Что такое Algorithm Builder. Какие возможности предоставляет эта среда разработки. Как Algorithm Builder упрощает создание программ для микроконтроллеров AVR. Почему эта среда подходит как для начинающих, так и для опытных разработчиков.
Что представляет собой Algorithm Builder
Algorithm Builder — это графическая среда программирования, предназначенная для разработки приложений под микроконтроллеры с архитектурой AVR. Данный инструмент позволяет пройти полный цикл создания программного обеспечения — от написания кода до его загрузки в микроконтроллер.
Ключевые компоненты Algorithm Builder включают в себя:
- Графический редактор для создания алгоритмов
- Симулятор микроконтроллера для отладки
- Компилятор
- Внутрисхемный программатор
Такой набор инструментов делает Algorithm Builder мощной альтернативой традиционному программированию на ассемблере. При этом среда подходит как опытным разработчикам, так и новичкам, только начинающим осваивать программирование микроконтроллеров.
Уникальные возможности графического редактора Algorithm Builder
Одной из главных особенностей Algorithm Builder является графический редактор для создания алгоритмов. Как он работает?
- Алгоритмы представляются в виде древовидных блок-схем
- Переходы между блоками отображаются графически в векторной форме
- Для перехода в нужную точку программы достаточно провести вектор
- Отсутствует необходимость в большом количестве меток в коде
Такой подход делает структуру программы наглядной и понятной. По словам разработчиков, это значительно сокращает время написания кода и уменьшает количество ошибок.
Уровни программирования в Algorithm Builder
Algorithm Builder предоставляет разработчику выбор между двумя уровнями программирования:
- Ассемблерный уровень — классическое программирование на языке ассемблера
- Макроуровень — работа с многобайтными величинами с учетом знака
Макрооператоры включают в себя наиболее распространенные наборы команд. Это позволяет писать более компактный и понятный код по сравнению с чистым ассемблером.
Возможности симулятора микроконтроллера
Симулятор, встроенный в Algorithm Builder, предоставляет следующие возможности для отладки программ:
- Отображение изменений в регистрах, ячейках памяти и таймерах
- Пошаговое выполнение с заходом в функции или без
- Выполнение до точки останова
- Выполнение до выделенного участка кода
Это позволяет эффективно тестировать и отлаживать программы без необходимости загрузки в реальное устройство на каждой итерации разработки.
Программатор и средства отладки на реальном устройстве
Для программирования и отладки на реальном микроконтроллере Algorithm Builder предлагает следующие инструменты:
- Внутрисхемный программатор для загрузки кода через COM-порт или USB
- Подсчет количества перепрограммирований ядра микроконтроллера
- Режим мониторной отладки для отслеживания состояния реального кристалла в точках останова
Для работы программатора необходимо собрать простой адаптер по схеме из документации. Отладка On Chip debug применима к любым микросхемам с SRAM-памятью.
Поддерживаемые микроконтроллеры и системные требования
Algorithm Builder поддерживает широкий спектр 8-битных микроконтроллеров AVR, включая популярные семейства:
- ATtiny
- ATmega
- AT90
Системные требования Algorithm Builder достаточно демократичны. Программа работает под управлением следующих ОС:
- Windows 95/98/2000/NT/ME
- Windows XP/Vista/7
Это позволяет использовать среду разработки даже на старых компьютерах.
Преимущества Algorithm Builder для разных категорий пользователей
Рассмотрим, чем Algorithm Builder может быть полезен разным группам разработчиков:
Для начинающих:
- Наглядное представление алгоритмов в виде блок-схем
- Макрооператоры упрощают написание кода
- Встроенный симулятор для отладки без реального устройства
Для опытных разработчиков:
- Возможность программирования на ассемблерном уровне
- Продвинутые средства отладки на реальном кристалле
- Высокая скорость разработки за счет графического представления
Таким образом, Algorithm Builder предоставляет инструменты, полезные разработчикам с разным уровнем подготовки.
История создания и распространение Algorithm Builder
Интересные факты об истории Algorithm Builder:
- Разработан группой программистов под руководством Геннадия Леонидовича Громова
- Место создания — Нижний Новгород
- До 2010 года распространялся как платное ПО
- Сейчас доступен бесплатно без ограничений
Algorithm Builder продолжает развиваться — добавляются новые функции, на сайте разработчика появляются дополнительные библиотеки. Это говорит о том, что проект остается активным.
Сравнение Algorithm Builder с другими средами разработки
Как Algorithm Builder соотносится с другими популярными средами для программирования микроконтроллеров AVR? Рассмотрим основные отличия:
Algorithm Builder vs Atmel Studio:
- Algorithm Builder имеет более простой интерфейс
- Atmel Studio предоставляет больше возможностей для отладки
- Algorithm Builder лучше подходит для быстрого прототипирования
Algorithm Builder vs Arduino IDE:
- Arduino IDE ориентирована на новичков, Algorithm Builder — на более широкую аудиторию
- Algorithm Builder позволяет программировать на низком уровне
- Arduino IDE имеет большую экосистему библиотек и примеров
Выбор конкретной среды разработки зависит от потребностей проекта и предпочтений разработчика.
Примеры использования Algorithm Builder в реальных проектах
Где на практике может пригодиться Algorithm Builder? Вот несколько примеров применения:
- Разработка систем «умного дома» на базе микроконтроллеров AVR
- Создание устройств для промышленной автоматизации
- Программирование микроконтроллеров в образовательных целях
- Быстрое прототипирование электронных устройств
Графический подход к созданию алгоритмов особенно полезен в проектах, где требуется наглядное представление логики работы устройства.
Algorithm Builder
Графическая среда программирования для разработки приложений под микроконтроллеры с архитектурой AVR.
Algorithm Builder представляет собой мощный инструмент, позволяющий провести полный цикл по созданию и проверке программного кода. Среда включает в себя: графический редактор, симулятор микрочипа для отладки алгоритма, компилятор и внутрисхемный программатор для загрузки кода в кристалл. Программа представляет собой отечественный аналог Ассемблера и подходит как для опытных разработчиков, так и для тех, кто только начинает осваивать прошивку устройств.
Создание алгоритмов может проходить на ассемблерном уровне или на макроуровне, основанном на оперировании многобайтными величинами с учетом знака. Причем макрооператоры включают в себя самые распространенные наборы команд.
Все разрабатываемые программы представляются в виде ветвящихся древовидных блок-схем, сети переходов отображены графически в векторной форме.
Если согласно условию необходимо перейти в какое-либо место программного кода, то достаточно провести туда вектор. Таким образом, ПО освобождается от многочисленных имен меток. В случае, когда ветвление слишком длинное, всегда есть возможность адресовать переход на имя метки. Наглядность подобной логической структуры по заверениям разработчиков значительно сокращает время написания кода и уменьшает количество ошибок.
Основное окно позволяет размещать необходимые объекты и изменять их, вставлять, перемещать и т.п., как в любом графическом редакторе. В отдельной части экрана в виде таблицы формируется окно с перечнем всех констант и переменных, освобождая, таким образом, алгоритм от дополнительных записей. Для настройки параметров периферийных устройств (UART, SPI, ADC, таймеры) предусмотрен особый элемент с раскрывающимся оконным интерфейсом. Набор инструкций, обеспечивающих выбранные параметры работы устройства, самостоятельно формирует компилятор.
Кроме этого поддерживается автоперекодировка ANSI-кодов Windows в коды русскоязычного буквенно-цифрового ЖКИ. Программа поддерживает широкий спектр микроконтроллеров семейств: ATtiny, ATmega, AT90.
Симулятор показывает все изменения, происходящие в различных регистрах, ячейках памяти и таймерах. Симуляция может выполняться пошагово (с заходом в функции или нет), до точки останова или до выделенного участка.
Режим мониторной отладки на ядре с помощью еще одного адаптера (все схемы имеются в документации к софту) позволяет отслеживать внутреннее состояние реального кристалла в любой точке останова. Для связи контроллера с компьютером по выбору пользователя выделяется всего один вывод.
Отладка On Chip debug применяется к любому типу микросхем, имеющему SRAM-память.
Несмотря на свои явные достоинства, Algorithm Builder малоизвестен в радиолюбительской среде. Отчасти это объясняется тем, что до 2010 года среда визуального программирования была платной, бесплатная демоверсия ограничивала код до двух килобайт. Сегодня ПО распространяется абсолютно свободно. Папка с установленной программой может копироваться на другие носители и работать портативно. К софту прилагается руководство по использованию. В статье рассматривается ряд простейших работ и приведены схемы программаторов для USB- и COM- портов.
Авторами программы Algorithm Builder является группа отечественных программистов под руководством народного умельца Геннадия Леонидовича Громова из Нижнего Новгорода. Программа развивается и по сей день, добавляются новые функции, на сайте автора появилась небольшая подборка библиотек.
Интерфейс программы Algorithm Builder и руководство пользователя представлены на русском и английском языках.
Программное обеспечение работоспособно в операционных системах Microsoft Windows 95, 98, 2000, NT, ME, XP, Vista и 7.
Распространение программы: бесплатная
Официальный сайт Algorithm Builder: http://algrom.net
Скачать Algorithm Builder
Обсуждение программы на форуме
Карта сайта
Карта сайтаГлавная страница-Персональные страницы-Коновалов Дмитрий Александрович
| ||
NSP для строителей дома | Алгоритм маршрута NSP для указателей выходного дня
Алгоритм маршрута NSP ™
Доставьте ваше сообщение с помощью ваших стратегий знаков выходного дня.
Даже во время жилищного бума поиск и обнаружение нового дома определяется вашими программами выходного дня, включая указатели направления выходного дня (они же бекасы, бутлеги и бандиты), знаки для трейлеров и заносов и многое другое.
Алгоритм NSP Route Algorithm™ доставляет ваше сообщение через стратегию вывесок выходного дня, проводя покупателей через четыре этапа поиска.
1. Разработайте связь между цифровым маркетингом вашего бренда и вашим физическим присутствием на рынке.
2. Направьте аудиторию из исходных точек, таких как съезды с автомагистралей, торговые центры и ключевые перекрестки, в ваш офис.
3. Квалифицируйте аудиторию по маршруту с помощью фильтров, таких как цена, предложения и призывы к действию, уникальные торговые точки и т. д.
4. Эмоционально свяжите с квалифицированными покупателями с помощью стимулирующих сигналов образа жизни.
Поскольку потребители проводят больше времени на открытом воздухе и страдают от повышенного цифрового выгорания, осведомленность о наружной рекламе выросла на 45%.
Работают ли ваши программы жестов выходного дня?
Оптимизируйте вывески выходного дня!
Продуманно ли раскрывается история вашего бренда с момента первого появления указателя направления выходного дня до прибытия в офис продаж?
Свяжитесь с нами, и мы посмотрим.
Ваш единственный партнер по стратегическим решениям для вывесок
Гораздо больше, чем
Просто Красивые указатели направления выходного дня.«NSP позволяет нам сосредоточиться на продажах и маркетинге. Мы знаем, что всем остальным занимается эксперт».
Фил Корли, вице-президент по маркетингу, Crown Communities
Крупная консолидация брендов и другие экономические факторы подавляют маркетологов строительных компаний. Есть ли у вас время, чтобы сбалансировать стандарты бренда, деятельность в области цифрового маркетинга, вывески и ?
На протяжении более 40 лет строители домов в самых быстрорастущих сообществах Америки — от уважаемых региональных фирм до каждого из 30 крупнейших застройщиков страны — доверяли NSP выполнение следующих задач:
- Больше пешеходов .
Вывески — это больше, чем просто расставление точек на карте. Наш подход к информационному дизайну и запатентованный алгоритм маршрутизации обеспечивают более правильного трафика в ваш офис продаж и модельные дома. - Привлеченные покупатели . Наши решения для вывесок переносят ваше онлайн-маркетинговое присутствие в реальный мир, чтобы вдохновлять и мотивировать квалифицированных покупателей жилья.
- Ценное время. Благодаря профессиональному решению всех ваших задач в области вывесок — от выдачи разрешений за пределами площадки и стратегического картографирования до проектирования и изготовления — мы даем вам больше времени, чтобы вы могли сделать больше.
- И да, красивые вывески. С помощью NSP ваш офис продаж и пешеходные указатели, указатели направления вне офиса и программы указателей выходного дня помогут вашему подразделению добиться лучших результатов.
Вывески — это больше, чем просто расставление точек на карте. Наш подход к информационному дизайну и запатентованный алгоритм маршрутизации обеспечивают более правильного трафика в ваш офис продаж и модельные дома. С NSP вы получаете гораздо больше, чем просто красивых снайперов, контрабандистов и бандитов.
Вы получаете стратегические решения для вывесок, которые помогут вам продавать больше домов.
Познакомьтесь с нашими строителями домов.
Мы сотрудничаем со строителями домов в самых быстрорастущих сообществах Америки — от уважаемых региональных фирм до каждого из 30 крупнейших застройщиков страны.
Как появился AI Builder: алгоритм глубокого обучения для обнаружения полей формы
Когда речь идет о процессах, ориентированных на клиентов, цифровая трансформация предприятия является обязательным условием. Но для многих традиционных видов бизнеса, включая страхование и банковское дело, часто легче сказать, чем сделать.
В EasySend наша миссия состоит в том, чтобы преобразовать способ общения предприятий финансовых услуг со своими клиентами. И мы делаем это, превращая бумажную работу (которая по-прежнему часто обрабатывается с помощью бумажных или PDF-форм) в полностью цифровые, гибкие и удобные цифровые пути клиентов.
Можем ли мы использовать ИИ, чтобы помочь нашим пользователям преобразовать любой PDF-файл в цифровой процесс без технических знаний и, самое главное, за считанные минуты? Оказывается, можем.
Вот как мы использовали мощь ИИ, чтобы помочь нам в нашей миссии.
Создание ИИ с упором на взаимодействие с пользователем: обоснование AI Builder
Почему мы отказались от подхода черного ящика создать полностью автономный алгоритм «черного ящика», который просто решает проблему без взаимодействия с пользователем. Обычно при разработке алгоритмов это считается оптимальным вариантом, верно?
Поначалу нам хотелось пойти по этому пути, но мы быстро передумали, потому что думали, что чего-то фундаментального не хватает. А именно – взаимодействие с пользователем. В конце концов, мы решили действовать немного по-другому и создали алгоритм, сочетающий мощь ИИ с интерактивным пользовательским интерфейсом, чтобы пользователь был вовлечен в процесс.
Взаимодействие с пользователем как основной принцип разработки AI Builder
Я бы сказал, что полное исключение пользователя из процесса имеет серьезные недостатки, когда речь идет о взаимодействии с пользователем.
Особенно, когда речь идет о настройке основных бизнес-процессов. Участие пользователя в алгоритме имеет важное значение — эта мантра стала нашим основным принципом разработки.
Алгоритмы ИИ всегда делают несколько ошибок то здесь, то там. Вопрос в том, как пользователи переживают эти ошибки. Наш подход позволил нам создать привлекательный инструмент, который быстро выполняет работу и в то же время не расстраивает пользователя и держит его под контролем. Мы считаем, что такой подход дает лучшие результаты, чем полностью безлюдный алгоритм.
В конце концов, люди должны быть частью процесса. Нам не нужны алгоритмы, чтобы полностью заменить людей; мы создаем наши алгоритмы для сотрудничества с людьми, чтобы улучшить их опыт. В этом вся идея AI Builder.
Технический обзор AI Builder от EasySend. Чтобы решить стоящую перед нами задачу, мы решили использовать компьютерное зрение, машинное обучение и технологии глубокого обучения.
Первое, что нам нужно было понять, это как построить обучающую выборку — размеченные данные для подачи нашего алгоритма. Мы не могли использовать существующий набор данных, потому что наш сценарий обнаружения не является распространенным (поэтому здесь нет кошек и собак).
К счастью для нас, маркировка полей уже является неотъемлемой частью спецификации PDF. Мы просмотрели в Интернете PDF-файлы и проанализировали их для поиска полей с тегами. Если мы находили такие поля, мы добавляли их в наш набор данных, который теперь включал позиции и типы полей формы, уже помеченные и проверенные людьми. Отличная работа, люди!
Затем мы выполнили базовую очистку изображений, которая в основном включала преобразование изображений в оттенки серого и инвертирование цветов. Цель состояла в том, чтобы освободить алгоритм от обобщения определенных аспектов данных, которые мы могли бы просто нормализовать заранее. Мы пробовали другие методы обработки изображений, но они, похоже, не имели большого значения.
Фрагмент PDF-формы, очищенный и преобразованный для сети. Синий прямоугольник представляет поле.
Обучение модели: хорошее, плохое и уродливое
Наш первый подход состоял в том, чтобы наивно передать все изображения и метки в глубокую нейронную сеть и обучить ее обнаруживать позиции и классифицировать типы полей он находит. Нашим вводом было изображение страницы PDF, а выводом были все обнаруженные поля, их положение, тип и размер.
Мы использовали метод скользящего окна, чтобы разрезать значимую страницу на более мелкие фрагменты, проверили, есть ли в этих фрагментах поле или нет, а затем передали эти данные в сеть. Конечно, нам нужно было сбалансировать количество полевых и не полевых патчей. Проблема обучения заключалась в следующем: задано маленькое изображение, содержит ли оно поле, и если да, то где?
Мы хотели, чтобы наша сеть узнала: (1) существует ли поле в данном изображении и (2) если оно существует, каковы границы поля.
Видеоплеер
00:00
00:04
Что изучает наш алгоритм? Зеленая коробка — это цель; красный прямоугольник — это ИИ, который обнаруживает и улучшает его.
Сначала этот подход казался многообещающим, но мы столкнулись с несколькими проблемами:
- Поля бывают разных размеров, поэтому нам понадобилось несколько размеров патчей. В результате обучение и работа алгоритма были довольно медленными, и мы никогда не могли найти золотую середину. Мы не хотели, чтобы наши пользователи слишком долго ждали обработки каждой страницы.
- Первоначально алгоритм обучался очень быстро, но мы не могли достичь желаемой точности, в результате чего обнаружение, даже если оно было правильным, всегда было «слегка ошибочным». В большинстве сценариев обнаружения объектов это не будет проблемой, но наш вариант использования требует идеальной точности до пикселя. Каждая ошибка очень четко подмечена. Не только мы столкнулись с этой проблемой; Amazon Textract, похоже, сталкивается с похожими проблемами.
Когда мы думали о нашем следующем шаге, мы поняли, что тратим много дорогого вычислительного времени на определение точного положения поля, и мы заставляем наш алгоритм изучать как статус, так и классификацию. Мы знали, что существуют алгоритмы глубокого обучения, предназначенные для обнаружения границ, но нам нужно было более простое решение без черных ящиков. В итоге мы остановились на классическом подходе к поиску кандидатов, за которым последовала простая классификация «да-поле/нет-поле».
Поиск и классификация
Наше проблемное пространство уникально, потому что мы примерно знаем, как выглядит поле — это прямоугольник, линия, пунктирная линия или что-то в этом роде. У него есть некоторые геометрические свойства, которые мы всегда можем найти в поле, и для нахождения этих форм уже были изобретены превосходные алгоритмы компьютерного зрения.
Итак, мы использовали OpenCV для поиска линий и прямоугольников и настраивали наш код, пока не обнаружили все формы, существующие в исходном наборе данных. Конечно, мы также получили гораздо больше линий и прямоугольников, которые не были полями, но это было задумано — теперь мы хотели, чтобы наш алгоритм научился различать эти две группы. Наша исходная задача обучения была изменена на: задано изображение линии или прямоугольника, это поле формы? Это гораздо более простая задача для обучения, и она никогда не подведет нас с точки зрения точности пикселей.
Наш новый подход оказался очень приятным
Важность пользовательского опыта
Теперь мы хотели настроить алгоритм для создания наилучшего пользовательского опыта. Мы знаем, что пользователю гораздо проще удалить ошибочно обнаруженное поле, чем пометить необнаруженное поле с помощью функции перетаскивания. Итак, мы настроили алгоритм, чтобы генерировать больше прогнозов, даже если некоторые из них были ложными, потому что это все же упростило использование для конечного пользователя.
