История про то, как секретный ключ для Bitcoin’a в виде QR-кода восстановили из размазанной картинки

Мы могли бы просто назвать этот пост «Насколько хорош QR-код и как мы его восстановили практически из ничего». Но гораздо интереснее, когда QR-код является ключом к кошельку на сумму $1000 в битках.

От переводчика: Прекрасная статья на понимание механизма миграций в Entity Framework 6 и путей решения конфликтов миграций при работе в команде. Оригинал статьи: Code First Migrations in Team Environments.

Эта статья предполагает, что вы знакомы с Entity Framework и с основами работы с ним. Иначе сначала вам нужно прочитать Code First Migrations, прежде чем продолжить.

Налейте чашечку кофе, вам нужно прочитать всю статью

В командной работе проблемы в основном связаны со слиянием миграций, созданных двумя разработчиками в их локальных базах данных. В то время как шаги, для решения этих проблем довольно просты, они требуют, четкого представления о том, как работают миграции. Пожалуйста, не торопясь, прочитайте внимательно всю статью.

Хочу представить вашему вниманию перевод статьи Concurrency vs Multi-threading vs Asynchronous Programming: Explained.

В последние время, я выступал на мероприятиях и отвечал на вопрос аудитории между моими выступлениями о Асинхронном программировании, я обнаружил что некоторые люди путали многопоточное и асинхронное программирование, а некоторые говорили, что это одно и тоже. Итак, я решил разъяснить эти термины и добавить еще одно понятие Параллелизм. Здесь есть две концепции и обе они совершенно разные, первая синхронное и асинхронное программирование и вторая – однопоточные и многопоточные приложения. Каждая программная модель (синхронная или асинхронная) может работать в однопоточной и многопоточной среде. Давайте обсудим их подробно.

Привет гиктаймс! Я решил опубликовать по частям свое руководство по материалам, используемым не только в электротехнике, но и вообще в технике, в том числе самодельщиками. С описанием, примерами применения, заметками по работе. Руководство написано максимально просто, и будет понятно всем, от школьника до пенсионера.

В этой части начинаем разбирать проводники — Серебро, Медь, Алюминий.



Добро пожаловать под кат (ТРАФИК)

Этот пост будет не о том, как «перевести» код с C# на F#: различные парадигмы делают каждый из этих языков лучшим для своего круга задач. Однако вы сможете оценить все достоинства функционального программирования быстрее, если не будете думать о переводе кода из одной парадигмы в другую. Настало время любопытных, пытливых и готовых изучать совершенно новые вещи. Давайте начнем!

Все материалы из серии переводов русскоязычного сообщества F#-разработчиков вы сможете найти по тегу #fsharplangru.

Сразу скажу, хаба для F# на хабре нет, поэтому пишу в C#.

Для тех кто не знаком с F#, но знаком с C#, рекомендую наисвежайшую статью от Microsoft.
Она поможет Вам испытывать меньше WTF моментов при прочтении, т.к. моя статья не туториал к синтаксису.

Контекст задачи

Есть сервис, написанный на Akka.NET, он вываливает в разные текстовые логи кучу инфы. Отдел эксплуатации грепает эти логи, жарит по ним регекспами, чтобы узнать о кол-ве ошибок (бизнесовых и не очень), о кол-ве входящих в сервис сообщений и кол-ве исходящих. Далее эта информация заливается в ElasticDB, InfluxDB и показывается в Grafana и Kibana в разных срезах и агрегациях.

Звучит сложно, да и парсить текстовые логи сервиса, который генерит несколько десятков ГБ текстового мусора в день — занятие неблагодарное. Поэтому встала задача — сервис должен быть способен поднять ендпоинт, который можно дёрнуть и получить сразу всю инфу о нём.

Решать задачу будем так:

1. Напишем доменную модель для метрик
2. Замапим доменную модель метрик на реализацию App.Metrics и поднимем апишечку
3. Сделаем структурированный доменный логгер, который натянем на внутренний логгер Akka
4. Сделаем обёртку для функциональных акторов, которая спрячет работу с метриками и логгером
5. Соберём всё вместе и запустим

Привет Хабр! Это заметка о небольшом хобби-проекте, которым я занимался в свободное время. Я расскажу, как с помощью несложных алгоритмов превращать карты глубины от depth-сенсоров в забавный вид контента — динамические 3D сцены (их ещё называют 4D video, volumetric capture или free-viewpoint video). Моя любимая часть в этой работе — алгоритм триангуляции Делоне, который позволяет превращать разреженные облака точек в плотную полигональную сетку. Приглашаю всех, кому интересно почитать про алгоритмы, самописные велосипеды на C++11, и, конечно же, посмотреть на трёхмерных котиков.

Для затравки: вот что получается при использовании RealSense R200: skfb.ly/6snzt (подождите несколько секунд для загрузки текстур, а затем используйте мышку, чтобы поворачивать сцену). Под катом есть ещё!
Обладатели лимитированных тарифов, будьте осторожны. В статье много разных изображений и иллюстраций.

В этом туториале мы воссоздадим эффект 3D-принтера, используемый в таких играх, как Astroneer и Planetary Annihilation. Это интересный эффект, показывающий процесс создания объекта. Несмотря на внешнюю простоту, в нём есть множество далеко не тривиальных сложностей.

Здравствуй, Хабр! Реализовывая различные алгоритмы для нахождения гамильтонова цикла с наименьшей стоимостью, я наткнулся на публикацию, предлагающую свой вариант. Попробовав в деле, я получил неправильный ответ:



Дальнейшие поиски в Интернете не принесли ожидаемого результата: либо сложное для не-математиков теоретическое описание, либо понятное, но с ошибками.

Под катом вас будет ждать исправленный алгоритм и онлайн-калькулятор.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр, и сегодня мы сравним Unity и Unreal Engine 4.

Думаю, многие разработчики пробовали движок Unity и видели сделанные на нём игры, проекты, какие-то демки. Его главный конкурент — движок Unreal Engine. Он берёт своё начало в проектах компании Epic Games, таких как шутер Unreal Tournament. Давайте рассмотрим, как начать работу с движком Unreal после Unity и какие препятствия могут подстерегать нас на пути.

В данной статье речь пойдет о специфическом программном продукте, предназначенном для разработки больших программно-информационных комплексов. Этот продукт называется «Генератор проектов», и в его основе лежит инструментальный подход к программированию, когда сам процесс разработки программных систем рассматривается как объект автоматизации. Эта тема была довольно модной где-то в 70-80-х годах прошлого века, но на наш взгляд, такой подход не устарел и сегодня. По крайней мере, нашему творческому коллективу долгие годы удавалось разрабатывать промышленные автоматизированные системы различного назначения с помощью собственного инструментария.

В последующих разделах статьи мы рассмотрим некоторые технические аспекты нашего подхода к инструментальному обеспечению разработки больших программно-информационных комплексов, причем с учетом исторического развития наших собственных взглядов на эту проблематику. Той части аудитории, которой это наше «самокопание» покажется чересчур усердным, мы предлагаем сразу переходить к разделу «Текущая ситуация», где мы, резюмируя весь материал, постараемся максимально четко сформулировать, что именно мы предлагаем оценить и обсудить широкому сообществу разработчиков.

При создании высоконагруженных приложений бывает сложно разобраться в различных API. Сформировать качественную документацию и справочные страницы в рамках веб-API посредством Swagger с интеграцией Swashbuckle .NET Core так же просто, как добавить пару пакетов NuGet и изменить Startup.cs.

В этой статье я хочу рассказать про то как можно получить свой образ Docker с InterSystems Caché/Ensemble.

Эта статья — частичный перевод одной интересной статьи с sqlite.org, в которой подробно рассматривается реализация транзакций в SQLite. На самом деле я очень редко работаю с SQLite, но тем не менее мне очень понравилось это чтиво. Поэтому если хотите просто развить кругозор — будет интересно почитать. Первые две секции не включены в перевод, так как там нет ничего интересного, да и мне лень их набивать (пост и так огромный).

3.0 Однофайловый коммит

Мы начнём с обзора шагов, которые SQLite предпринимает, чтобы совершить атомарный коммит транзакции, которая затрагивает только один файл базы данных. Детали формата файлов, которые используются для защиты от повреждения БД и техники, которые применяются для коммита в несколько БД будут показаны ниже.

3.1 Начальное состояние

Состояние системы, когда соединение с БД только что было поднято, поверхностно изображено на рисунке справа. Справа показана информация, которая хранится на энерго-независимом носителе. Каждый прямоугольник — это сектор. Синий цвет говорит о том, что этот сектор содержит оригинальные данные. Посередине изображён дисковый кеш операционной системы. В самом начале нашего примера кеш холодный, это изображено белым цветом. На левой части рисунка — содержимое оперативной памяти процесса, который использует SQLite. Соединение с БД только что было открыто, и никакой информации прочитано не было.

Ниже представлено графическое описание перемещения, копирования и заимствования в языке программирования Rust. В основном, эти понятия специфичны только для Rust, являясь общим камнем преткновения для многих новичков.

Чтобы избежать путаницы, я попытался свести текст к минимуму. Данная заметка не является заменой различных учебных руководств, и лишь сделана для тех, кто считает, что визуально информация воспринимается легче. Если вы только начали изучать Rust и считаете данные графики полезными, то я бы порекомендовал вам отмечать свой код похожими схемами для лучшего закрепления понятий.

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями. В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.

Сегодня – первое сентября. А значит, многие читатели хабры начинают прохождение нового уровня одной древней известной игры – той самой, в которой требуется прокачать интеллект, и, в итоге, получить магический артефакт – аттестат или диплом, подтверждающий ваше образование. К этому дню мы сделали реферативный перевод статьи про реализацию искусственного интеллекта (ИИ) для игр – от его проектирования до оптимизации производительности. Надеемся, что она будет полезна как начинающим, так и продвинутым разработчикам игр.

Всем привет! Сегодня хотелось бы рассказать про один из способов, как можно создать локальный мультиплеер в Unity. Данное решение подходит для шоукейсов, теста фич или локального мультиплеера. К примеру, если вам хочется видеть, что делает игрок, но не хочется скажем на андроиде тратить лишние ресурсы и забирать скринкаст с помощью ADB, то можно просто поднять сервер на какой-то машинке в виде копии приложения, которое работает на телефоне, и слать туда информацию о действиях игрока.

Приветствую, друзья. Сегодня речь пойдёт о реализации маппинга на C#, а так же о применении сей реализации в решении реальных задач на примере отправки данных AMF на сервер. Всё нижеизложенное не претендует на какие-либо эталоны реализации алгоритмов и паттернов проектирования кода, это лишь описание одного из множества, далеко не всегда очевидных для новичков, решений.

В процессе изучения статьи, Вы узнаете как реализовать собственные атрибуты и как их применять, познакомитесь с методами расширений типов и применением рефлексии на практике, узнаете об основах MSIL в целом и OpCodes в частности, а так же о том, как можно сериализовать объекты в AMF с помощью потоков.

Занимаясь программированием рендеринга графики, мы живём в мире, в котором обязательны низкоуровневые оптимизации, чтобы добиться GPU-фреймов длиной 30 мс. Для этого мы используем различные методики и разработанные с нуля новые проходы рендеринга с повышенной производительностью (атрибуты геометрии, текстурный кеш, экспорт и так далее), GPR-сжатие, скрывание задержки (latency hiding), ROP…

В сфере повышения производительности CPU в своё время применялись разные трюки, и примечательно то, что сегодня они используются для современных видеокарт ради ускорения вычислений ALU (Низкоуровневая оптимизация для AMD GCN, Быстрый обратный квадратный корень в Quake).


Быстрый обратный квадратный корень в Quake

Но в последнее время, особенно в свете перехода на 64 бита, я заметил рост количества неоптимизированного кода, словно в индустрии стремительно теряются все накопленные ранее знания. Да, старые трюки вроде быстрого обратного квадратного корня на современных процессорах контрпродуктивны. Но программисты не должны забывать о низкоуровневых оптимизациях и надеяться, что компиляторы решат все их проблемы. Не решат.

Эта статья — не исчерпывающее хардкорное руководство по железу. Это всего лишь введение, напоминание, свод базовых принципов написания эффективного кода для CPU. Я хочу «показать, что низкоуровневое мышление сегодня всё ещё полезно», даже если речь пойдёт о процессорах, которые я мог бы добавить.

В статье мы рассмотрим кеширование, векторное программирование, чтение и понимание ассемблерного кода, а также написание кода, удобного для компилятора.