, на электроны и дырки в проводнике начинает воздействовать сила Лоренца. Частицы начинают отклоняться. Соответственно, электроны соберутся на одной стороне проводника, а на другой их не будет.


При помощи мультиметра можно измерить напряжение на верхней и нижней частях проводника. Если убрать магнитное поле, то напряжение снова станет почти равным нулю.

В устройствах, где используется эффект Холла, добавляется еще одна схема, где обычно присутствует усилитель холловского напряжения. Иногда есть регулятор напряжения смещения. У цифрового выходного датчика может быть компаратор и выходной транзистор.

Все датчики разные


Есть две основные разновидности датчиков Холла это цифровые датчики, которые, в свою очередь, разделяются на униполярные и биполярные. А также аналоговые датчики.

Если вы хотите использовать датчик Холла в своем проекте, нужно детально разобраться в его базовых характеристиках. У датчиков есть ограничения по частотному диапазону, плюс некоторые могут быть весьма дорогими. Например, у компании Melexis есть девайс на 250 кГц, эта частота гораздо более высокая, чем у большинства похожих систем. Работать оно будет только при 5В и 15 мА.

В примере даташита показано, что есть две разновидности этого датчика 7,5 mT (миллитесла), второй 20 mT. Есть даже версия с 60 mT.


Датчики Холла могут быть встроены в электронные схемы. Например, у ESP32 есть собственный датчик Холла, как показано на видео выше.

Разработка систем на основе эффекта Холла


Как и было показано выше, придумать можно много чего. В качестве примера можно привести еще портативный магнетометр, плата которого умещается в пластиковую коробочку из-под Tic Tac. С его помощью можно облегчить задачу отслеживания проложенной в стене или потолке электропроводки. Еще один пример мониторинг кофе-машин, с целью оценки количества приготовленных чашек кофе.

Подробнее..

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru