ROE - Relação de Ondas Estacionárias (SWR)

Relação de ondas estacionárias (ROE) e potência perdida.

ROE	Perda(%)
1:1,01	0,00
1:1,02	0,01
1:1,03	0,02
1:1,04	0,04
1:1,05	0,06
1:1,06	0,08
1:1,07	0,11
1:1,08	0,15
1:1,09	0,19
1:1,10	0,23
1:1,11	0,27
1:1,12	0,32
1:1,13	0,37
1:1,14	0,43
1:1,15	0,49
1:1,16	0,55
1:1,17	0,61
1:1,18	0,68
1:1,19	0,75
1:1,20	0,83
1:1,30	1,70
1:1,40	2,78
1:1,50	4,00
1:1,60	5,33
1:1,70	6,72
1:1,80	8,16
1:1,90	9,63
1:2,00	11,1
1:2,20	14,1
1:2,40	17,0
1:2,60	19,8
1:2,80	22,4
1:3,00	25,0
1:4,00	36,0
1:5,00	44,4
1:6,00	51,0
1:7,00	56,0
1:8,00	60,5
1:9,00	63,2
1:10	66,9
1:20	81,9
1:50	92,3

Fonte: Ondas Estacionárias de Newton C. Braga

Virtualização com User Mode Linux UML

Após ler sobre o algoritmo HTB cheguei ao Traffic Control HOWTO, que lista outros fontes de consulta. Uma delas é a ferramenta tcng desenvolvida por Werner Almesberger. Lendo sobre este autor o mesmo desenvolveu a ferramenta umlsim um simulador de redes que roda sobre o kernel UML. UML pode ser usado para hospedar hosts virtuais, testar distribuições, novos tipos de kernel etc. A instalação abaixo foi feita após pesquisar sobre UML.

pacotes instalados
user-mode-linux uml-utilities slirp rootstrap

criado um arquivo de configuração seguindo [este link]
vim rootstrap.cfg ...

modificado apenas para mudar de Ubunto para Debian
[debian]
dist=jessie
mirror=http://ftp.br.debian.org/debian/

cria a imagem do SO
rootstrap imagem.img

rodar o novo sistema [daqui]
linux.uml con=nul con0=fd:0,fd:1 ubda=imagem.img ubdb=swap root=/dev/ubda eth0=slirp,,slirp-fullbolt s

faltou configurar rede, swap


Sobre a utilização do UML para virtualização, do FAQ:
What is UML good at?
UML can be quite useful for testing, kernel development and debugging, isolating a process, education, etc.
It has been used for virtual hosting in the past, but modern virtualization solutions have supplanted it in this area.

Links
O artigo ulsim - A UML based simulator explica esta ferramenta com um exemplo pratico útil ao estudo de um bug da pilha TCP do Linux.

Virtual Networking
User Mode Linux HOWTO

Configuração Orange Pi Zero

Post

Instalado  Armbian Debian Jessie usando Etcher

Cartão de memória Sandisk 8GB classe 10 (até 48 MB/s)

Primeiro acesso via porta serial (PL2303) mas pode ser por rede

Cliente Putty  na porta /dev/ttyUSB0  115200

Orange Pi	PL2303
GND port	GND
TX port	RXD
RX port	TXD

TO-DO

configurar

•  Ethernet 
•  Wi-Fi  

Obs
 Este modelo não tem conversor A/D, sugestão usar MCP3208
 A fonte deve fornecer entre 1.5 a 2A no máximo

Configuração do NodeMCU ESP12E DEVKIT

Seguido este site
http://www.instructables.com/id/The-First-Usage-of-NodeMCU-ESP12E-DEVKIT-V2/


1. Install the Arduino IDE from download section of arduino.cc website (Also, check my instructable about installing, updating, removing Arduino IDE from here)

2. Run Arduino IDE's arduino.exe

3. Arduino IDE >> File >> Preferences (Shourtcut is CTRL + COMMA)>> Settings tab >> on Additional Board Manager URL side type this >> and click ok.

http://arduino.esp8266.com/stable/package_esp8266com_index.json

This json object will bring necessary drivers for NodeMCU from the website esp8266.com to our Arduino IDE.

4. Arduino IDE >> Tools >> Board >> Boards Manager... >> Type = Contributed >> click on install (Or, search ESP8266 from the search bar)

5. Arduino IDE >> Tools >> Board >> NodeMCU 1.0 (ESP-12E MODULE)

NOTE: We have NodeMCU v2, but we select as 1.0. Focus on inside of paranthesis ESP-12E is more important than this.


instalação ok, falta testar


[11/.03.2018]
Sobre NodeMCU, ESP32 e ESP8266
ESP8266 foi o chip que revolucionou e barateou o WiFi. NodeMCU é baseado nele
ESP32 é uma evolução lançada em Janeiro de 2017, o equivalente a este chip é o NodeMCU-32S
ESP32 tem ainda uma versão com o suporte a rede LoRa, rede de alto alcance (> 15km)


Comparativos

Comprados
5x NodeMCU V3 (ESP8266)
2x NodeMCU-32S
2x NodeMCU-32S com visor OLED
2x ESP32 com suporte a LoRa e visor OLED
1X ESP32 com suporte a LoRa sem visor OLED
5x Wemos D1 Mini

Sugestão de leitura
ESP32 and ESP8266 point-to-point (ESP-Now): Fast and efficient. Comparison with LoRa
 - ver discussão em minuto 4
 - minuto 11 discussão sobre Teoria de Shannon

Powering the ESP-12E NodeMCU Development Board

Pitfall CRC LFSR

Ver LFSR
circuito básico para geração de números aleatórios. Mesma tcnica usada para gerar as telas aleatoriamente no jogo Pitfall, comentada no grupo REtroSC
... pitfall não guarda os 256 mapas na memória e simgera aleatóriamente usando polinômios

isto porque a cada LFSR esta associada um polinômio


O Algoritmo LFSR e Base do algoritmo CRC

Links
=====
explicação da tecnca usada no jogo
A 4096-byte jungle
http://samiam.org/blog/20130606.html

Lógica Funcional de Códigos CRC
http://www.teleco.com.br/tutoriais/tutorialcrc2/pagina_2.asp

Rede Neural Jogando Mario

Rede Neural implementada em Lua no simulador BizHawk aprendeu a jogar Mario
NeuroEvolution with MarI/O

Infelizmente BizHawk não roda no Linux.

Quake no Osciloscópio

depois de ler sobre Vintage Terminal Emulator cool-retro-term

Achei no blog do autor uma implementação de um osciloscópio em Processing que gera imagens a partir de sons.

http://www.lofibucket.com/articles/oscilloscope_quake.html

https://gist.github.com/seece/034e8c3c9debb0464d3a

rodei e funciona

só precisei instalar o minim na mão

Derivadas, de novo

Nesta imagem que percebi dois tipos de declive na definição de derivadas, dy/dx e Δy/Δx

Lembrando a definição de Derivadas

imagens retiradas do site O Baricentro da Mente

Descrição
dy/dx : is the gradient of the tangent at a point on the curve y=f(x)
Δy/Δx : is the gradient of a line through two points on the curve y=f(x)
∂y/∂x is the gradient of the tangent through a point on the surface y=f(x,z,...) in the direction of the x axis.

Sobre Gradiente "variação de uma grandeza" segundo a etimologia da palavra


Link
Algumas Observações Sobre a Notação de Derivada
Derivada, usando a definição de limite
physicsforums.com
origemdapalavra.com.br

(03.04.17)
bom material sobre derivadas parciais, gradiente e backpropagation
http://cs231n.github.io/optimization-2/

(05.03.18)
Interssante introdução ao cálculo usando computação analógica
site allaboutcircuits.com
Textbook  Lessons in Electric Circuits
Vol. III - Semiconductors Practical Analog Semiconductor Circuits
Computational Circuits
Chapter 9 - Practical Analog Semiconductor Circuits

(10.03.19)
significado geométrico da derivada: coeficiente angular da reta tangente

A derivada afinal, dá o coeficiente angular da reta tangente a determinado ponto de uma função genérica qualquer
Introdução ao Cálculo Diferencial e Integral - 02.04.2016 - parte 1
por Cláudio Possani

Derivadas
processo de calcular a derivada em funções de velocidade: dada a função S(t)
que dá a posição de uma particula em determinado tempo.
Ao cacular a derivada de S(t) se recebe a velocidade
ou, a velcidade é a derivada da posição.

Então com derivadas se consegue isso
se consegue calcular velocidades a partir de posições.
ouutro caso
Se considerar (iniciar com) velocidade no ligar da posição, se obterm a variação da velocidade
em função do tempo, que é a aceleração. Resumindo, tendo a função velocidade
ao derivar se chega na aceleração
a ideia de derivada se aplica a qualquer movimento, não necessáriamente a MUV
esta era o olhar de Newtom, que ele chamava de fluxo (fluxões), um olhar físico

mas esta idéia se aplica a outras situações, por ex.
no contexto geométrico, de reta tangente a uma curva.
por algum motivo se estuda o conceito de tangente a uma curva
é um problema complexo em matemática
no estudo de derivadas e integrais se estuda apenas curvas de funções
então dado uma função como achar a tangente em um determinado ponto desta função?
é preciso para isto o coeficiente angular da equação da resta desta tangente
como achar?
usando uma reta secante se acha facil
basta a reta secante tender a reta tangente, em um proicesso de limite
ponto final - ponto inicial em y / ponto final - ponto inicial em y
ou

f(x1)-f(x0)     
------------    
  x1 - x0

moral da história, é o mesmo processo de calcular a derivada
em funções de velocidade: dada a função S(t) que dá a posição de uma particula
em determinado tempo. Ao cacular a derivada de S(t) se recebe a velocidade
ou a velcidade é a derivada da posição. Então com derivadas se consegue isso
se consegue calcular velocidades a partir de posições.

Resumindo, são 3 contextos
para posição deu velocidade
para velocidade deu aceleração
e para uma função genérica dá o coeficiente angular da tangente

por isto o lhar de atenção às derivadas elas tem um papel importente
pois a ideia de taxa de variação está presente em um onte de assuntos relevantes
se f(x) é a população -> se olha a taxa de natalidade, taxa de crescimento de população
se f(x) mede preços, se vê variação de preços no tempo - inflação para os economistas

Notação:
f'(x0)

ou

df
--(x0)
dx

Ótima introdução ao Backpropagation

Introduz backpropagation a partir do uso de Derivada Parciais em grafos.

Calculus on Computational Graphs: Backpropagation

(03.04.17)

http://cs231n.github.io/optimization-2
Yes you should understand backprop

Mais um [14.05.17]
http://daniel-at-world.blogspot.com.br/2017/02/ai-implement-your-own-automatic.html

Outro [06/12/2017]
https://medium.com/@karpathy/yes-you-should-understand-backprop-e2f06eab496b

Plano de Estudo para se tornar um Cientista de Dados

Sugestão de um roteiro de estudo para se tornar um cientisa de dados, muito bom.

The most comprehensive Data Science learning plan for 2017

Beginner’s Path for 2017

• Step 1: Getting started and testing the waters
• Step 2: Mathematics & Statistics
  - Introdução à Estatística Descritiva
• Step 3: Introducing the tool – R / Python
• Step 4: Basic & Advanced machine learning tools
• Step 5: Building your profile
• Step 6: Applying for Jobs / Internships

Intermediate’s Path for 2017

• Step 1: Assessing your technical & Structured thinking skills
• Step 2: A few more ML algorithms
• Step 3: Pick up a data visualization tool
• Step 4: Big Data tools and techniques
• Step 5: Deep Learning Basic and Advanced
• Step 6: Reinforcement Learning
• Step 7: Web frameworks & Cloud Computing

Sugestão de Leituras
How to train your mind for analytical thinking?
Your Guide to Master Hypothesis Testing in Statistics
Useful tools to improve structured thinking
The 10 Statistical Techniques Data Scientists Need to Master