Привет, Хабр! Предлагаю вашему вниманию перевод статьи «Top 20 C++ multithreading mistakes and how to avoid them» автора Deb Haldar.


Сцена из фильма «Петля времени» (2012)

Многопоточность— одна из наиболее сложных областей в программировании, особенно в C++. За годы разработки я совершил множество ошибок. К счастью, большинство из них были выявлены на код ревью и тестировании. Тем не менее, некоторые каким-то образом проскакивали на продуктив, и нам приходилось править эксплуатируемые системы, что всегда дорого.

В этой статье я попытался категоризировать все известные мне ошибки с возможными решениями. Если вам известны еще какие-то подводные камни, либо имеете предложения по решению описанных ошибок– пожалуйста, оставляйте свои комментарии под статьей.

В С++20 появилось контрактное программирование. На текущий момент ни один компилятор ещё не реализовал поддержку этой возможности.

Но есть способ уже сейчас попробовать использовать контракты из C++20, так как это описано в стандарте.

Добрый день, друзья. Сегодня мы подготовили для вас перевод первой части статьи «Лямбды: от C++11 до C++20». Публикация данного материала приурочена к запуску курса «Разработчик C++», который стартует уже завтра.

Лямбда-выражения являются одним из наиболее мощных дополнений в C++11 и продолжают развиваться с каждым новым стандартом языка. В этой статье мы пройдемся по их истории и посмотрим на эволюцию этой важной части современного C++.



Вторая часть доступна по ссылке:
Lambdas: From C++11 to C++20, Part 2

Предисловие

Не так давно пришлось поработать с упрощением полигональной цепи (процесс, позволяющий уменьшить число точек полилинии). В целом, данный тип задач очень распространен при обработке векторной графики и при построении карт. В качестве примера можно взять цепь, несколько точек которой попадают в один и тот же пиксель – очевидно, что все эти точки можно упростить в одну. Некоторое время назад я практически ничего не знал об этом от слова «совсем», в связи с чем, пришлось в быстром темпе восполнять необходимый багаж знаний по этой теме. Но каково было мое удивление, когда в интернете я не нашел достаточно полных руководств по этому вопросу… Мне приходилось отрывками искать информацию с совершенно разных источников и, после проведенного анализа, выстраивать все в общую картину. Занятие не из самых приятных, если честно. Поэтому мне хотелось бы написать цикл статей, посвященных алгоритмам упрощения полигональной цепи. Как раз-таки начать я решил с наиболее популярного алгоритма Дугласа-Пекера.

Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, говорит, что C++, в его современном виде, если сравнивать его с тем, чем был этот язык несколько лет назад, значительно изменился в лучшую сторону. Конечно, эти изменения произошли далеко не сразу. Например, в былые времена C++ не хватало динамичности. Непросто было найти человека, который мог бы сказать, что он питает к этому языку нежные чувства. Всё изменилось тогда, когда те, кто отвечает за стандартизацию языка, решили дать ход новшествам. В 2011 году C++ стал динамическим языком, языком, который постоянно развивается и вызывает у программистов куда больше положительных эмоций.

Не стоит думать, что язык стал проще. Его всё ещё можно назвать одним из самых сложных широко используемых языков программирования, если не самым сложным. Но современный C++ стал гораздо дружелюбнее, чем раньше.



Сегодня мы поговорим о некоторых новых возможностях языка (начиная с C++ 11, которому, кстати, уже 8 лет), знать о которых будет полезно любому программисту.

В 2016 году я начал работу над хобби-проектом по реверс-инжинирингу игры Duke Nukem II и воссозданию с нуля его движка. Проект имеет название Rigel Engine и выложен в open source (его страница на GitHub). Сегодня, более чем два с половиной года спустя на моём движке уже можно пройти весь shareware-эпизод оригинальной игры с практически идентичным оригиналу игровым процессом. Вот видео с прохождением первого уровня:


Что же он может делать? Rigel Engine работает как полная замена оригинального двоичного файла DOS (NUKEM2.EXE). Можно скопировать его в каталог игры и он считает из него все данные, или же указать путь к данным игры как аргумент командной строки. Движок собирается и выполняется под Windows, Mac OS X и Linux. Он основан на SDL и OpenGL 3/OpenGL ES 2, а написан на C++ 17.

Он реализует игровую логику всех врагов и игровых механик из Shareware-эпизода, плюс бОльшую часть системы меню. Кроме того, в него можно импортировать сохранённые игры и таблицу рекордов из оригинальной игры.

Привет, хабровчане. В связи со стартом набора в новую группу по курсу «Разработчик C++», делимся с вами переводом второй части статьи «Лямбды: от C++11 до C++20». Первую часть можно прочитать тут.



В первой части серии мы рассмотрели лямбды с точки зрения C++03, C++11 и C++14. В этой статье я описал побуждения, стоящие за этой мощной фичей C++, базовое использование, синтаксис и улучшения в каждом из языковых стандартов. Я также упомянул несколько пограничных случаев.
Теперь пришло время перейти к C++17 и немного заглянуть в будущее (очень близкое!): C++20.

Снова здравствуйте. Перевод следующего материала подготовлен специально для студентов курса «Разработчик C++», занятия по которому стартуют уже 27 июня.



Библиотека Ranges была принята в C++20 на совещании стандартного комитета в Сан-Диего в ноябре прошлого года. Библиотека предоставляет компоненты для обработки диапазонов значений, направленных на упрощение нашего кода. К сожалению, библиотека Ranges не очень хорошо документирована, из-за этого ее труднее понять тем, кто хотел бы ее освоить. Этот пост предназначен для ознакомления с примерами кода, написанного с использованием Ranges и без нее.

Еще раз здравствуйте! До старта занятий в группе по курсу «Разработчик С++» остается меньше недели. В связи с этим мы продолжаем делиться полезным материалом переведенным специально для студентов данного курса.



Юнит-тестирование вашего кода с шаблонами время от времени напоминает о себе. (Вы ведь тестируете свои шаблоны, верно?) Некоторые шаблоны легко тестировать. Некоторые — не очень. Иногда не хватает конечной ясности насчет внедрения mock-кода (заглушки) в тестируемый шаблон. Я наблюдал несколько причин, по которым внедрение кода становится сложным.

Ниже я привел несколько примеров с примерно возрастающей сложностью внедрения кода.

На днях прошла встреча международного комитета по стандартизации C++ в Кёльне. В прошлый раз был принят feature freeze на C++20, так что комитет должен был обсуждать только исправления уже принятых вещей, а добавлять новинки уже в C++23…

… но всё было не так!



Что сделали с std::flat_map; останутся ли страшные ключевые слова co_return, co_await и co_yield; успели ли доделать std::format; в каком виде будут контракты в C++20? Всё это вас ждёт под катом.

В 1998 году, когда появилась база MNIST, требовались недели для обучения самых передовых компьютеров, достигавших гораздо худших результатов, чем сегодняшние, на получение которых при помощи GPU уходит менее часа. Поэтому MNIST уже не является задачей, раздвигающей границы возможностей технологий; скорость обучения говорит о том, что эта задача хорошо подходит для изучения данной технологии. Тем временем, исследования идут дальше, и в современной работе изучаются гораздо более сложные для решения задачи. В данном разделе я кратко опишу некоторые примеры текущей работы, связанной с распознаванием изображений при помощи нейросетей.

Этот раздел отличается от остальной части книги. В книге я фокусировался на предположительно долгоживущих идеях – обратном распространении, регуляризации, свёрточных сетях. Я пытался избегать результатов, считающихся модными на момент написания, чья долговременная ценность представлялась сомнительной. В науке подобные результаты чаще всего оказываются однодневками, быстро исчезают и не оказывают долговременного влияния. Учитывая это, скептик сказал бы: «Разумеется, недавний прогресс в распознавании изображений можно считать примером такой однодневки? Через два-три года всё поменяется. Так что эти результаты наверняка будут интересны небольшому числу специалистов, конкурирующих на переднем плане? К чему вообще их обсуждать?»

Привет, Хаброжители! Книга Джоша Скина и Дэвида Гринхола основана на популярном курсе Kotlin Essentials от Big Nerd Ranch. Яркие и полезные примеры, четкие объяснения ключевых концепций и основополагающих API не только знакомят с языком Kotlin, но и учат эффективно использовать его возможности, а также позволяют освоить среду разработки IntelliJ IDEA от JetBrains.

Неважно, опытный вы разработчик, который хочет выйти за рамки Java, или изучаете первый язык программирования. Джош и Дэвид проведут вас от основных принципов к расширенному использованию Kotlin, чтобы вы могли создавать надежные и эффективные приложения.

Язык C++ постоянно развивается, и нам как разработчикам статического анализатора важно следить за всеми изменениями, чтобы поддерживать все новые возможности языка. В этой обзорной статье я хотел бы поделиться с читателем наиболее интересными нововведениями, появившимися в C++17, а также продемонстрировать их на примерах.

Этот хабрапост объединяет десять лучших докладов от таких спикеров, как Nicolai Josuttis, Timur Doumler, Андрей Давыдов и многих других.

C++17/20/23, concepts, immutable data structures, concurrency, parallelism, metaprogramming — всё это темы конференции C++ Russia 2019, прошедшей этой весной в Москве. Более шести сотен участников, известные международные спикеры, глубокие доклады. Обратите внимание — доклады такие, что устареют очень нескоро, а применить полученные знания можно хоть сейчас.

Формат таков:

• Обязательное видео на YouTube
• Подробное описание доклада на русском языке (со слайдами, если они есть)
• Краткая биография докладчика

Не стесняйтесь писать комментарии! Кстати, в плейлисте, опубликованном под катом, есть не только топ-10. И мы выключили рекламу на YouTube, так что никто не будет мешать.

Если вы программируете на C++, то наверняка задавались вопросом почему нельзя сравнить два строковых литерала или выполнить их конкатенацию:

auto str = "hello" + "world"; // ошибка компиляции

if ("hello" < "world") { // компилируется, но работает не так, как ожидалось
    // ...
}

Впрочем, как говорится, "нельзя, но если очень хочется, то можно". Ломать стереотипы будем под катом, причем прямо на этапе компиляции.

Одна из новых возможностей C++11 — спецификатор constexpr. С помощью него можно создавать переменные, функции и даже объекты, которые будут рассчитаны на этапе компиляции. Это удобно, ведь раньше для таких целей приходилось использовать шаблоны. Но тут все не так просто. У тех, кто не так хорошо знаком с constexpr, может сложиться впечатление, что теперь не будет никаких проблем с расчетами на этапе компиляции. Но на constexpr-выражения наложены серьезные ограничения.

В первой части будет рассказано про constexpr, о том, какие будут изменения в стандарте C++14, а во второй части будет пример использования constexpr: библиотека, которая считает результат математического выражения в строке.
С помощью нее можно будет написать следующий код:

constexpr auto x = "(4^2-9)/8+2/3"_solve;
std::cout << "Answer is " << x;

И ответ в виде дроби будет получен на этапе компиляции:
Answer is 37/24
Сразу предупреждаю, код этой библиотеки сложно понять.
Кому эта тема интересна, добро пожаловать под кат!

Все мы изучали в курсе математики численные методы. Это такие методы, как интегрирование, интерполяция, ряды и так далее. Существует два вида числовых методов: детерминированные и рандомизированные.

Типичный детерминированный метод интегрирования функции $$ в интервале $$ выглядит так: мы берём $$ равномерно расположенных в интервале точек $$, вычисляем $$ в средней точке $$ каждого из интервалов, определяемых этими точками, суммируем результаты и умножаем на ширину каждого интервала $$. Для достаточно непрерывных функций $$ при увеличении $$ результат будет сходиться к верному значению.

Python — это язык программирования, который отлично подходит для разработки самостоятельных скриптов. Для того чтобы добиться с помощью подобного скрипта желаемого результата, нужно написать несколько десятков или сотен строк кода. А после того, как дело сделано, можно просто забыть о написанном коде и перейти к решению следующей задачи.

Если, скажем, через полгода после того, как был написан некий «одноразовый» скрипт, кто-то спросит его автора о том, почему этот скрипт даёт сбои, об этом может не знать и автор скрипта. Происходит подобное из-за того, что к такому скрипту не была написана документация, из-за использования параметров, жёстко заданных в коде, из-за того, что скрипт ничего не логирует в ходе работы, и из-за отсутствия тестов, которые позволили бы быстро понять причину проблемы.



При этом надо отметить, что превратить скрипт, написанный на скорую руку, в нечто гораздо более качественное, не так уж и сложно. А именно, такой скрипт довольно легко превратить в надёжный и понятный код, которым удобно пользоваться, в код, который просто поддерживать как его автору, так и другим программистам.

Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, собирается продемонстрировать подобное «превращение» на примере классической задачи «Fizz Buzz Test». Эта задача заключается в том, чтобы вывести список чисел от 1 до 100, заменив некоторые из них особыми строками. Так, если число кратно 3 — вместо него нужно вывести строку Fizz, если число кратно 5 — строку Buzz, а если соблюдаются оба этих условия — FizzBuzz.

Стандарт C++17 добавил в язык новую фичу: Class Template Argument Deduction (CTAD). Вместе с новыми возможностями в C++ традиционно добавились и новые способы отстрела собственных конечностей. В этой статье мы будем разбираться, что из себя представляет CTAD, для чего используется, как упрощает жизнь, и какие в нём есть подводные камни.