Модель РЛС в Engee 💼

Друзья,

В недавних релизах мы заметно расширили библиотеку блоков “Фазированные антенные решетки”. Данная библиотека позволяет строить системные модели и анализировать поведение радиолокационных систем. 📡

Для того, чтобы помочь вам быстро освоиться в этой библиотеке и начать пользоваться блоками из неё, мы подготовили пример модели РЛС. Найти его можно в каталоге примеров по адресу /user/start/examples/radars/monostatic_radar_model.

Модель демонстрирует работу простой однопозиционной радиолокационной системы, в которой не используется антенная решетка, а антенна эквивалентна простому изотропному элементу, излучающему импульс, равномерно распределённый во всех направлениях.

А еще пример показывает, как подключать собственные функции, например, для парсинга CSV-файлов – csv2dict.jl.

Желаем вам продуктивной недели и интересных проектов в Engee! 📓

Алгоритмы кластеризации в Engee 📓

Друзья,

Engee – это не только удобная среда динамического моделирования, но и эффективное окружение для технических вычислений. Engee позволяет анализировать данные с применением сложного инструментария машинного обучения – от нейросетей до самых разных классических методов.

В этом примере мы показываем, как загрузить датасет и сгруппировать объекты в несколько кластеров. Предлагаем и вам тоже сравнить метод k-средних и нечеткий метод кластеризации и построить красочные графики.

Код примера находится в папке clustering_algorithms каталога user/start/examples/data_analysis, он также изложен в документации.

Engee позволяет за короткое время внедрить машинное обучение в промышленных задачах. Например:

🤖создавать конвейеры для предобработки данных,
🤖планировать эксперименты и обрабатывать результаты
🤖создавать модели для синтеза новых признаков, например – кластеризовать временные ряды, определяя группы неполадок.

И всё это – не покидая единой среды интерактивных скриптов и не пересылая данные между разными платформами.

Откройте Engee и начните ваше путешествие в инженерию данных! 💼

Релиз 24.01.0 – январское обновление🧤💼🧣

Друзья, у нас вышло первое в 2024 году обновление. Спешим рассказать вам о новых возможностях среды:

🆕У Engee новая система версий;
🆕Теперь вы можете мониторить статус ядра и перезагрузить его из интерфейса;
🆕Появились аннотации в моделях;
🆕Поддерживается многооконность в браузере;
🆕Долгожданные обратные вызовы (callbacks) в моделях;
🆕Хранение сторонних библиотек без необходимости их переустановки;
🆕С помощью 🐶DIR теперь можно определить путь скрипта и «отвязать» его от глобального пути;
🆕Экспорт скрипта в PDF (авторы поста и сами очень ждали эту функцию) 📃
🆕Параметры блоков моделей теперь можно задавать пользовательским кодом;
🆕Наконец-то синхронизировали пути файлового браузера и терминала;
🆕Теперь можно запускать модели Engee на КПМ РИТМ и управлять им с помощью обновленного приложения!

А также:

↗️Приложение для управления путями Engee;
↗️Новые блоки в базовой библиотеке, а также в библиотеках Электрика, Связь и Изотермическая жидкость;
↗️Индикация изменения размера окна;
↗️Новые возможности в редакторе переменных;
↗️Доработали физическое моделирование;
↗️Появилось контекстное меню для модуля Графиков;
↗️Обновления в документации – новые статьи, примеры и переводы.


Подробное описание релиза вы, как всегда, найдете в Документации.
Скорее заходите в Engee и попробуйте новые функции сами!

P.S. Друзья, коллеги из Экспоненты по секрету рассказали нам, что есть свободные места на БЕСПЛАТНЫЙ тренинг по основам Engee. Регистрируйтесь, пока не расхватали! 🎓

Как работать с изображениями в Engee (Часть 2) 🎨🖌️

Друзья,

Сегодня мы продолжаем вам рассказывать о том, как работать с изображениями в Engee.

Надеемся, вы уже знаете, что Engee предоставляет весь необходимый инструментарий для обработки, анализа и визуализации изображений, а также удобный рабочий процесс для разработки алгоритмов в этой прикладной области.

Engee позволяет выполнять сегментацию изображений, улучшение изображений, например снижение уровня шума, используя глубокое обучение или традиционные методы обработки.

Сегодня мы представляем вам новый пример по обработке изображений. Он расположен в папке affine_transform каталога /user/start/examples/image_processing/, а также приведен в документации.

В нем мы покажем, как в Engee удобно:
🖼️работать с цветовым пространством изображения,
🖼️применять к изображению аффинные преобразования,
🖼️строить обратные преобразования и визуализировать результаты.

Рабочее место Engee уже преднастроено для вас в браузере и его можно развернуть где угодно за считанные секунды, что позволяет вам всегда быть сосредоточенными на результате и не терять ни минуты впустую.

Присоединяйся к нам на engee.com! 💼