Часть 2: Отправка и получение сообщений

В этой серии статей мы рассматриваем процесс создания масштабируемого сервера для чата в реальном времени, во всех деталях. Цель статьи — показать пример практического применения языка Rust на фоне изучения концепций системного программирования и системных API, шаг за шагом.

Вторая часть является прямым продолжением первой, поэтому если вы ее пропустили (или забыли контекст), то рекомендую сначала ознакомиться с ней. В этой части мы продолжаем реализацию протокола WebSocket.

1. Intro

— Татьяна Леонидовна, а можно, мы посмотрим это кино с субтитрами?
— Нет, малолетние дятлы, мы тренируем ваше слуховое восприятие, поэтому кино вы будете смотреть без них! С субтитрами вы будете только читать текст и не слушать.
— Татьяна Леонидовна, но без субтитров мы больше половины не понимаем!
— А вот это уже ваши проблемы.

Начало 2000-х, диалог с учителем во французской спецшколе, Санкт-Петербург.

Всем привет! Сегодня хотел бы поделиться с вами небольшой историей, которая должна (во всяком случае, я надеюсь) ещё раз обратить внимание на вопрос допустимости использования профессионализмов и специфических технических терминов при разговоре с людьми.

Пара часов из жизни математика-программиста или читаем википедию

Для начала в качестве эпиграфа цитирую rocknrollnerd:

— Здравствуйте, меня зовут %username%, и втайне раскрываю суммы из сигма-нотации на листочке, чтобы понять, что там происходит.
— Привет, %username%!

Итак, как я и говорил в своей прошлой статье, у меня есть студенты, которые панически боятся математики, но в качестве хобби ковыряются паяльником и сейчас хотят собрать тележку-сигвей. Собрать-то собрали, а вот держать равновесие она не хочет. Они думали использовать ПИД-регулятор, да вот только не сумели подобрать коэффициенты, чтобы оно хорошо работало. Пришли ко мне за советом. А я ни бум-бум вообще в теории управления, никогда и близко не подходил. Но зато когда-то на хабре я видел статью, которая говорила про то, что линейно-квадратичный регулятор помог автору, а пид не помог.

Если ПИД я ещё себе худо-бедно на пальцах представляю (вот моя статья, которую с какого-то перепугу перенесли на гиктаймс), то про другие способы управления я даже и не слышал толком. Итак, моя задача — это представить себе (и объяснить студентам, а заодно и вам), что такое линейно-квадратичный регулятор. Пока что работы с железом не будет, я просто покажу, как я работаю с литературой, ведь именно это и составляет львиную долю моей работы.

Раз уж пошёл эксгибиционизм про мою работу, то вот вам моё рабочее место (кликабельно):

Тепловизоры для смартфонов — довольно популярный аксессуар, их активно используют строители (поиск проблем с теплоизоляцией), туристы, охотники. Но до настоящего момента такие устройства продавались отдельно. Сейчас ситуация поменялась — компания Caterpillar, производитель защищенных смартфонов CAT, представила модель телефона с тепловизором. Новинка получила название S60, это защищенное устройство с герметичным корпусом, защищенным от воды.

Как и все прочие модели компании, S60 не боится ударов, воды и пыли. Теперь добавился еще и тепловизор, инфракрасная камера с разрешением 640*480. Компания утверждает, что такой смартфон могут использовать спасатели, для поиска людей в завалах, полиция, электрики и фермеры. Конечно, примеров использования тепловизора можно привести множество, и его интеграция со смартфоном — отличное решение.

На Хабре, по меркам старожилов, я совсем недавно, всего два года, но пишу активно, по возможности каждый день. Так вот, читая статьи, да и просто прокручивая ленту свежих публикаций как на Хабре, так и на GT, я понял, что многие просто не могут совладать с версткой текста и, как следствие, достаточно часто годные публикации хоронятся их же авторами из-за нечитабельности текста. Или отпугивает кривая КДПВ, или еще что произойдет.

Возможно, для опытных авторов пост покажется капитанским, мелочным, или еще каким, ведь главное содержание, но тем, кто хочет пройти песочницу и влиться в Хабра-сообщество, я уверен, он поможет не только написать что-то полезное, но и красиво свой труд преподнести.

Картинка Для Привлечения Внимания и выравнивание по левому краю

Так уж сложилось, что вся лента Хабрахабра выровнена по левому краю. По этой причине опытные авторы небольшие изображения оставляют слева или используют картинки шириной в 800-1000 px. Отдельно хочется заметить, что чуть ли не лучшим является соотношение КДПВ 2 к 1, т.е. изображения 800х400 px. Подобная пропорция позволяет SMM-щику соц. сетей не изгаляться с вашей картинкой (а то и вовсе искать что-то другое, более подходящее по размерам), а использовать оригинал, не нарушая задумки автора.

ARM Cortex-M3 — это, пожалуй, самое популярное на сегодняшний день 32-разрядное процессорное ядро для встраиваемых систем. Микроконтроллеры на его базе выпускают десятки производителей. Причина этому — универсальная, хорошо сбалансированная архитектура, а следствие — непрерывно растущая база готовых программных и аппаратных решений.

Ругать Cortex-M3, в общем-то, не за что, но сегодня я предлагаю подробно рассмотреть Cortex-M4F — расширенную версию всеми любимого процессорного ядра. Перенести проект с микроконтроллера на базе Cortex-M3 на кристалл на базе Cortex-M4F довольно просто, а для ряда задач такой переход стоит затраченных усилий.

Под катом краткий обзор современных Cortex'ов, обстоятельное описание блоков и команд, отличающих Cortex-M4F от Cortex-M3, а также сравнение процессорных ядер на реальной задаче — будем измерять частоту мерцания лампы на микроконтроллерах с разными ядрами.

В далекие времена, для IT-индустрии это 70-е годы прошлого века, ученые-математики (так раньше назывались программисты) сражались как Дон-Кихоты в неравном бою с компьютерами, которые тогда были размером с маленькие ветряные мельницы. Задачи ставились серьезные: поиск вражеских подлодок в океане по снимкам с орбиты, расчет баллистики ракет дальнего действия, и прочее. Для их решения компьютер должен оперировать действительными числами, которых, как известно, континуум, тогда как память конечна. Поэтому приходится отображать этот континуум на конечное множество нулей и единиц. В поисках компромисса между скоростью, размером и точностью представления ученые предложили числа с плавающей запятой (или плавающей точкой, если по-буржуйски).

Арифметика с плавающей запятой почему-то считается экзотической областью компьютерных наук, учитывая, что соответствующие типы данных присутствуют в каждом языке программирования. Я сам, если честно, никогда не придавал особого значения компьютерной арифметике, пока решая одну и ту же задачу на CPU и GPU получил разный результат. Оказалось, что в потайных углах этой области скрываются очень любопытные и странные явления: некоммутативность и неассоциативность арифметических операций, ноль со знаком, разность неравных чисел дает ноль, и прочее. Корни этого айсберга уходят глубоко в математику, а я под катом постараюсь обрисовать лишь то, что лежит на поверхности.

Все знают и любят ассемблер x86. Большинство его инструкций современный процессор исполняет за единицы или доли наносекунд. Некоторые операции, которые декодируются в длинную последовательность микрокода, или ожидающие доступа к памяти могут исполняться намного дольше — до сотен наносекунд. Этот пост — о рекордсменах. Хит парад из четырех инструкций под катом, но для тех, кому лень читать весь текст, я напишу здесь, что главный злодей — [memory]++ при определенных условиях.



КПДВ взята из документа Агнера Фога, который, наряду с двумя документами от Intel (optimization guide и architecture software development manual) содержат много полезного и интересного по теме.

Кто-то сидит перед компьютерами в уютных офисах, кто-то работает из дома, а кому-то повезло чуть больше, и теперь он кодит под пальмой в Таиланде. Поэтому для большинства из нас «легкость» – неотъемлемая характеристика современного лэптопа. Но есть серьезные ребята, которые работают с техникой в экстремальных условиях: например, ищут новые месторождения полезных ископаемых на Крайнем Севере или занимаются исследованиями в Антарктиде. А суровым специалистам в суровых условиях нужен максимально надежный, прочный и защищенный ноутбук. Об одном из таких решений мы сегодня и расскажем. Встречайте: Dell Latitude 14 Rugged Extreme!

Привет, Geektimes!

Управление мощными нагрузками — достаточно популярная тема среди людей, так или иначе касающихся автоматизации дома, причём в общем-то независимо от платформы: будь то Arduino, Rapsberry Pi, Unwired One или иная платформа, включать-выключать ей какой-нибудь обогреватель, котёл или канальный вентилятор рано или поздно приходится.

Традиционная дилемма здесь — чем, собственно, коммутировать. Как убедились многие на своём печальном опыте, китайские реле не обладают должной надёжностью — при коммутации мощной индуктивной нагрузки контакты сильно искрят, и в один прекрасный момент могут попросту залипнуть. Приходится ставить два реле — второе для подстраховки на размыкание.

Вместо реле можно поставить симистор или твердотельное реле (по сути, тот же тиристор или полевик со схемой управления логическим сигналом и опторазвязкой в одном корпусе), но у них другой минус — они греются. Соответственно, нужен радиатор, что увеличивает габариты конструкции.



Я же хочу рассказать про простую и довольно очевидную, но при этом редко встречающуюся схему, умеющую вот такое:

• Гальваническая развязка входа и нагрузки
• Коммутация индуктивных нагрузок без выбросов тока и напряжения
• Отсутствие значимого тепловыделения даже на максимальной мощности

Но сначала — чуть-чуть иллюстраций. Во всех случаях использовались реле TTI серий TRJ и TRIL, а в качестве нагрузки — пылесос мощностью 650 Вт.

В прошлых статьях был рассмотрен принцип работы синхронного и асинхронного электродвигателей, а также рассказано, как ими управлять. Но видов электродвигателей существует гораздо больше! И у каждого из них свои свойства, область применения и особенности.

В этой статье будет небольшой обзор по разным типам электродвигателей с фотографиями и примерами применений. Почему в пылесос ставятся одни двигатели, а в вентилятор вытяжки другие? Какие двигатели стоят в сегвее? А какие двигают поезд метро?

Каждый электродвигатель обладает некоторыми отличительными свойствами, которые обуславливают его область применения, в которой он наиболее выгоден. Синхронные, асинхронные, постоянного тока, коллекторные, бесколлекторные, вентильно-индукторные, шаговые… Почему бы, как в случае с двигателями внутреннего сгорания, не изобрести пару типов, довести их до совершенства и ставить их и только их во все применения? Давайте пройдемся по всем типам электродвигателей, а в конце обсудим, зачем же их столько и какой двигатель «самый лучший».

Сегодня на специальной пресс-коференции ученые международной коллаборации LVC (LIGO) объявили о первом прямом детектировании гравитационных волн от слияния двух черных дыр с достоверностью 5.1σ.

UPD Запись пресс-конференции — историческое видео теперь. Кстати, отлично объясняю, что к чему. Еще добавил в конец статьи больше ссылок на материалы.


Image Credit: Bohn, Throwe, Hébert, Henriksson, Bunandar, Taylor, Scheel (see www.black-holes.org/lensing)

14 сентября 2015 год в 09:50:45 UTC два детектора LIGO (расположенные в США) одновременно наблюдали гравитационно-волновой сигнал GW150914. Сигнал с возрастающей частотой от 35 Гц до 250 Гц и амплитудой деформации метрики в 1x10^-21. Сигнал соответствует предсказаниям Общей Теории Относительности (ОТО) для слияния двух черных дыр массами 36 и 29 солнечной.

Что еще интереснее, это открытие впервые позволяет с уверенностью сказать о существовании систем черных дыр, и характеризовать динамику системы черных дыр с позиций ОТО.

Результаты исследования опубликованы сегодня в Physical Review Letters.

В последнее время всё чаще и чаще слышишь мнение, что сейчас происходит технологическая революция. Бытует мнение, что мир стремительно меняется.



На мой взгляд такое и правда происходит. И одна из главных движущих сил — новые алгоритмы обучения, позволяющие обрабатывать большие объёмы информации. Современные разработки в области компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения могут быстро принимать решения с точностью не хуже профессионалов.

Я работаю в области связанной с анализом изображений. Это одна из областей которую новые идеи затронули сильнее всего. Одна из таких идей — свёрточные нейронные сети. Четыре года назад с их помощью впервые начали выигрывать конкурсы по обработке изображений. Победы не остались незамеченными. Нейронными сетями, до тех пор стоящими на вторых ролях, стали заниматься и пользоваться десятки тысяч последователей. В результате, полтора-два года назад начался бум, породивший множество идей, алгоритмов, статей.

В своём рассказе я сделаю обзор тех идей, которые появились за последние пару лет и зацепили мою тематику. Почему происходящее — революция и чего от неё ждать.

Кто лишится в ближайшие лет десять работы, а у кого будут новые перспективные вакансии.

Память в современных микроконтроллерах принято разделять по признаку зависимости от энергоснабжения. К энергозависимой памяти относятся технологии DRAM и SRAM, к энергонезависимой — EEPROM/Flash Это разделение существует за счет того, что DRAM/SRAM обладают гораздо лучшим быстродействием по сравнению с энергонезависимой памятью. Но что было бы, если бы существовала энергонезависимая память, не уступающая энергозависимой памяти по скорости чтения/записи и энергопотреблению? Оказывается, такие технологии существуют. Одним из представителей этого класса памяти является технология FRAM или FeRAM. За подробностями прошу под кат.

Когда-то я вылез из песочницы с совочком в руке и постом о неблокирующих очередях и передаче данных между потоками. Тот пост был не столько об алгоритмах и их реализации, сколько об измерении быстродействия. Тогда же мне в комментариях задали совершенно резонный вопрос об обычных, блокирующих алгоритмах передачи — насколько они медленнее и вообще как выбрать оптимальный алгоритм под конкретную задачу.
Я конечно обещал и с энтузиазмом принялся за дело, даже получил забавные результаты, однако… какой-то изюминки не хватало, выходило скучно и плоско. В результате мой внутренний перфекционист обьединился с моим нескрываемым прокрастинатором и вдвоем они меня одолели, пост надолго осел в черновиках и даже совесть уже не вздрагивала при виде забытого заголовка.
Однако все меняется, появляются новые технологии, старые исчезают в архивах, и я вдруг решил что пришло время отдавать долги и сдерживать обещания. В качестве наказания мне пришлось все переписать с нуля, если скупой платит дважды, то ленивый дважды переделывает, так мне и надо.
Да, за КДПВ извиняюсь — оно конечно совсем из другой предметной области, но для иллюстрации взаимодействия между потоками подходит тем не менее идеально.

Недавно в нашем проекте возникла необходимость программно получать информацию о перечислениях (enum), например, имена констант в виде строк, а также общий список всех имеющихся в enum-е констант.

enum Suit { Spades, Hearts, Diamonds, Clubs };

Обычно решение данной задачи базируется на дублировании значений, например, внутри switch-а:

switch(value)
{
    case Spades:   return "Spades";
    case Hearts:   return "Hearts";
    case Diamonds: return "Diamonds";
    case Clubs:    return "Clubs";
    default:       return ""
};

И возможно, для небольших перечислений такое решение действительно является приемлемым, однако если значений много, и особенно, если они время от времени меняются, то рано или поздно разработчик может забыть дописать или изменить соответствующие строки в switch. Сюда прибавляются и другие очевидные минусы, например сам факт необходимости дублирования значений уже вызывает у меня некоторое недовольство.

Поэтому я постарался найти путь, который вообще не требовал бы дублирования, но при этом полностью справлялся бы с поставленной задачей. Думаю, у меня получилось.

Далее в статье я опишу способ, позволяющий организовать рефлексию для enum-ов. Кому интересно — добро пожаловать под кат.

Можно ли добавить в микропроцессор инструкции (команды)? Если вы используете микросхемы ПЛИС / FPGA с реконфигурируемой логикой и микропроцессорное ядро, которые синтезирутся из описания на языках Verilog и VHDL, то можете. Причем это будет «честное», настоящее расширение системы команд, а не трюк типа программной эмуляции инструкции в обработчике исключения от зарезервированной команды, и не «микрокод», популярный в исторических процессорах 1970-х годов.

Команды, добавленные в современный синтезируемый процессор с помощью модификации его исходников на Verilog или VHDL, могут работать в конвейере и обрабатываться процессором как его собственные, без временных задержек.

Главная проблема с модификацией исходников дизайна процессора на Verilog или VHDL — трудоемкость. Нужно понять, как работает логика различных блоков и избежать нежелательных побочных эффектов. К счастью, существует способ расширения процессора, который превращает семестровый студенческий проект в нечто, что студент может спроектировать за одну лабораторную работу. Этот способ — интерфейс CorExtend / UDI (User Defined Instructions) в микропроцессорном ядре MIPS microAptiv UP, которое используется в пакете для образования MIPSfpga.

В рамках университетской программы MIPSfpga компании Imagination Technologies можно скачать настоящий индустриальный код на Verilog процессора MIPS microAptiv UP.
https://community.imgtec.com/university/resources/

Одним из распространенных применений UDI является манипуляции битами в алгоритмах шифрования. Другой пример — создание специальных инструкций для ускорения алгоритмов ЦОС Accelerating DSP Filter Loops with MIPS® CorExtend® Instructions.

Однако в наборе документации к MIPSfpga интерфейс между ядром и CorExtend описан недостаточно подробно. Подробная документация предоставляется только лицензиатам ядер. В этой статье представлено мое описание данного интерфейса на основе изучения исходного кода. Его можно также скачать в формате pdf MIPS microAptiv UP Processor CorExtend UDI interface protocol guide.

CorExtend занимает следующее место в RTL иерархии ядра m14k microAptiv.

Сейчас для многих компьютерное зрение не является тайной за семью замками. Однако новые алгоритмы и подходы не перестают впечатлять. Одним из таких направлений является монокулярное зрение, в особенности SLAM. О том, как мы решали задачу навигации квадрокоптера, оснащенного единственной камерой, и пойдет речь в этой статье.

Середина ХХ столетия, СССР. Основное внимание было уделено созданию универсальных ЭВМ для решения сложных математических вычислительных задач, это были стационарные машины, которые ориентировались на последовательное или пакетное решение задач, вне связи с реальным масштабом времени и динамическим изменением параметров объектов внешней среды. Но уже к концу 50 годов в Министерстве обороны страны возник интерес к применению таких ЭВМ для решения задач обработки информации и управления в военных системах. Но сразу же возникли трудности, связанные с недостатками таких универсальных машин при использовании их в военных системах для решения задач управления в реальном времени. Поэтому начало ускоренными темпами развиваться направление вычислительной техники военного предназначения.



Четко стали различать два класса ЭВМ: стационарные и мобильные. Развитию мобильных типов ЭВМ содействовали разные требования заказчиков, так как планировалось применять их и в сухопутных, и в авиационных, и в морских, и в ракетных, и в других систем в оборонных отраслях промышленности и на предприятиях, цифровая вычислительная техника начала применяться для систем противовоздушной и противоракетной обороны, для контроля космического пространства и управления полетами в авиации и в космосе. Стационарные работали в помещениях, а мобильные, следовательно, должны были быть транспортабельными.