Что такое генератор отражения

Применение эффекта зеркала (отражения) к онлайн-фотографиям

После просмотра 10 лучших сайтов для добавления винтажного эффекта к фотографиям и 3 лучших сайтов для создания черно-белых фотографий с цветными деталями мы готовы показать вам другие бесплатные ресурсы, которые позволяют вам редактировать изображения и фотографии в Интернете, чтобы делать ваши снимки. похожи на произведения искусства. Если у вас есть несколько минут, чтобы прочитать сегодняшнее содержание, вы узнаете новые совершенно бесплатные веб-ресурсы, которые действительно позволяют вам применить к фотографиям эффект зеркала (отражения). Если одно из ваших увлечений или хобби — изменить и сделать ваши личные фотографии более эстетичными, то содержание сегодняшнего поста может быть чрезвычайно полезным, особенно для применения того знаменитого и хорошо известного зеркального эффекта, который является одним из бесспорных главные действующие лица редактирования фотографий.

В следующих абзацах вы найдете перечисленные четыре конкретных бесплатных ресурса, позволяющих мгновенно применить эффект зеркального отражения к вашим фотографиям прямо в Интернете, не прибегая к установке специального программного обеспечения.

Индекс онлайн-приложений:

1. Зеркальный эффект
2. Генератор отражения изображения
3. Создатель Отражений
4. WaterEffect

1. Зеркальный эффект — ^

Первый ресурс, который мы советуем использовать хотя бы один раз, чтобы сразу и навсегда применить зеркальный эффект к личным фотографиям, несомненно, Зеркальный Эффект. Это полностью бесплатный веб-сервис, который может использовать и применять отражение к любому изображению в качестве единственной функции. Теперь посмотрим, как работает именно этот инструмент:

• Зайдите на сайт по ссылке, указанной выше.
• Первый шаг включает загрузку изображения с помощью функции sлист
• Затем вам нужно выбрать, в каком положении отображать зеркальный эффект (внизу, справа, слева или вверху).
• Нажмите на кнопку iпослать запрос
• На новой странице нажмите dсобственная загрузка скачать отредактированное изображение

2. Генератор отражения изображения — ^

Вы хотите, чтобы ваши фотографии имели какой-то особый эффект, в частности, хотите ли вы применить зеркальный эффект? Если по какой-то причине вам не нравится первая услуга, вы можете попробовать и протестировать возможности Генератор отражения изображения. Вот как работает этот сервис, чтобы применить к вашей фотографии знаменитый эффект зеркального отражения:

• Посетите соответствующий сайт
• Первый шаг включает в себя uзагрузить фотографии
• На втором этапе задается размер отражения (rразмер отражения)
• На третьем шаге мы можем решить установить цвет фона
• Нажмите на генерировать это создать нашу новую фотографию
• Сохраните отредактированное фото

3. Создатель Отражений — ^

Последний сервис, который мы описываем в конце поста, называется Создатель Отражений и в основном выполняет те же задачи, что и перечисленные и описанные выше службы. Чтобы применить к фотографии эффект зеркального отражения, действуйте, как описано в сгруппированных ниже шагах:

• Зайдите на страницу сайта
• Загрузите фото со своего ПК (просматривать) или введите URL
• Установите размер отражения
• Выберите цвет фона для нового изображения
• Чтобы применить эффект, нажмите на генерировать
• После создания нового образа остается только сохранить его на своем ПК.

4. эффект воды — ^

Как только вы попадете на этот сайт, вы окажетесь перед примеромэффект отражения воды применяется к изображению, а рядом с ним находится поле для загрузки вашей фотографии или изображения. Давайте посмотрим в следующем превью, о чем я говорю:

Просто нажмите на Просматривать выбрать фотография или изображение, с помощью которого вы хотите создать эффект отражения воды а затем нажмите на Загрузить сейчас! для загрузки и создания нового изображения с примененным эффектом. Через несколько секунд загрузится новая страница, содержащая ваше творение. Вы можете сохранить полученное изображение, щелкнув по нему правой кнопкой мыши и выбрав пункт Сохранить изображение как. С Watereffect.net очень просто создать эффект отражения воды на ваших фотографиях или изображениях.

А вы? У вас когда-нибудь была возможность протестировать один из этих ресурсов, чтобы применить эффект зеркального отражения к вашим фотографиям? Как ты оказался? Как вы думаете, что лучше всего?

LiveInternetLiveInternet

• Регистрация
• Вход

—Метки

—Рубрики

• ИНТЕРЕСНОЕ (1447)
• ПРОСТО ТАК (722)
• =Portable= (1047)
• ОНЛАЙН СЕРВИСЫ (418)
• =ОЧЕНЬ УМЕЛЫЕ РУКИ= (402)
• КУЛИНАРИЯ(рецепты) (261)
• =ФОТОШОП= (209)
• РАБОТА С СИСТЕМОЙ. (122)
• =ДЛЯ БЛОГА= (113)
• медицина (104)
• =УРОКИ ПО ПРОГРАММАМ= (85)
• =GIMP 2= (83)
• РАБОТАЕМ С ПРОГРАММАМИ, (81)
• «Советы женщины.» Любимой подруге! (63)
• КРЕАТИВ. (53)
• Религия. (42)
• Личное (37)
• =Интересные книги и журналы= (28)
• Бабушкина мудрость. (15)
• Мой Ангел. (11)
• МОИ РАБОТЫ. (2)
• По секрету, всему свету. (1)
• (0)
• ПОЛЕЗНОЕ (1507)
• =ПРОГРАММЫ= (990)

—Ссылки

—Музыка

—Приложения

• ОткрыткиПерерожденный каталог открыток на все случаи жизни
• Онлайн-игра «Большая ферма»Дядя Джордж оставил тебе свою ферму, но, к сожалению, она не в очень хорошем состоянии. Но благодаря твоей деловой хватке и помощи соседей, друзей и родных ты в состоянии превратить захиревшее хозяйст
• Я — фотографПлагин для публикации фотографий в дневнике пользователя. Минимальные системные требования: Internet Explorer 6, Fire Fox 1.5, Opera 9.5, Safari 3.1.1 со включенным JavaScript. Возможно это будет рабо
• Всегда под рукойаналогов нет ^_^ Позволяет вставить в профиль панель с произвольным Html-кодом. Можно разместить там банеры, счетчики и прочее
• Словарный запасПриложение показывает, в виде облака, 100 наиболее используемых слов в вашем дневнике, или в дневниках друзей. Каждое слово является ссылкой, на поиск этого слова в вашем дневнике.

—

Радио в блоге

[Этот ролик находится на заблокированном домене]
Добавить плеер себе
© Накукрыскин

—Поиск по дневнику

—Подписка по e-mail

—Статистика

Portable Water Reflection Generator 2.7 — Создание анимации: эффект отражения в воде

Portable Water Reflection Generator 2.7 RUS – портативная программа для создания анимации с эффектом отражения в воде.
Water Reflection Generator не требует установки, портативна от автора.

Portable Water Reflection Generator 2.7 RUS (Ватер Рефлектион Генератор) – очень простая и оригинальная программа для быстрого создания анимации с эффектом отражения в воде.
С помощью Portable Water Reflection Generator Вы сможете с лёгкостью наложить на любое изображение анимированный эффект отражения в воде в «искусственно» созданном водоёме.

Скачать бесплатно программу Portable Water Reflection Generator 2.7 RUS
c Narod.ru (1,12 МБ)

Приятной Вам работы с программой Portable Water Reflection Generator 2.7 RUS!

Portable Water Reflection Generator 2.7 RUS — анимируем изображение

С помощью этой забавной программы Вам дается возможность наложить на любую фотографию или изображение эффект отражения в воде.В том числе и таковой эффект анимированный. Процес создания такой картинки очень прост. Вам лишь нужно открыть ее в программе и нажать только одну кнопку. Программа все сделает сама. Результат на лицо. Чтобы сохранить картинку, в т.ч анимированную гифку необходимо использовать кнопочку «экспорт».

Размер 1,1 Mb

Портативные программы.

Узнаю тебя из тысячи: новый алгоритм способен распознать дипфейк по отражению в глазах

Интернет наполнен самыми причудливыми фотографиями и видео знаменитостей. Кто-то пробуется на новые роли, делает вызывающие заявления, выступает в не самых благоприятных образах, неожиданно снимается в фильмах 18+ и творит прочие абсурдности. В общем-то, человек — хозяин своей судьбы, поэтому переживать за всех этих людей не стоит. Но проблема в том, что новые технологии позволяют «подставить» даже вполне здравомыслящего человека, создав дипфейк, видео или фото. Но и от этой «болезни» нашлось лекарство.

Ученые из Университета штата Нью-Йорк в Буффало предложили надежный способ, позволяющий отличить дипфейковое изображение от настоящего. В основе решения — отражение в глазах человека. Как ни странно, но искусственно сгенерированное сетью GAN-изображение имеет отличия в бликах и отражении в глазах.

Лицо VS дипфейк

За последние годы технологии изменения лица на фотографиях получила новые виток разивтия. Отличить настоящее фото от скомпилированного стало почти невозможно. Выявить подделки не могут даже алгоритмы. И неудивительно, вся эта сфера развивается по спирали с догоняющим эффектом. Что это значит? Пока одна сторона создает новые технологии подмены лица, другая — работает над программами обнаружения этих фейков. Процесс так и не заканчивается, а постоянные усовершенствования приводят к спиральной динамике во всех сферах, связанных с созданием/обнаружением дипфейков.

Так что там с отражениями? Глаза человека находятся ближе между собой, чем источник света. Когда мы берем реальную фотографию, то ее отражения в нашем правом и левом глазах одинаковые. Они могут иметь отличия, но незначительные. Так вот, в алгоритмах для подмены изображений отсутствуют «физические ограничения, описывающие поведение отражений». Как итог, создаваемые сетью лица имеют отличные между собой отражения и блики.

Как работает новый алгоритм?

Для правильной работы алгоритма необходимо соблюдение следующих условий:

• Оба глаза смотрят в камеру. Линия, соединяющая глаза, параллельна камере.
• Глаза отдалены от источника света или отражения.
• Источники света или отражатели видимы обоими глазами.

Изображения реальные (сверху) и фейковые (снизу)

Затем запускается алгоритм. И работает он по следующей схеме:

1. Алгоритм находит на фотографии лицо.
2. Обозначает контур лица и размечает реперные точки: кончики глаз, рот, нос, брови.
3. На основании ключевых точек вырезает область глаз, ограниченную радужной оболочкой.
4. Затем включается механизм бинаризации. Если яркость пикселей выше пороговых значений, то они отмечаются черным цветом, остальные оставляют белыми.
5. Получают два изображения: в правом и левом глазах.
6. С помощью коэффициента Жаккара сравнивают их идентичность.

Оценка результатов

Для оценки эффективности и работоспособности алгоритма ученые использовали две выборки:

• реальные лица из Flickr-Faces-HQ;
• искусственно созданные нейросетью StyleGAN2 лица с ресурса This Person Does Not Exist.

График сходства для сгенерированных сетью и реальных изображений

Собрав необходимые данные, они построили график. Также добавили для анализа ROC-кривую.

На графике видно, что идентифицировать лица, реальные или сгенерированные, удалось с точностью 94%. Результат впечатляющий.

Но есть и минус. Алгоритм отлично работает с портретным изображением и ярким светом. То есть практически в идеальных условиях. Помимо этого, алгоритм сравнивает не форму изображение в целом, а разбивает фотографии на пиксели.

Боли дипфейков

Авторство технологии дипфейка, появившейся в 2014 году, приписывают студенту Стэнфорда Яну Гудфеллоу. Ее долго использовали среди разработчиков в научных целях. Но уже через три года один из пользователей Reddit заменил с помощью технологии лица знаменитостей в порнофильмах. И понеслось.

Два самых распространенных варианта применения ложных изображений — это троллинг знаменитостей и политические манипуляции.

Палата представителей конгресса США увидела реальную угрозу в существовании технологии. И считает, что дипфейки представляют угрозу национальной безопасности. В Калифорнии в итоге запретили на законодательном уровне распространение дипфейков с кандидатами во время выборных кампаний.

Нейросеть DALL-E рисует ЛЮБУЮ картинку из текста за секунду. Пишешь «кожаное кресло в виде авокадо» и видишь его

Искусственный интеллект все ближе. Одни ждут его с надеждой на избавление от тяжелого монотонного труда, а другие в страхе перед «восстанием машин». Пока никто не может сказать, каким именно он будет и чего позволит достичь.

Машина способна освободить людей от рутинной работы, но никогда не заменит их там, где нужно мыслить нестандартно, творчески. И уж тем более не сможет писать картины, музыку или стихи. Но текущие тенденции в развитии нейросетей опережают даже самые смелые ожидания.

DALL-E является уникальной нейросетью, которая переводит текстовое описание в картинки. То есть, ей можно написать всё, что угодно, вроде «перламутровый стул в форме авокадо», или «копибара в кожаной куртке играет на гитаре». А через несколько секунд система сгенерирует изображение, максимально точно подходящее под написанный вами текст.

Но, прежде чем узнать, как электронный разум может вытворять такие штуки, давайте разберемся в истории нейросетей и что это вообще такое:

Что такое «нейросеть»

Зачастую нейросеть иллюстрируют именно так. И в этом есть доля правды, ведь данные передаются от одного нейрона к другому по цепочке.

Если не углубляться в математические дебри, нейросеть – это система связанных между собой простых элементов, которые называются искусственные нейроны.

Каждый нейрон преобразует несколько входных фактов в один выходной. К примеру:

1. Есть два факта, один из которых важнее второго.
2. Нейрон получает эти два факта, сравнивает и в случае приоритетности одного выдаёт определённый результат.
3. Этот результат, в свою очередь, является одним из входных данных для следующего нейрона.

Такой процесс происходит до выдачи окончательного результата обработки данных на выходе системы. Конкретная структура нейросети и ее возможности определяются количеством этих элементов и характером связей между ними.

Наглядная схема обучения нейросети. Взято отсюда.

Сами по себе эти элементы довольно просты, но объединяясь в большие массивы, они способны выполнять достаточно сложные задачи. Именно поэтому нейросети получили такое распространение лишь в последнее время. Раньше для них просто не хватало вычислительной мощности.

Главная особенность нейронных сетей заключается в возможности обучения. По известному набору входных и соответствующих им выходных данных настраиваются параметры – коэффициенты связей между нейронами.

В процессе сеть может определять зависимости между этими данными, а также обобщать их. Поэтому по завершении обучения нейросеть сможет выдавать новые верные результаты для входных данных, которых не было в обучающем наборе, в том числе неполных и искаженных.

Работа нейросети похожа на работу мозга, когда человек приходит к определённому выводу на основании полученной извне информации.

Области применения нейросетей

▪️ анализ информации : на основании введённых данных, система автоматически строит определённые выводы
▪️ прогнозирование : например, погоды или биржевых котировок
▪️ принятие решений : управление техническими системами или финансовые задачи типа одобрения заявки на кредит исходя из данных о клиенте
▪️ распознавание образов : от узнающих хозяина домашних гаджетов до анализирующих изображения с городских камер полицейских систем

Именно развитие нейросетей, как многие считают, позволит решить задачу создания искусственного интеллекта – машины, способной мыслить самостоятельно, а не по заданной программе. И не только обрабатывать имеющиеся данные, но и создавать нечто новое.

Как вы увидите ниже, вполне возможно, что мы от этого уже не так далеки.

Развитие нейросетей

В начале 2019 года ученые из калифорнийской компании Open AI создали основанную на машинном обучении технологию, способную работать с естественными языками: отвечать на вопросы, завершать неполный текст, анализировать его содержание, делать выводы и выполнять многие другие задачи.

Эта нейросеть получила название GPT-2. В основе ее лежала идея о том, что все перечисленные задачи можно сформулировать в виде различных вариантов дополнения текста, где нам требовалось только предоставить системе неоконченный текстовый фрагмент, а она его дописывала.

В июне 2020 года появилась нейросеть GPT-3 – дальнейшее развитие этой идеи. Она достигла, казалось бы, совершенно невероятных результатов. Например, по текстовым описаниям могла создавать элементы веб-сайтов.

Но кто сказал, что нейросети могут работать только с текстовой информацией?

Спустя несколько месяцев у исследователей возникла идея о том, что, если мы можем дополнять текстовые предложения, почему бы не попробовать завершать изображения. Этот проект получил название Image GPT. Идея в его основе также была простой: мы даем системе неполное изображение и хотим, чтобы она дополнила отсутствующие пиксели.

Пример работы нейросети Image GPT.

Например, она смогла определить, что кот на картинке скорее держит бумагу и дополнила изображение. А если на картинке изображена капля и часть кругов на воде, то нужно завершить их и добавить брызги.

Но на этом тоже не остановились: в январе 2021 года, спустя всего 7 месяцев после разработки GPT-3, компания представила свою новую сногсшибательную технологию, которой удалось построить связь между текстом и изображениями.

Эту нейросеть назвали DALL-E.

Но если завершение изображений уже работает, что нового она может сделать? На самом деле, как вы увидите ниже, было бы правильнее задать вопрос «а чего она сделать НЕ может?»

В чем фишка DALL-E?

В текущем состоянии эта нейросеть создает изображения по текстовому описанию. И глядя на примеры работы, просто невозможно осознать, насколько это фундаментальная, сложная, и поразительная задача.

Сеть была названа в честь Сальвадора Дали и робота Валл-И из знаменитого мультика Pixar. Это версия GPT-3 с 12 миллиардами параметров, обученная создавать изображения по текстовым описаниям на основе базы данных сочетаний изображений и текстов.

DALL-E получила кучу возможностей: она может визуально представлять текст, создавать антропоморфные версии животных и предметов, обоснованно связывать не имеющие друг к другу отношения предметы, а также трансформировать уже существующие изображения.

Пример работы DALL-E. Запрос – создание неоновой вывески с надписью SkyNet.

Конечно, результаты не идеальны. На картинке выше можно заметить, что на одной картинке вместо SkyNet написано SKJNET.

Но просто взгляните и задумайтесь – самые разнообразные вывески, витрины, двумерные и трехмерные, в разных ракурсах и все достаточно вменяемо выглядит. Поразительно.

Помимо вывесок можно создавать автомобильные номера, пакеты чипсов, сумки, и многое другое – на сайте OpenAI вы легко можете попробовать это сами.

Что еще умеет DALL-E?

Конечно, пока DALL-E кажется просто игрушкой, пусть и с серьезным научным значением. Но у нее большое будущее. Пожалуй, впервые появилась технология, где результаты ограничены не алгоритмом, а лишь нашим воображением.

Фактически создается новый вид программирования, открытый каждому, даже людям без каких-либо технических знаний. В будущем такое программирование будет все более и более распространенным. Пока это лишь предварительные результаты, но они уже поражают.

Например, DALL-E может создавать художественные иллюстрации с очень тонким контролем над их содержимым. Нарисовать можно практически все, смотрите:

Текстовый запрос: капибара на закате.

Текстовый запрос: капибара ночью

Текстовый запрос: капибара в кожаной куртке играет на гитаре

Учитываются нюансы типа отражений и теней, цветов окружения. Нейросеть понимает геометрию, формы и материалы, время года и суток, художественные стили, ракурсы и способы отображения.

Как уже упоминалось, вы можете попробовать все это сами – примеры опубликованы в блоге OpenAI. К сожалению, пока в свободном доступе можно лишь выбирать из фиксированных наборов вариантов заданий, а не вводить произвольный текст, да и результаты не всегда идеальны.

Но даже то, что уже доступно, поражает. Язык пока поддерживается только английский, хотя это вопрос обучающей выборки.

Уже сейчас DALL-E может фактически изобретать новые вещи. Например, в видео выше есть пример с зелеными треугольными часами.

Одним кликом мышки они превращались в пяти- или шестиугольные, причем предлагалось огромное количество вариантов. Можно задать любую задачу и за несколько секунд получить кучу прототипов.

Гостиная с картиной, на которой изображен Сиднейский оперный театр

Текстовый запрос: кожаное кресло в виде пончика

Текстовый запрос: манекен в джинсах и красном поло

Сложно даже представить себе все, что позволит сделать эта нейросеть в недалеком будущем, когда мы сможем получить обученные модели. Пока в тестовом режиме DALL-E пробовали применять для дизайна одежды и интерьеров.

Будущее рядом?

Выражаясь языком романа Виктора Пелевина «Generation ‘П’», мы уже вплотную подошли к моменту, когда нейросеть может стать если не творцом, то уж точно криэйтором. Картинки по тексту – лишь один из первых шагов и одно из направлений.

Например, Facebook использует похожие технологии для создания по данным профилей людей в соцсети их виртуальных аватаров. Почти Джонни Сильверхэнд. Так что вполне возможно, что «то самое будущее» наступит совсем скоро. А вы как думаете? На что будут способны нейросети?

Генераторы Python: что это такое и зачем они нужны

Генераторы используют, чтобы оперативная память не давилась большими объёмами информации. В Python это фишки, экономящие память.

Допустим, у вас есть файл, который весит десяток гигабайт. Из него нужно выбрать и обработать строки, подходящие под какое-то условие, а то и сравнить со строками другого большого файла.

Другой пример: нужно проанализировать практически бесконечный поток данных. Это могут быть, например, показания счётчиков, биржевые котировки, сетевой трафик.

А может, нужно создать поток данных самостоятельно: рассчитать комбинаторную структуру для определения вероятности какого-то события, математическую последовательность или последовательность случайных чисел.

Что делать? Хранить такие объёмы данных в компьютере нереально: они не поместятся в оперативную память — а некоторые и на жёсткий диск. Выход один — обрабатывать информацию небольшими порциями, чтобы не вызывать переполнения памяти. В Python на этот случай есть специальный инструмент — генераторы.

Программист, консультант, специалист по документированию. Легко и доступно рассказывает о сложных вещах в программировании и дизайне.

Что такое генератор и как он работает?

• Генератор — это объект, который сразу при создании не вычисляет значения всех своих элементов.
• Он хранит в памяти только последний вычисленный элемент, правило перехода к следующему и условие, при котором выполнение прерывается.
• Вычисление следующего значения происходит лишь при выполнении метода next(). Предыдущее значение при этом теряется.

Этим генераторы отличаются от списков — те хранят в памяти все свои элементы, и удалить их можно только программно. Вычисления с помощью генераторов называются ленивыми, они экономят память.

Рассмотрим пример: создадим объект-генератор gen с помощью так называемого генераторного выражения. Он будет считать квадраты чисел от 1 до 4 — такую последовательность создаёт функция range(1,5).

Когда мы выведем на консоль переменную gen, то увидим лишь сообщение, что это объект-генератор.

При четырёх вызовах метода next(a) будут по одному рассчитываться и выводиться на консоль значения генератора: 1, 4, 9, 16. Причём в памяти будет сохраняться только последнее значение, а предыдущие сотрутся.

Когда мы попытаемся вызвать next(gen) в пятый раз, генератор сотрёт из памяти последний элемент (число 16) и выдаст исключение StopIteration.

Всё! Генератор больше не работает. Сколько бы мы ни вызывали next(gen), ничего считаться не будет. Чтобы запустить генератор ещё раз, придётся создавать его заново.

И что, для вычисления генератора придётся много раз вызывать next()?

Нет, значения можно вычислять в цикле for. В этом случае метод next() вызывается неявно. Например:

Когда весь цикл пройден, произойдёт исключение StopIteration. Хотя на консоль сообщение об этом не выводится, но генератор помнит о нём и больше работать не будет. То есть цикл for можно запускать только один раз, во второй раз не получится. Нельзя об этом забывать.

И чем помогут генераторы в наших задачах?

Для этого сначала рассмотрим упрощённый способ создания генератора — с помощью генераторного выражения.

Генераторные выражения позволяют создавать объект-генератор в одну строчку. В общем случае их пишут по шаблону:

( выражение for j in итерируемый объект if условие)

Где for, in, if — ключевые слова, j — переменная.

Пример генераторного выражения мы рассмотрели выше. Теперь посмотрим, как можно применить его для обработки большого файла.

Перед нами задача: на сервере есть огромный журнал событий log.txt, в котором хранятся сведения о работе какой-то системы за год. Из него нужно выбрать и обработать для статистики данные об ошибках — строки, содержащие слово error.

Такие строки можно выбрать и сохранить в памяти с помощью списка:

Здесь path — путь к файлу log. В результате сформируется список вида:

[строка1, строка2, строка3, ….. ]

В списке e_l содержатся все строки со словом error, они записаны в память компьютера. Теперь их можно обработать в цикле. Недостаток метода в том, что, если таких строк будет слишком много, они переполнят память и вызовут ошибку MemoryError.

Переполнения памяти можно избежать, если организовать поточную обработку данных с использованием объекта-генератора. Мы создадим его с помощью генераторного выражения (оно отличается от генератора списка только круглыми скобками).

Рассмотрим следующий код:

• Генераторное выражение возвращает объект-генератор err_gen.
• Генератор начинает в цикле выбирать из файла по одной строке со словом error и передавать их на обработку.
• Обработанная строка стирается из памяти, а следующая записывается и обрабатывается. И так до конца цикла.

Этот метод не вызывает переполнения, так как в каждый момент времени в памяти находится только одна строка. При этом нужный для работы объём памяти не зависит от размера файла и количества строк, удовлетворяющих условию.

Генераторы часто используют при веб-скрапинге . Они позволяют поочерёдно получать нужные веб-страницы и обрабатывать их информацию. Это намного эффективнее, чем загрузить в память сразу все выбранные страницы и затем обрабатывать их в цикле.

Как ещё можно создавать генераторы?

Генераторные выражения — это упрощённый вариант функций-генераторов, также создающих генераторы.

Функция-генератор отличается от обычной функции тем, что вместо команды return в ней используется yield. И если return завершает работу функции, то инструкция yield лишь приостанавливает её, при этом она возвращает какое-то значение.

При первом вызове метода next() выполняется код функции с первой команды до yield. При втором next() и последующих до конца генератора — код со следующей после yield команды и до тех пор, пока yield не встретится снова.

Чтобы было понятнее, рассмотрим небольшой пример:

Здесь функция f_gen(5) при вызове создаёт генератор a. Мы видим это, когда выводим a на консоль.

Посчитаем значения генератора в цикле for.

• При первой итерации выполняется код функции до yield: переменная s = 1, n = 1, yield возвращает 2.
• При второй итерации выполняется оператор после yield, далее к началу цикла и опять до yield: s = 2, n = 2, yield возвращает 6.
• Соответственно, при третьей и четвёртой итерации генерируются значения 12 и 20, после чего выполнение генератора прекращается.

Как видим, значения переменных n и s между вызовами сохраняются.

Yield — инструмент очень гибкий. Его можно несколько раз использовать в коде функции-генератора. В этом случае команды yield служат разделителями кода: при первом вызове метода next() выполняется код до первого yield, при следующих вызовах — операторы между yield. При этом в генераторной функции необязательно должен быть цикл, все значения генератора и так посчитаются.

Как создать бесконечную последовательность

Рассмотрим, как можно с помощью генератора создать математическую последовательность, например, программу, генерирующую простые числа (напоминаем, это числа, не имеющие делителей, кроме 1).

Наша программа будет последовательно анализировать целые числа больше 1. Для каждого числа n программа ищет делители в диапазоне от 2 до √n. Если делители есть, программа переходит к следующему числу. Если их нет, значит, n — число простое, и программа выводит его на печать.

Этот код выдаёт бесконечную последовательность простых чисел без ограничения сверху. Остановить его можно только вручную.

Подобным образом с помощью генераторов можно создавать ряды случайных чисел, комбинаторные структуры, рекуррентные ряды, например, ряд Фибоначчи и другие последовательности.

Какие ещё методы есть у генераторов?

Когда-то был один next(), но в Python 2.5 появилось ещё три метода:

• .close() — останавливает выполнение генератора;
• .throw() — генератор бросает исключение;
• .send() — интересный метод, позволяет отправлять значения генератору.

Рассмотрим пару небольших примеров.

Сначала на .close() и .throw():

Программа создаёт два генератора, возвращающих бесконечную последовательность квадратов чисел. Их выполнение прекращается с помощью методов .close() и .throw().

Пример использования .send()

Здесь мы не получаем значения генератора, а отправляем их на обработку с помощью метода .send().

С помощью этих методов можно создавать сопрограммы, или корутины, — это функции, которым можно передавать значения, приостанавливать и снова возобновлять их работу. Их обычно используют в Python для анализа потоков данных в корпоративной многозадачности. Генераторы позволяют создавать сложные разветвлённые программы для обработки потоков.

Что ещё можно сказать

С изучения генераторов начинается освоение последовательной обработки гигантских потоков данных. Это может быть, например, трейдинг и технический анализ в биржевых операциях.

Но даже если не говорить о глобальных задачах, скрипты с применением генераторов — это способ избежать копирования данных в память. Генераторы позволяют экономить ресурсы компьютера и создавать красивый чистый код.

Изучить генераторы и другие объекты Python можно на курсах в Skillbox. Вы получите серьёзные теоретические знания и практический опыт. С самого начала обучения будете участвовать в реальных проектах. Те, кто успешно окончит курсы, станут программистами middle-уровня, а мы поможем найти хорошую работу.

Что такое векторный анализатор электрических цепей:
общая информация, для чего они используются и какие бывают

Краткое вступление

Общая информация

Для чего используются

Какие бывают

Видеообзор

Ещё по этой теме

«Техэнком» в соцсетях:

Краткое вступление

При измерении характеристик активных и пассивных радиоустройств (аттенюаторов, усилителей и пр.), а также свойств различных материалов (поглощение и отражение радиоволн, диэлектрическая постоянная и пр.) широко используются векторные анализаторы электрических цепей. Этот материал поможет получить основные сведения о векторных анализаторах, их разновидностях и решаемых с их помощью задачах.

Общая информация о векторных анализаторах электрических цепей

Векторный анализатор электрических цепей — это прибор, который измеряет характеристики прохождения сигнала через тестируемое устройство и характеристики отражения сигнала от его портов. Эти характеристики называются S-параметрами. Для двухпортовых устройств характеристика отражения от первого порта называется S11, характеристика передачи в прямом направлении называется S21, характеристика передачи в обратном направлении называется S12 и характеристика отражения от второго порта называется S22.

Определение четырёх S-параметров тестируемого устройства.

Каждый S-параметр содержит амплитудно-частотную (АЧХ) и фазо-частотную (ФЧХ) характеристики тестируемого устройства в соответствующем направлении. Существует много стандартных способов отображения измеренных S-параметров на экране векторного анализатора электрических цепей. Вы сами можете выбирать, в каком виде просматривать результаты: в виде графика КСВ или обратных потерь от частоты, диаграммы Смита, амплитуды, фазы, вносимого затухания или усиления, групповой задержки и др.

В качестве примера, на этом рисунке показан экран векторного анализатора Anritsu VNA Master серии MS20xxB с результатами измерения характеристик полосового фильтра. Основные параметры фильтра (S11 и S21) представлены на четырёх подробных графиках. Измерения проводились в диапазоне 1,75 — 2,05 ГГц.

Результаты измерения характеристик полосового фильтра.

Для того, чтобы выполнить измерение, анализатор электрических цепей подаёт на тестируемое устройство синусоидальный сигнал и измеряет сигнал, который отразился и сигнал, который прошёл через устройство. Оба сигнала (отражённый и прошедший) будут отличаться по амплитуде и фазе от тестового синусоидального сигнала. Если анализатор электрических цепей может измерять только амплитуду, то он называется скалярным. Если анализатор может измерять и амплитуду и фазу, то он называется векторным. Практически все современные анализаторы электрических цепей являются векторными, так как именно векторный анализатор позволяет наиболее полно измерить характеристики тестируемого устройства в заданном диапазоне частот.

На этом рисунке в упрощённой форме показано как работает векторный анализатор электрических цепей в режиме измерения передаточной характеристики в прямом направлении (S21). На тестируемое устройство подаётся опорный (эталонный) синусоидальный сигнал с известной амплитудой и фазой. После того, как сигнал пройдёт через тестируемое устройство, его амплитуда и фаза изменятся. Далее, детектор амплитуды и фазы определяет насколько отличается амплитуда и фаза измеряемого сигнала от опорного. Таким образом определяются характеристики тестируемого устройства на одной частоте. При измерении в диапазоне частот, векторный анализатор цепей многократно изменяет частоту опорного сигнала в заданных Вами пределах. Конечно, это сильно упрощённое описание, но принцип работы иллюстрирует хорошо.

Упрощённая структурная схема векторного анализатора электрических цепей в режиме измерения передаточной характеристики в прямом направлении (S21).

Для чего используются векторные анализаторы цепей

Для чего нужны векторные анализаторы электрических цепей? Есть три задачи, которые они решают.

Основная задача — это измерение характеристик активных и пассивных радиоустройств, таких как: аттенюаторы, усилители, фильтры, антенны, фидеры, волноводы, преобразователи частоты и многие другие компоненты, используемые в различных схемах. Без преувеличения можно сказать, что векторные анализаторы цепей являются одним из важных факторов развития современных телекоммуникаций.

Примеры радиоустройств, для проверки которых применяют анализаторы цепей.

Вторая задача — это измерение уровня поглощения и отражения радиоволн от различных материалов, например элементов конструкции самолётов или ракет, специальных покрытий и красок. Для выполнения этого вида измерений, к портам анализатора цепей необходимо подключить передающую и приёмную антенны. На фотографии ниже показан пример измерения эффективной площади отражения радиоволн тестового образца (находится в верхней-левой части фотографии). Измерение выполняется с помощью векторного анализатора Anritsu VNA Master серии MS20xxC.

Пример измерения эффективной площади отражения радиоволн от тестового образца.

Третья задача — это измерения в пищевой, химической и медицинской промышленности. Благодаря своей возможности измерять диэлектрическую постоянную, добротность и тангенс угла потерь различных веществ, векторные анализаторы цепей применяются для измерения влажности зерна, качества нефти и множества других важных параметров, которые, на первый взгляд, никак не связаны с радиоизмерениями.

Какие бывают векторные анализаторы электрических цепей

Классический векторный анализатор — это функциональный, точный и дорогой прибор в стандартном лабораторном исполнении, к примеру, известная серия VectorStar компании Anritsu, содержащая двухпортовые и четырёхпортовые анализаторы с частотным диапазоном более 100 ГГц. На этой фотографии показан внешний вид четырёхпортовой модели VectorStar ME7838. Для подключения к объекту измерения использован набор специальных кабелей и высокочастотных адаптеров.

Векторный анализатор электрических цепей топовой серии Anritsu VectorStar ME7838.

К приборам средней категории относятся компактные анализаторы серии ShockLine с верхним частотным диапазоном от 4 до 40 ГГц, выпускаемые в небольших, удобных корпусах. Они идеально подходят для решения большинства практических задач в лаборатории. Для управления работой этих анализаторов, обработки и отображения результатов измерений, используется персональный компьютер. На этой фотографии показан внешний вид модели ShockLine MS46322A с частотным диапазоном до 40 ГГц.

Векторный анализатор электрических цепей эконом-серии Anritsu ShockLine.

Если есть необходимость в проведении измерений, как в лаборатории, так и на удалённом объекте, очень удобно использовать портативные приборы, например переносной анализатор Anritsu VNA Master MS2038C, объединяющий в одном корпусе двухпортовый векторный анализатор цепей с частотой до 20 ГГц и полноценный анализатор спектра также до 20 ГГц. Ну а для случаев с минимальным бюджетом, производятся эконом серии с одним или двумя портами, например Anritsu MS20xxB или Pico Technology PicoVNA.

Видеообзор с базовой информацией по векторным анализаторам цепей

В этом видеосюжете мы рассмотрим общую информацию о том, что такое векторные анализаторы электрических цепей, расскажем про их разновидности, а также для чего они нужны и как используются.

Основные сведения об векторных анализаторах цепей и решаемых с их помощью задачах.

Дополнительная информация по этой теме

Мы специально не перегружали эту статью техническими деталями устройства векторных анализаторов электрических цепей и подробным описанием их опций. Всё это Вы можете подробно прочитать на страницах отдельных серий векторных анализаторов цепей. А чтобы глубоко разобраться в этом вопросе и повысить свой профессиональный уровень, изучите документы по базовой теории анализа параметров электрических цепей. Отдельная статья, в которой рассказано как калибровать анализатор цепей, находится здесь, а руководство по выбору необходимых для его работы аксессуаров находится здесь.

Если Вам необходима подробная информация по ценам или техническая консультация по выбору оптимального анализатора для Вашей задачи, просто позвоните нам или напишите нам по E-mail и мы с радостью ответим на Ваши вопросы.

Полезные ссылки по этой тематике

Поделиться в соцсетях:

Если Вы не нашли интересующее Вас оборудование, обращайтесь к нам и наши специалисты сами проведут поиск, подберут аналоги и проконсультируют по вариантам комплектации. При подборе будут учтены все Ваши требования к точности, надежности и стоимости.