Хочу рассказать о процессоре, который я разработал в 2016 году. Он реализован на C как виртуальная машина. Мой друг Бьёрн написал для него ассемблер на F#.

Periwinkle представляет собой процессор OISC (one instruction set computer), в отличие от RISC и CISC. У него нет никакой конвейеризации. По сути, производительность не является главной задачей проекта, он создан скорее для удовольствия и в учебных целях.

Моя подруга Алёна придумала ему название Periwinkle, то есть барвинок (этот удивительно живучий цветок считается символом жизненной силы — прим. пер.)

Прим. перев.: service mesh — явление, которое ещё не имеет устойчивого перевода на русский язык (более 2 лет назад мы предлагали вариант «сетка для сервисов» или «сервисная сетка», а чуть позже некоторые коллеги стали продвигать сочетание «сервисное сито»). Постоянные разговоры об этой технологии привели к ситуации, в которой слишком тесно переплелись маркетинговая и техническая составляющие. Этот замечательный материал от одного из авторов оригинального термина призван внести ясность для инженеров и не только.


Комикс от Sebastian Caceres

Введение

Если вы инженер-программист, работающий где-то в районе бэкенд-систем, термин «service mesh», вероятно, уже прочно закрепился в вашем сознании за последние пару лет. Благодаря странному стечению обстоятельств, это словосочетание захватывает отрасль все сильнее, а хайп и связанные с ним рекламные предложения нарастают словно снежный ком, летящий вниз по склону и не подающий никаких признаков замедления.

Service mesh зародилась в мутных, тенденциозных водах экосистемы cloud native. К сожалению, это означает, что значительная часть связанной с ней полемики варьируется от «низкокалорийной болтовни» до — если воспользоваться техническим термином — откровенной чуши. Но если отсеять весь шум, можно обнаружить, что у service mesh есть вполне реальная, определенная и важная функция.

В этой публикации я попытаюсь проделать именно это: представить честное, глубокое, ориентированное на инженеров руководство по сервисным сеткам. Я собираюсь ответить не только на вопрос: «Что это такое?», — но и «Зачем?», а также «Почему именно сейчас?». Наконец, попытаюсь обрисовать, почему (по моему мнению) конкретно эта технология вызвала такой сумасшедший ажиотаж, что само по себе интересная история.

Пару недель назад я случайно открыл резюме всему интернету и прошел пару собеседований. Это навело меня на мысли о процессе отбора в целом.

В идеальном мире я бы хотел чтобы собеседование отнимало у меня как можно меньше времени. И мне нужно, чтобы я устраивался только в подходящие мне компании. Не хочется искать работу через месяц после выхода на предыдущую. Но как себя вести, чтобы добиться этого?

С другой стороны, мне может потребоваться собеседовать кандидата. И приоритеты у меня все те же. Я не хочу тратить много времени и мне необходимо избежать ситуаций с увольнением нового сотрудника по причине непригодности или по собственному желанию.

Держа в голове все вышесказанное, я начал анализировать процесс отбора кандидатов с обеих сторон. У меня в запасе был небольшой курс по теории игр, щепотка матстатистики и здравый смысл. А результаты — под катом.

Нарастающий (накопительный) итог долго считался одним из вызовов SQL. Что удивительно, даже после появления оконных функций он продолжает быть пугалом (во всяком случае, для новичков). Сегодня мы рассмотрим механику 10 самых интересных решений этой задачи – от оконных функций до весьма специфических хаков.

Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.

Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.

Мы разработали дизайн сети дата-центров, который позволяет разворачивать вычислительные кластеры размером больше 100 тысяч серверов с полосой бисекции (bisection bandwidth) свыше одного петабита в секунду.

Из доклада Дмитрия Афанасьева вы узнаете об основных принципах нового дизайна, масштабировании топологий, возникающих при этом проблемах, вариантах их решения, об особенностях маршрутизации и масштабирования функций forwarding plane современных сетевых устройств в «плотных» (densely connected) топологиях с большим числом ECMP-маршрутов. Кроме того, Дима коротко рассказал об организации внешней связности, физическом уровне, кабельной системе и способах дальнейшего увеличения емкости.



— Всем добрый день! Меня зовут Дмитрий Афанасьев, я сетевой архитектор Яндекса и занимаюсь преимущественно дизайном сетей дата-центров.

Здравствуйте, дорогие друзья!

Я Михаил Кравченко, дизайнер игровых интерфейсов.

Это статья о том как нарисовать кольцо Хавеля из игры Dark Souls 3. Перед вами результат, которого я добился примерно за полтора часа работы в фотошопе.



Дизайнера интерфейсов периодически просят нарисовать несколько иконок для игры, например, когда художник в отпуске и что-то срочно понадобилось. Так что иметь такой навык в своем арсенале довольно полезно. Ниже я опишу процесс рисования иконки.

Ну ладно, не совсем. Это был маленький грязный кликбейт. Но на конференции RIPE NCC Days, прошедшей 24-25 сентября в Киеве, было анонсировано скорое окончание раздачи подсетей /22 новым LIR-ам. О проблеме исчерпания адресного пространства IPv4 говорят уже давно. Вот уже около 7 лет, с тех пор, как региональным реестрам были выделены последние блоки /8. Несмотря на все сдерживающие и ограничительные мероприятия, неизбежного было не избежать. О том, что нас ждёт в связи с этим, под катом.

Когда вы хотите представить свою исследовательскую статью в журнале. Вы должны выбрать целевой журнал для своей области исследования, а также журнал должен быть проиндексирован в любой из основных баз данных индексации, таких как ISI, Scopus, SCI, SCI-E или ESCI. Но определить целевой журнал с хорошим отчетом о цитировании не так просто. В этой статье издательство «Взгляд Учёного» предоставляет ответы на часто задаваемые вопросы о выборе журнала. Также в этой статье обсуждается различие между журналами SCI, SCIE и SCImago.

Как проверить журнал, проиндексированный в базе данных индексации ISI?

Чтобы проверить журнал, проиндексирован ли он в базе данных ISI Web of Science или нет, выполните следующие действия.

Среди читающих этот текст, конечно, много специалистов. И, конечно, все отлично разбираются в своих областях и хорошо оценивают перспективность разных технологий и их развитие. При этом история (которая «учит тому, что она ничему не учит») знает немало примеров, когда специалисты уверенно делали разные прогнозы и промахивались о-о-о-очень сильно: 

• «У телефона слишком много недостатков, чтобы его можно было серьезно рассматривать, как средство коммуникации. Устройство не представляет для нас никакой ценности», — писали специалисты Western Union, тогда крупнейшей телеграфной компании в 1876 году. 
  
• «У радио нет будущего. Летательные аппараты тяжелее воздуха невозможны. Рентгенография окажется обманом», — зажигал Уильям Томсон лорд Кельвин в 1899, и можно, конечно, шутить, что британские ученые зажигали еще в XIX веке, но мы еще долго будем измерять температуру в Кельвинах, и сомневаться в том, что многоуважаемый лорд был хорошим физиком, причин нет. 
  
• «Кто, черт возьми, захочет слышать, как актеры говорят?», — говорил про звуковое кино Гарри Ворнер, основавший Warner Brothers в 1927, один из лучших экспертов по кино того времени. 
  
• «Нет причин, по которым кому-то нужен домашний компьютер», — Кен Олсон, основатель корпорации Digital Equipment в 1977, незадолго до взлета домашних компьютеров…
  
• В наше время ничего не поменялось: «Нет никаких шансов, что iPhone получит значительную долю рынка», — писал в USA Today гендиректор Microsoft Стив Балмер в апреле 2007 перед триумфальным взлетом смартфонов.
  

Можно было бы радостно потешаться над этими прогнозами, если бы ваш покорный слуга сам, например, не ошибался довольно серьезно в своей области. И если бы не видел, как массово ошибаются многие и многие эксперты. В общем, наблюдается классическое «никогда такого не было, и вот опять». И опять. И опять. Более того, эксперты и специалисты обречены на ошибки во многих случаях. Особенно когда дело касается проклятых экспоненциальных процессов. 

Краткое содержание первой части: скорочтение – это набор разных механик, которые [в некоторых случаях] помогают получать информацию из текста быстрее, чем при обычном чтении. Тем не менее, даже скорочтение не поможет читать с «пулеметной» скоростью – ваши способности возрастут, но вряд ли превысят 500-600 слов в минуту (среди комментаторов к предыдущей части материала, правда, были и те, кому удалось развить скорость чтения и до 700 слов в минуту). Большинство громких заявлений скорочтецов, ставивших мировые рекорды в тысячи слов в минуту, – не более чем самореклама и неподтвержденные данные (исключение – «человек дождя» Ким Пик).

Однако, как свидетельствуют исследования, не все методики скорочтения «одинаково полезны». Эффективность некоторых не подтверждена или спорна, но есть и такие техники, которые попросту идут вразрез с тем, что мы знаем о человеческой физиологии. Попробуем разобраться в возможностях наиболее популярных методик быстрого чтения.

Думаю, каждый, кто изучал или изучает в университете дискретную математику, знаком с понятием многочлена Жегалкина.

Главная особенность этих многочленов состоит в том, что любую булеву функцию можно представить полиномом Жегалкина, причем единственным образом.

Чаще всего для построения полиномов Жегалкина студентам предлагаются два метода построения таких полиномов: метод неопределенных коэффициентов и метод эквивалентных преобразований.

Расчеты с использованием данных методов часто оказываются громоздкими. По невнимательности допустить ошибку не составляет труда.

Под катом приведен один удобный алгоритм, для построения полиномов Жегалкина, который студенты воспринимают «на ура», т.к. требует только выполнение «механических действий» без применения каких-либо умственных усилий. Краткое описание метода можно найти в Википедии, но на мой взгляд по нему не совсем понятно, как быстро проводить вычисления. Мне метод известен под названием «метод треугольника Паскаля».