На хабре много статей посвященных редактору Sublime Text 2. Обычно они рождают за собой множество комментариев, где сторонники ST2 и всевозможных других редакторов (а также полноценных IDE) предаются веселому процессу «достоинствометрии».
Однако, среди комментариев мне лично ни разу не встречалось упоминаний о плагине SublimeClang, который кардинально меняет работу C++ программиста в этом редакторе. Поиск по хабру выдал всего 4 упоминания плагина в комментариях.
Не знаю, чем вызвано такое игнорирование. Хорошие вещи не обсуждаются? ST2 не используют C и С++ разработчики? Своей статьей я хочу исправить ситуацию. Я расскажу о некоторых, возможно не очевидных, особенностях установки и настройки, а также поделюсь парой собственных приемов и скриптов.

О плагине

Итак, плагин обеспечивает автодополнение кода и проверку ошибок прямо по ходу написания программы. Для файлов C/C++/ObjC/ObjC++ плагин заменяет стандартное автодополнение редактора на свое собственное. Для этого, плагин в фоне прогоняет исходник через компилятор clang, который формирует AST. Полученную информацию плагин использует для интеллектуальных подсказок автодополнения.
Ближайший аналог, который я могу подобрать — это функция IntelliSense в MS Visual Studio.
Использование информации из первых рук — от компилятора — позволяет плагину правильно узнавать, какие переменные, функции, типы и т.п. доступны в данной конкретной точки программы. Так же, в какой-то мере работают Go to definition (alt + d, alt + d) и Go to implementation (alt + d, alt + i). Список остальных горячих клавиш доступен на странице проекта.

В какой-то степени эта статья ответ — или, скорее, дополнение — к публикации «Зачем vi-топор программисту 21-го века». Я увидел, что в комментариях люди по-прежнему удивлялись: какой смысл в этих редакторах, когда есть полноценные IDE; статья приводила немного реальных примеров и, понимая, что мне есть, что сказать, я решил поделиться собственным опытом. Написано в художественном стиле, так как думаю, если бы люди хотели сухую выжимку, они бы просто пошли читать мануалы. Так же предупрежу, что в мануалах по Емаксу клавиша «Alt» упоминается как «Meta». Я буду говорить «Alt», так как для многих это название привычней.

Читая Geektimes, я регулярно нахожу для себя что-то новое и интересное, обращая особое внимание на все, что связано с медициной и здоровьем. Так уж сложилось, что основной интерес у меня в технологичных протезах конечностей — я врач травматолог-ортопед по образованию. По второму образованию я — врач мануальный терапевт. А еще я зануда и люблю разбираться в том, чем занимаюсь. Именно из-за моего профильного образования, занудства, а так же из-за возрастающего интереса аудитории geektimes к корректорам осанки (достаточно часто встречаю статьи на эту тематику) я понял, что мне есть что рассказать, поделиться своим видением коррекции осанки, а так же рассказать, почему корректоры осанки в том виде, в котором они существуют сейчас, будут помогать лишь в очень ограниченном количестве случаев, а в отдельных ситуациях могут и вредить.

В пятницу выдался свободный вечер, такой когда срочных дел нет, а несрочные делать лень и хочется чего-то для души. Для души я решил посмотреть какой-нибудь доклад CppCon 2015 которая прошла чуть больше месяца назад. Как правило на видео доклады вживую у меня никогда времени не хватает, но тут все так уж сложилось — прошел месяц, C++-17 уже на носу и конференция должна была быть интересной, но никто еще ничего о ней не писал, а тут еще и вечер свободный.В общем я быстренько ткнул мышкой в первый привлекший внимание заголовок: Andrei Alexandrescu “Declarative Control Flow" и приятно провел вечер. А потом решил поделиться с хабрасообществом вольным пересказом.

О чём статья

Лично я лучше всего обучаюсь при помощи небольшого работающего кода, с которым могу поиграться. В этом пособии мы научимся алгоритму обратного распространения ошибок на примере небольшой нейронной сети, реализованной на Python.

Дайте код!

X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])
y = np.array([[0,1,1,0]]).T
syn0 = 2*np.random.random((3,4)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((4,1)) - 1
for j in xrange(60000):
    l1 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(X,syn0))))
    l2 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(l1,syn1))))
    l2_delta = (y - l2)*(l2*(1-l2))
    l1_delta = l2_delta.dot(syn1.T) * (l1 * (1-l1))
    syn1 += l1.T.dot(l2_delta)
    syn0 += X.T.dot(l1_delta)

Слишком сжато? Давайте разобьём его на более простые части.

Сегодня многие системы и языки программирования позиционируются как «мощные». Нельзя сказать, что это плохо. Почти каждый из нас считает это положительным свойством. Но в этом посте я хочу донести такую точку зрения, что во многих случаях нам нужны менее мощные языки программирования и системы. Но прежде чем продолжить, уточню: здесь будет мало оригинальных, моих собственных размышлений. Я буду излагать ход мыслей, возникший по прочтении книги Дугласа Хофштадтера «Гёдель, Эшер, Бах», которая помогла мне собрать воедино разрозненные идеи и мысли, бродившие в голове. Также большое влияние на нижеизложенный материал оказали пост Филипа Вадлера и видеозапись с конференции Scala. Ключевая мысль такова:

Каждое увеличение выразительности возлагает дополнительную нагрузку на всех, кто хочет понять сообщение.

И я хочу лишь проиллюстрировать эту точку зрения с помощью примеров, которые будут ближе и понятнее сообществу программистов на Python.

Несколько последних месяцев я программирую преимущественно на Scala (по работе) и на Haskell (для души). На этой неделе я, правда, ещё немного пописал на Ruby (по работе) и Clojure (для души).

Ruby вывел меня из равновесия почти сразу. Нет, ну ещё в плане «добавить небольшую фичу к уже имеющемуся коду» писать на нём можно. Вы просто добавляете юнит тест, запускаете его на старом коде, делаете правку, запускаете тест снова — вуаля, готово, забирайте. Но замахиваться на что-то большее становится уже слишком сложно.

Но вот что касается моего новенького, с иголочки, проекта-любимца на Clojure… О, Clojure! Глоток свежего воздуха! Благодатная земля хорошо скомпонованных функций, иммутабельных структур данных и всего такого. Как прекрасен твой синтаксис и как мудра твоя чувствительность! Вся твоя суть в функциях, принимающих мэпы и возвращающих мэпы. И твой SQL-генератор, и слой доступа к БД, и HTML-парсер, и URL-роутер являют собой одну и ту же завораживающую картину мэпов, гоняемых туда-сюда тактами процессора, прекрасную с своём ритме хорошо собранных швейцарских часов.

Вернуться к Clojure после долгого времени это всё равно, что почувствовать себя дома. Это просто окрыляет программиста. Но почему-то в этот раз я ощутил и ещё одно, неожиданное для себя чувство: неопределённость.

Проблема решена: 317 кликов исправили ошибку

В 1992 году я считал себя лучшим программистом в мире. В свое оправдание могу сказать лишь, что тогда я только закончил колледж (это было еще до появления Интернета) и жил в Боулдере, штат Колорадо, подрабатывая в мелких компаниях – я почитал за большую удачу возможность просто услышать о других программистах, не говоря уже о том, чтобы повстречаться с ними.

В итоге я познакомился с человеком по имени Билл О’Нил, который нанял меня в качестве программиста, работающего по контракту. Он создал компанию с довольно неоригинальным названием Computer Research & Technologies, и мы стали работать над различными задачами вместе.

Мы занимались разработкой CRUD-приложений [Create, Read, Update, Delete – вариант приложения с базовыми функциями создания, просмотра, обновления и удаления записей в базе данных – прим. перев.] для бизнеса на Visual Basic и FoxPro под Windows 3.1 (и иногда под DOS, так как предчувствовали, что новомодный графический интерфейс останется с нами надолго).

Билл был первым профессиональным программистом, с которым я когда-либо работал. Да что тут говорить, он был первым программистом вообще, с которым я когда-либо работал. Он выдавал мне техзадание, по нему я писал программу на Visual Basic и затем отдавал ее на проверку Биллу. После этого он спокойно объяснял мне, что мой код никуда не годится.

Это обзор и частичный перевод статьи Advait Sarkar из Computer Laboratory, University of Cambridge «The impact of syntax colouring on program comprehension».

Краткое содержание

Взяли 10 случайных «computer science» студентов-магистров из University of Cambridge (на самом деле 7, так как 3 очкарика оказались частично несовместимы с оборудованием Tobii2 X120 eye tracker). Предложили разбираться с короткими вычислительными задачами на Python (надо было назвать корректный результат выполнения кода). Замеряли время выполнения задач. Не давали ничего записывать на бумажке (только думать, можно вслух). Следили за глазами с помощью упомянутой окулографической системы.

В конце попросили оценить свой опыт в программировании (да, с учетом возможного эффект Даннинга — Крюгера).

Выводы

• Подсветка помогает быстрее понимать код. На примере 6 задач с общим временем решения в 13 — 20 минут:
  
  • 8.4 секунды разницы между медианами времени выполнения задачи (с гипотезой, что для больших задач эффект становится заметнее)
  • значительное (на 23 штуки) уменьшение количества переключений внимания (переводов и фиксации взгяда с места чтения на различимо другую область задания)
• эффективность помощи обратнопропорциональна квалификации (но нелинейно, т.е. не установлено, что когда-то подсветка перестанет помогать)
• работает только в том случае, если вы знаете что каким цветом подсвечивается
• мозг может игнорировать подсказки подсветки, если вы «ищете свободным поиском» (т.е. подсветка не мешает размышлять)

Наглядный пример того, как подсветка позволяет сосредотачиваться на содержании кода, меньше внимания уделяя знакомым ключевым словам:



В общем, все хорошо, всем цветов!

Графики, цифры и более подробные выводы из статьи:

Много народу в последнее время ищет работу за границей, наивно полагая, что там им дадут больше. Многие ищут счастье в Южной Америке. По крайней мере мне часто пишут в личку такие вопросы. В итоге родился этот сумбурный пост, призванный приоткрыть завесу тайны над родиной Инков и не угасающих социалистических революций в ключе трудовой эмиграции для людей инженерных специальностей.


Площадь Че в национальном университете UNAL, первое мая.

Всем известны такие прогрессивные новички в программировании как — «Go, Rust, Nim, Crystal» и все они очень круты в своих определенных областях.

К примеру:

1. Go был рожден как супер простой и промышленный язык для быстрого решения поставленных задач с идеями, которые всем прекрасны известны, но некоторые из них прибиты к другим языкам гвоздями (На 5мм).
2. Второй наш оппонент — это Rust, победитель по жизни, но из-за своей сложной жизни в развитии он стал для сообщества, как будущая и модная замена C++. Для меня его судьба пока не понятна, так как с зелеными потоками и IO под них там пока туго, то я его ставлю на место в ряд с C для микроконтроллеров, драйверов и операционных систем.
3. Crystal… Прямо и четко говорю, что это супер производительный клон Ruby. Больше сказать нечего, весь он пропитан его духом.
4. Nim (Он же Нимушка или Нимрод) и его похожесть на скриптовые языки создают ему особую атмосферу, однако внутри он достаточно сложный организм и для меня сия сущность, как Haxe с такими же ощущениями при программировании на нем.

А Pony — это моя любимая и маленькая поняшка. С виду и по названию языка можно лихо пройти мимо… В общем, приглашаю вас под капот статьи.

Миссия New Horizons оказалась исключительно плодотворной. Космический аппарат пролетел мимо Плутона в июле 2015 года и продолжает передавать данные на Землю. За прошедшие три месяца учёные пересмотрели то, что знали об этой карликовой планете и её пяти спутниках.

Алан Стерн (Alan Stern), ведущий исследователь НАСА, с коллегами опубликовали в журнале Science статью «Система Плутона: первые результаты исследования New Horizons», где подводятся итоги первых месяцев исследовательской работы, а также публикуются некоторые новые открытия, о которых не сообщалось ранее.

Всего в статье перечислено около сотни открытий, которые сделало НАСА за три месяца.

Довелось мне в этом году поучаствовать в довольно интересном проекте. Сразу скажу, что удовольствие от реализации проекта перекрыло все потраченные нервные клетки, а результат даже превзошел ожидания. Итак, начинаем.
Тут не раз проскакивали посты о солнечной энергетике и солнечных батареях, в частности. Но описывались обычно стационарные объекты, вроде дачных участков или коттеджей. В этот раз задача была сложнее и интереснее, а звучала она так: необходимо обеспечить плот, площадью 100 квадратных метров, электричеством на несколько недель. Количество обитателей ~10 человек, 3 холодильника, 2 термопода, 15-20 ламп\прожекторов, строительный инструмент, бойлер, порядка 20 телефонов\ноутбуков\планшетов. В резерве есть генератор 2 кВт.

При решении различных аналитических задач может потребоваться real-time построение графиков, где функция зависит от времени. В этой статье я поделюсь своим опытом решения задачи анимирования графиков в Qt, используя QCustomPlot.

1. Вступление

Сталкиваясь с необходимостью контролировать работу других программистов, начинаешь понимать, что, помимо вещей, которым люди учатся достаточно легко и быстро, находятся проблемы, для устранения которых требуется существенное время.

Сравнительно быстро можно обучить человека пользоваться необходимым инструментарием и документацией, правильной коммуникации с заказчиком и внутри команды, правильному целеполаганию и расстановке приоритетов (ну, конечно, в той мере, в которой сам всем этим владеешь).

Но когда дело доходит собственно до кода, все становится гораздо менее однозначно. Да, можно указать на слабые места, можно даже объяснить, что с ними не так. И в следующий раз получить ревью с абсолютно новым набором проблем.

Профессии программиста, как и большинству других профессий, приходится учиться каждый день в течение нескольких лет, а, по большому счету, и всю жизнь. Вначале ты осваиваешь набор базовых знаний в объеме N семестровых курсов, потом долго топчешься по различным граблям, перенимаешь опыт старших товарищей, изучаешь хорошие и плохие примеры (плохие почему-то чаще).

Говоря о базовых знаниях, надо отметить, что умение писать красивый профессиональный код — это то, что по тем или иным причинам, в эти базовые знания категорически не входит. Вместо этого, в соответствующих заведениях, а также в книжках, нам рассказывают про алгоритмы, языки, принципы ООП, паттерны дизайна…

Да, все это необходимо знать. Но при этом, понимание того, как должен выглядеть достойный код, обычно появляется уже при наличии практического (чаще в той или иной степени негативного) опыта за плечами. И при условии, что жизнь “потыкала” тебя не только в сочные образцы плохого кода, но и в примеры всерьез достойные подражания.

В этом-то и заключается вся сложность: твое представление о “достойном” и “красивом” коде полностью основано на личном многолетнем опыте. Попробуй теперь передать это представление в сжатые сроки человеку с совсем другим опытом или даже вовсе без него.

Но если для нас действительно важно качество кода, который пишут люди, работающие вместе с нами, то попробовать все же стоит!

Как известно, существует три вида алгоритмов: линейные, разветвленные и циклические:



Основой всего, что сделано в методологии программирования, включая и объектное программирование стало структурное программирование, предложенное Эдсгером Дейкстрой в 1970-х годах. Одной из основных идей было введение блочных операторов ветвления (IF, THEN, ELSE) и цикличности (WHILE, FOR, DO, UNTIL и др.) вместо проблемного оператора GOTO, который приводил к получению запутанного, неудобочитаемого «спагетти-кода».

Для использования в интеллектуальных системах структурное программирование обладает серьезным недостатком.

В 1887 году двое учёных решили измерить, как влияет на скорость света движение Земли. То, что они не обнаружили, в результате изменило мир.

Выводы, очень странные выводы, возникают с удивительной лёгкостью: доказательство бесспорно. Но при этом выглядит это так, будто он достиг результатов лишь силой своей мысли, не слушая мнения других. Именно это он и сделал.
— Сноу о работе Эйнштейна от 1905 года.

Мы любим научные успехи – люди, эксперименты и теории, которые рассказывают о новых феноменах, законах физики и способах зарождения Вселенной. Но эти достижения рождаются не в вакууме. Они происходят потому, что существует необходимость в изобретении чего-то нового тогда, когда текущие наши представления уже не могут объяснить некий феномен или результат. Вопрос этой недели:

А ты писал что-нибудь про «Самый знаменитый провалившийся эксперимент» Майкельсона-Морли? Мне кажется, что он очень важен для понимания процесса развития науки, и он начал волну исследований, приведших к квантовой механике и особой теории относительности.

Не писал, а ведь должен был. Давайте для начала вернёмся ко второй половине 19-го века.



Гравитация стала первой из изученных сил, когда Ньютон выдвинул в 17-м веке свой закон всемирного тяготения. Он объяснил движения тел на Земле и в космосе. Через несколько десятков лет, в 1704 году, он также выдвинул корпускулярную теорию света, которая утверждала, что свет состоит из частиц, что они твёрдые и не имеют массы, и что они двигаются по прямой, если только что-либо не заставит их отразиться, преломиться или дифрагировать.

Когда я начинал строить свою карьеру в игровой индустрии шесть лет назад, то часто задавался вопросами по геймдеву. Начиная от поиска общего понимания того, как разрабатываются и оперируются онлайн-игры, до частных вопросов типа того, как лучше рекламировать конкретную игру. Тогда было мало структурированной информации по созданию и продвижению игр, новичку разобраться и найти ответы было исключительно сложно. Практически единственным источником информации был собственный опыт и консультации более опытных коллег. Сейчас ситуация кардинально изменилась. Информации по игровой индустрии настолько много, что рискуешь в ней просто утонуть. Для того, чтобы упростить процесс получения нужных мне знаний, я структурировал и делал себе пометки по всем источникам информации о геймдеве. Далее в статье предлагаю всю эту информацию в удобной форме для общего пользования.

Альтернативные сторы не столь популярны в России, но являются неотъемлемой частью китайского мобильного рынка, где Google Play заблокирован. Глядя на Андроид, некоторые китайские компании запустили собственные iOS сторы. При этом устанавливать игры и приложения с таких сторов можно и на обычные iPhone (не Jailbreak). Это одна из особенностей, которую было бы неплохо распространить по всему миру, ведь монополия официальных сторов это не есть хорошо. На российском рынке альтернативный стор запустил пока только Яндекс. Но его доля очень маленькая, поэтому его пока сложно назвать конкурентом Google Play. Возможно в будующем ситуация изменится, в первую очередь за счет выхода китайских сторов на другие рынки, так например уже многие слышали про приложение – Mobogenie. Но мы решили разместить более полный список альтернативных приложений, которые существую на сегодняшний день.

Кто умеет копировать, тот умеет ДЕЛАТЬ. Это сказал Леонардо да Винчи. Видите ли, вы исходите из своих представлений, о том, что такое ХР, винда, операционка. Люди как рассуждают:

— Мне было ещё мало лет у меня стояла ХР, вот были золотые деньки, но тепереча не то, что давеча. Новые времена, современное ПО. Не понимаю, зачем копаться в старье? Вы бы хоть делали клон десятой винды, но куда с вашей то скоростью, вы его сделаете лет через 100.

Но если люди копируют старое ПО, это ещё не значит, что они ретрограды или некрофилы. Во-первых они это делают сейчас, находясь в современных условиях, зная все тенденции и направления. Во-вторых, устаревание софта вообще вещь крайне контр-интуитивная. Например, в самых современных приложениях есть куски кода написанные более двадцати лет назад, и, заметьте, — никто не собирается их переписывать. Это информация, она не изнашивается, как изнашиваются метал или дерево. Но людям свойственно своё бытовое восприятие переводить на вещи нематериальные и требующие совершенно иного взгляда. Понимаете? Информация. Это не вещь. Сравнивайте со стихами Пушкина.