В этой статье я хочу описать работу над проектом альтернативного списка заблокированных адресов Re:filter: проблему с которой я столкнулся будучи пользователем существующих списков заблокированных ресурсов, шаги к решению и полезные на практике результаты этой работы.

Получилось реализовать в достаточно компактные списки доменов и адресов, которые не перегрузят среднестатистическое устройство, но при этом список будут разделять заблокированные ресурсы и не позволят, например, пускать через VPN трафик на незаблокированные ресурсы, а значит не нарушат работу сервисов, онлайн игр и т.д. непредсказуемым образом

Доброго дня. Это мой первый пост на хабре, поэтому не будьте особо строги к нему.

В мире разработки, системного администрирования и DevOps не смотря на то, что давно существуют и заняли свою нишу инструменты, связанные с централизованным сбором, визуализацией и анализом логов (graylog, ELK/EFK, loki, loggly и другие), всё ещё существует необходимость периодически взять шашку в руки и поработать со старыми/добрыми (а может быть и не очень добрыми) текстовыми логами. За 21 год своей деятельности я успел побыть системным администратором, DevOps инженером, разработчиком, CTO и системным аналитиком, но необходимость периодической работы с логами неизменно присутствовала в том или ином виде всегда. Это может быть разбор вывода нового сервиса или контейнера на машине разработчика, что-то, что ещё не успели завести (или сознательно по каким-либо причинам не завели) на централизованную систему сбора логов или, например, сервис, временно включенный в режиме debug для поиска причин проблемы. Ситуаций бывает много и ситуации бывают разные, а текстовые логи были, есть и ещё долго будут с нами.

Все, кто как-либо связан с DevOps знают про такие утилиты как more, less, tail, head, grep, sed, awk (а кто-то и ещё десяток более специфичных) и при необходимости их используют, но из тех, с кем я общался, никто не подтвердил мне, что знает про lnav. Я и сам не знал и искал нечто подобное более десяти лет. lnav — это не просто швейцарский армейский нож в мире работы с логами, а целый космический корабль, на котором можно улететь в соседнюю галактику. Мой мир разделился на "до" и "после" знакомства с этой утилитой. Там, где раньше требовались часы, а то и десятки часов на анализ логов, теперь хватает считанных минут.

Новый синтаксис для циклов for в C++ появился уже давно - более десяти лет назад в стандарте C++11. Идея, скрывающаяся за этим синтаксисом, не является сколь-нибудь запутанной, и практически все, кто интересуются новыми свойствами языка, быстро разобрались с тем, как этим синтаксисом пользоваться и, что важнее, как создавать свои типы, совместимые с синтаксисом range-based for. Однако, как мне кажется, именно в вопросах взаимодействия с пользовательскими типами спецификация range-based for содержит несколько интересных деталей, лежащих практически на поверхности, которые остаются незамеченными просто потому, что идиоматические подходы прекрасно обходятся и без них. Возможно, кому-то будет интересно взглянуть на них повнимательнее.

Лупхолы — это техника, позволяющая манипулировать глобальным состоянием компилятора, добавляя значения и считывая их.

Эта техника позволяет решать многие задачи, некоторые из которых будут рассмотрены в статье:

Узнать, какие параметры принимает конструктор типа.

Узнать, с какими шаблонными параметрами вызывался метод/функция с ADL.

Как сделать метапрограммирование с типами более похожим на обычный код, где есть состояние.

Написать этот материал меня побудило... отсутствие хороших статей по корутинам в C++ в русскоязычном интернете, как бы странно это не звучало. Ну серьезно, C++20 существует уже несколько лет как, но до сих пор почти все статьи про корутины, что встречаются в рунете, относятся к одному из двух типов. Или обзор начинается с самых глубин и мелочей, пересказывая cppreference, а потом автор выдыхается и все сводится к "ну а дальше все понятно, возьмите и примените это в своем коде", что напоминает известную картинку с совой. Либо иногда в статьях рассматривается применение корутин на примере генераторов, и этим все и ограничивается. Но, давайте будем честны, генераторы — это замечательно, но за все время моей многолетней карьеры разработчика я, вероятно, делал что‑то подобное генераторам разве что разок, в то время как асинхронный ввод‑вывод приходится использовать почти в каждом проекте. И поэтому меня гораздо больше интересует реализация асинхронного ввода‑вывода с использованием корутин, а не генераторы. Поэтому пришлось разбираться во всем самому.

TL;DR В статье рассказывается о том, как мне удалось перевести чтение лент в ВКонтакте**, Telegram, Facebook*, Instagram**, Reddit и почтовых рассылок в единый сервис InoReader. Причем почти без написания своих велосипедов.

Цель статьи осветить state of the art методы сжатия целых чисел, чтобы сэкономить в будущем время исследования алгоритмов и терминологии. При этом описание части алгоритмов может быть упрощено для понимания. Сравнение алгоритмов тоже находится вне рамках этой статьи. Подробнее можно почитать в ссылках.

Многие из упомянутых ниже алгоритмов используются в прикладных задачах: сжатие битмап, обратных индексов, просто массивов данных.

Дал ему подборку книг, он приходит месяца через два, и с порога такой сразу:
— Я с друзьями не могу разговаривать.
— Ну да есть такой, недостаточек.
интервью Жака Фреско

Есть много причин почему доступ научным статьям и книгам должен быть свободным:

Во-первых, это прекрасно

Пора попробовать новый взгляд, когда Windows для работы, а Linux для отдыха. Ведь Linux очень удобен как раз для игр или экспериментов с софтом, чтобы ничего не отвлекало, не было соблазна ещё немного поработать, что возможно только в Windows.

И если вы не знаете с чего начать, но хотели или задумывались о том, чтобы попробовать линукс, но абсолютно не понимаете как его установить, настроить. Или просто хотите посмотреть как запускать игры, то эта статья поможет найти ответы на эти вопросы.

За минувшие пандемийные годы кто только не прошёлся по этой картинке, обсуждая невозможность выполнения такого требования на плоскости! Теперь, когда страсти поутихли, мне бы хотелось обсудить естественное математическое развитие этой темы в форме вопроса:

А где и как это возможно? Каким образом в различных топологиях можно расположить максимальное количество точек, так чтобы расстояния между любыми двумя точками было бы одинаковым?

Этот пост носит пятничный характер, и не претендует на серьёзное исследование. Он будет интересен тем, кто симпатизирует математике, любит анимированные гифки, но не готов «всё бросить» и погрузиться в дифференциальную геометрию и топологическую теорию графов.

Всем привет! Изучив несколько статей по этой теме, у меня остались вопросы, и некоторые моменты по-прежнему были не понятны, поэтому я решил написать свою, которая, как мне кажется, была бы понятна тем, кто не силен в спортивном программировании. В ней я объясняю, как устроено дерево отрезков. Примеры с кодом будут приведены на языке C++, однако на объяснение это не влияет.

Кодогенератор это программа, которая на основе исходного кода или какого-нибудь файла настроек генерирует вспомогательный код, который потом компилируется вместе с исходным кодом. Это нужно, чтобы не писать boilerplate-код, а также для получения дополнительных возможностей языка.

Я делаю расширяемый кодогенератор для C++, в котором можно реализовать много полезного. Примеры модулей: перевод значений enum в строку и обратно, перевод структуры в JSON и обратно, декларативный веб-сервер, система слотов и сигналов, свой динамический полиморфизм, генератор кода для тестов...

В этом обзоре будет showcase, сравнение с другими кодогенераторами, как работают модули, как сделать свой модуль, и как подключить кодогенератор в свои проекты.