Добрый день, уважаемые хабровчане!
После длительного перерыва, связанного с защитой дипломного проекта в Бауманке, я снова вернулся к написанию статей. Так как с недавнего времени я занялся 32-битными микроконтроллерами серии STM32F на ядре ARM Cortex-M3, об этом и пойдет мой рассказ. Мне статья поможет систематизировать знания об этих замечательных микроконтроллерах, а вам, я надеюсь, послужит одной из ступеней на пути к их использованию и развеет страхи и сомнения, которые всегда возникают после уютных 8-битных AVRок при упоминании страшных 32-битных монстров.
Итак, почему Cortex, чем же плохи АVR?

Добрый день, уважаемые хабровчане. В своей прошлой статье я рассмотрел применение замечательных микроконтроллеров STM32F1xx на примере управления сервоприводами. В этой статье мы обратимся к более интересному вопросу – управлению цветным графическим LCD-дисплеем. Помимо стандартной работы с дисплеем я постараюсь осветить вопросы использования особенностей микроконтроллеров STM32F для эффективного решения данного вопроса. Итак, начнем.

Каждый программист когда-то давно, в начале своего Пути писал что-то типа вот этого:

double div( double a, double b )
{
	return a / b;
}

И был в полной уверенности, что эта функция делает именно то, что нужно — делит а на b. Но рано или поздно рядом оказывался друг или преподаватель, который объяснял, что эта функция делает еще одну важную в жизни любой программы вещь: валит её с исключением деления на ноль, если b равно нулю. После этого к будущему программисту приходило понимание необходимости проверки входных данных. Кто-то на этом решал вопрос исчерпанным, а кто-то приходил к мысли, что это только половина Дао.

Здравствуйте!

Те, кто занимается программированием рано или поздно сталкивается с необходимостью прохождения технического собеседования у потенциального работодателя.

О том, что спрашивают на собеседовании у C++ программистов, а также об ответах на эти вопросы и пойдет речь в данном посте.

Пару лет назад я прочитал интересные факты о жизненном цикле периодических цикад. Обычно мы не видим вокруг себя много этих насекомых, потому что бóльшую часть своей жизни они проводят под землёй и тихо сосут корни растений.

Однако, в зависимости от вида, каждые 7, 11, 13 или 17 лет периодические цикады одновременно массово вылезают на свет и превращаются в шумных летающих тварей, спариваются и вскоре умирают.

Хотя наши странные цикады весело уходят в иной мир, возникает очевидный вопрос: это просто случайность, или числа 7, 11, 13 и 17 какие-то особенные?

Напоминаю, что мы пишем компилятор для игрушечного языка джей-скрип. Начали с компиляции в п-код, потратили немало сил на его оптимизацию, и приготовились к заключительному этапу компиляции — к выводу машинно-зависимого выполнимого кода.
Никаких замысловатых алгоритмов тут уже нет: по большому счёту, только замена одной системы команд на другую.

Далее в посте:

1. Выбор кода
2. Загрузчик
3. Изменения в п-коде
4. Генерация
5. Что получилось?

Преобразование Хафа — это метод обнаружения прямых и кривых линий на полутоновых или цветных изображениях. Метод позволяет указать параметры семейства кривых и обеспечивает поиск на изображении множества кривых заданного семейства. Мы рассмотрим его применение для поиска на изображении прямолинейных отрезков и дуг окружностей.

Данный цикл статей посвящён низкоуровневому программированию, то есть архитектуре компьютера, устройству операционных систем, программированию на языке ассемблера и смежным областям. Пока что написанием занимаются два хабраюзера — iley и pehat. Для многих старшеклассников, студентов, да и профессиональных программистов эти темы оказываются весьма сложными при обучении. Существует много литературы и курсов, посвящённых низкоуровневому программированию, но по ним сложно составить полную и всеохватывающую картину. Сложно, прочитав одну-две книги по ассемблеру и операционным системам, хотя бы в общих чертах представить, как же на самом деле работает эта сложная система из железа, кремния и множества программ — компьютер.

Каждый решает проблему обучения по-своему. Кто-то читает много литературы, кто-то старается поскорее перейти к практике и разбираться по ходу дела, кто-то пытается объяснять друзьям всё, что сам изучает. А мы решили совместить эти подходы. Итак, в этом курсе статей мы будем шаг за шагом демонстрировать, как пишется простая операционная система. Статьи будут носить обзорный характер, то есть в них не будет исчерпывающих теоретических сведений, однако мы будем всегда стараться предоставить ссылки на хорошие теоретические материалы и ответить на все возникающие вопросы. Чёткого плана у нас нет, так что многие важные решения будут приниматься по ходу дела, с учётом ваших отзывов.

Топологическая сортировка (Topological sort) — один из основных алгоритмов на графах, который применяется для решения множества более сложных задач.
Задача топологической сортировки графа состоит в следующем: указать такой линейный порядок на его вершинах, чтобы любое ребро вело от вершины с меньшим номером к вершине с большим номером. Очевидно, что если в графе есть циклы, то такого порядка не существует.
Ориентированной сетью (или просто сетью) называют бесконтурный ориентированный граф. В задачах подобного плана рассматриваются только конечные сети.

↑ Пример ориентированного неотсортированного графа, к которому применима топологическая сортировка

Вероятно, многие программисты если и не мечтали, то хотя бы задумывались о написании собственного эмулятора какого-либо процессора. Возможно, некоторые даже экспериментировали с чем-то вроде Z80. Но не многие дошли до финальной реализации эмулятора.



В этой заметке я хотел бы поговорить о создании простого эмулятора игровой платформы CHIP-8 из далеких 70-х. Во-первых, мы прикоснемся к истории, а во-вторых, эта платформа из за своей простоты позволит создать полностью функциональный эмулятор даже начинающим программистам.

Два плюс два, умножить на два?

Не знаю как вы, но я в школе долго мучился, пытаясь разобраться с приоритетом операций и скобками. Потом, как и каждый начинающий программист, я мучился с приоритетом операций и скобками, когда писал собственный калькулятор. А оказалось, что все эти мучения были напрасны. Ведь существует прекрасный механизм, известный, как обратная польская запись. О том, что это такое и как с этим работать я и хочу вам рассказать.

Обнаружение пешеходов используется главным образом в исследованиях, посвященных беспилотным автомобилям. Общая цель обнаружения пешеходов — предотвращение столкновения автомобиля с человеком. На Хабре недавно был топик про «умные машины». Создание подобных систем очень популярное направление исследований (Darpa challenge). Я занимаюсь распознаванием пешеходов для подобного проекта интеллектуальных автомобилей. Очевидно, что проблема обнаружения пешеходов — программная, а предотвращение столкновения — аппаратная. В данной статье я упомяну лишь о программной части, кратко расскажу об одном способе обнаружения людей на изображении и алгоритме классификации.

В наше время все большую популярность набирают генетические алгоритмы. Их используют для решения самых разнообразных задач. Где-то они работают эффективнее других, где-то программист просто решил выпендриться…

Так что же такое генетический алгоритм? Если верить википедии, то генетический алгоритм — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию. Является разновидностью эволюционных вычислений. Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.

Т.е. генетический алгоритм работает наподобие нашей с вами эволюции. Сначала создаются начальные популяции, затем они скрещиваются между собой (при этом возможно возникновение мутаций). Популяции выжившие в процессе естественного отбора проверяются на удовлетворение заданным критериям. Если удовлетворяют — все счастливы, если нет — вновь скрещиваются и так до финальной победы.

Как это все выглядит вы можете увидеть на следующем рисунке:

Меня всегда завораживало таинство рождения программой программы. К сожалению, российские вузы уделяют мало внимания сей интереснейшей теме. Рассчитываю написать серию постов, в которых поэтапно создадим маленький работоспособный компилятор.

Первые посты серии уже подготовлены, и бета-тестировались в одном маленьком и наглухо закрытом сообществе. Тем не менее, я буду продолжать их править с учётом пожеланий почтенной хабрапублики.

Далее в посте:

1. С какой стати писать компиляторы?
2. Общий план
3. Анализ текста
4. Практический пример
5. Как это работает?

В предыдущем посте было много кода и, по некоторым мнениям, недостаточно объяснений. Будем чередовать: в этот раз будет много теории, а до практики почти не дойдёт.

Далее в посте:

1. Магазинный автомат
2. Формальные грамматики
3. LR-парсинг

Это единственный пост в серии, в центре внимания которого — старообрядный сишный бизон, так надоевший некоторым. Тем, кто пишет не на Си, пост всё равно должен быть интересен, потому что похожие по принципу работы генераторы LR-парсеров существуют для очень многих языков. Тех же, кто идеологически не приемлет LR-парсеры, мне сегодня привлечь нечем.

Далее в посте:

1. Компиляция грамматики
2. Двухступенчатый парсер
3. Что у него внутри?
4. Конфликты в грамматике
5. Как это работает?

С грамматиками калькуляторов поиграли достаточно, переходим к языкам программирования. Бета-тестеры статьи подали идею писать JavaScript-подобный язык: начнём с простейшего скобчатого скелета, и будем его постепенно обращивать наворотами — синтаксическим сахаром, типами данных, поддержкой функций, и т.д.

Чтобы неполноценность нашего языка была понятна уже из названия, назовём его JSkrip.

Далее в посте

1. Синтаксис
2. Грамматика
3. Парсер
4. Синтаксическое дерево
5. Pretty-printing

До сих пор занимались восходящим синтаксическим разбором. Какие ещё есть варианты?
Отложим бизона в сторону, и вернёмся к теории.

Далее в посте:

1. Идея
2. Воплощение
3. Холивар
4. Бэктрекинг

Первый этап — разбор синтаксиса нашего джей-скрипа — пройден; подбираемся к генерации кода.

Начнём с генерации п-кода (промежуточного переносимого псевдокода) — нечто вроде «абстрактного машинного языка». Его выбирают так, чтобы

• его было легко генерировать;
• его было легко обрабатывать.

Обработка п-кода — это, как правило, его переработка в исполнимый машинно-зависимый код. Тем не менее, можно ограничиться лишь генерацией п-кода, и объявить его готовой скомпилированной программой. Запуск такой программы будет, по сути, интерпретацией п-кода. У этого подхода всё больше и больше сторонников; так что и мы для начала ограничимся компиляцией в п-код.

Далее в посте:

1. Выбор кода
2. Компиляция
3. Выполнение
4. Backpatching

File names are infinite in length, where infinity is set to 255 characters.
--Peter Collinson: The Unix File System

Итак, у нас есть программа на п-коде, и в её распоряжении неограниченное количество регистров (т.е. 255). Число регистров у реального процессора куда меньше (предположим, четыре). Что будем делать?

Далее в посте:

1. Разбор п-кода
2. Время жизни
3. Реализация
4. Простые оптимизации
5. Расщепление версий
6. Работа с памятью
7. Что получилось?