Профилирование — это неотъемлемая часть любых работ по оптимизации кода или производительности программ. Любой опыт, любые знания в сфере оптимизации производительности, которые уже у вас есть, не принесут особой пользы в том случае, если вы не знаете о том, где их применить. В результате оказывается, что поиск узких мест приложений может помочь в деле решения проблем производительности, поможет сделать это быстро и приложив не слишком много усилий.

В этом материале мы обсудим инструменты и методы работы, которые способны обнаруживать и конкретизировать проблемы с производительностью кода, связанные и с ресурсами процессора, и с потреблением памяти. Здесь же мы поговорим о том, как реализовывать (почти безо всяких усилий) простые механизмы, позволяющие бороться с проблемами производительности. Эти механизмы используются в тех случаях, когда даже точно просчитанные изменения кода больше не позволяют улучшить ситуацию.

В процессе разработки я люблю менять компиляторы, режимы сборки, версии зависимостей, производить статический анализ, замерять производительность, собирать покрытие, генерировать документацию и т.д. И очень люблю CMake, потому что он позволяет мне делать всё то, что я хочу.

Многие ругают CMake, и часто заслуженно, но если разобраться, то не всё так плохо, а в последнее время очень даже неплохо, и направление развития вполне позитивное.

В данной заметке я хочу рассказать, как достаточно просто организовать заголовочную библиотеку на языке C++ в системе CMake, чтобы получить следующую функциональность:

1. Сборку;
2. Автозапуск тестов;
3. Замер покрытия кода;
4. Установку;
5. Автодокументирование;
6. Генерацию онлайн-песочницы;
7. Статический анализ.

Кто и так разбирается в плюсах и си-мейке может просто скачать шаблон проекта и начать им пользоваться.

Допустим, вам потребовалось на языке программирования python, построить трёхмерную модель некоторого объекта, затем визуализировать его, или подготовить файл для печати на 3D принтере. Существует несколько библиотек, помогающих в решении этих задач. Поговорим о том, как строить трёхмерные модели из точек, граней и примитивов в python. Как выполнять элементарные приемы 3D моделирования: перемещение, поворот, объединение, вычитание и другие.

Введение

В этой подборке представлены полезные малоизвестные консольные Linux утилиты. В списке не представлены Pentest утилиты, так как у них есть своя подборка.

Осторожно много скриншотов. Добавил до ката утилиту binenv.

binenv — cамая интересная утилита для установки новых популярных программ в linux, но которых нет в пакетном менеджере.

На Хабре практически нет информации про квантовое машинное обучение (Quantum Machine Learning), и в этой статье я постараюсь подробнее раскрыть тему. Сразу скажу, что промышленных квантовых компьютеров сегодня не существует, все основные разработки в этой области носят теоретический характер, а задачу, которую мы будем разбирать в статье можно решить «по классике» за доли секунд. Но ведь еще 30 лет назад была так называемая «зима искусственного интеллекта», а сегодня нейронные сети буквально окружают нас. Кто знает, может быть вскоре и квантовые компьютеры станут неотъемлемой частью нашей жизни? К тому же область квантовых вычислений, а тем более область QML, обладает особой притягательностью и таинственностью и, как минимум, стоит быть замеченной.

В статье я постарался рассказать о QML в целом, а также об основном строительном блоке QML — Variational Quantum Circuit. Большую часть статьи я постарался сделать практической, c примерами кода на Cirq, а в конце — добавил реализацию одного из базовых алгоритмов QML на Tensorflow Quantum.

Если вы пока ещё не знаете как транслировать данные напрямую заказчику в подсознание или, на худой конец, текст сообщения в slack, вам пригодится информация о том, как сделать процесс интерпретации таблиц более быстрым и комфортным.

Например, в excel для этого используется условное форматирование и спарклайны. А в этой статье мы посмотрим как визуализировать данные с помощью Python и библиотеки pandas: будем использовать свойства DataFrame.style и Options and settings.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLwr8DnSlIMg0KABru36pg4CvbfkhBofAi

Как-то на Хабре мне попалась довольно любопытная статья “Научно-технические мифы, часть 1. Почему летают самолёты?”. Статья довольно подробно описывает, какие проблемы возникают при попытке объяснить подъёмную силу крыльев через закон Бернулли или модель подъёмной силы Ньютона (Newtonian lift). И хотя статья предлагает другие объяснения, мне бы всё же хотелось остановиться на модели Ньютона подробнее. Да, модель Ньютона не полна и имеет допущения, но она даёт более точное и интуитивное описание явлений, чем закон Бернулли.

Основной недостаток этой модели — это отсутствие взаимодействия частиц газа друг с другом. Из-за этого при нормальных условиях она даёт некорректные результаты, хотя всё ещё может применяться для экстремальных условий, где взаимодействием можно пренебречь.

Я же решил проверить, что же произойдёт в модели Ньютона если её улучшить. Что если добавить в неё недостающий элемент межатомного взаимодействия? Исходный код и бинарники получившегося симулятора доступны на GitHub.

Перед тем как мы начнём, я бы хотел сразу обозначить, что это статься не о физике самой модели. Эта статья о GPGPU-программировании. Мы не будем рассматривать физические свойства самой модели, потому что она груба и не подходит для настоящих расчётов. И всё же, эта неточная модель даёт куда более интуитивное описание явления подъёмной силы, чем закон Бернулли.

Глава 1. Введение

Моему почтовому ящику на gmail много лет. Более десяти лет самостоятельного существования, а также в нем лежат архивы из других почтовых систем. Все эти годы я использовал его так как и нужно использовать умные продукты:

• Не сортировал письма, так как для этого есть хороший поиск
• Не удалял письма с большими вложениями, так как для этого есть куча пространства
• Не категоризировал письма и позволял сервису обучаться на моих привычках, для автоматических эвристик

И это было чудесное время, пока мне не захотелось навести в нем порядок.

Задача навести порядок не была самоцелью, скорее меня начало раздражать что весь inbox завален каким-то мусором: заказы из магазинов, рекламные письма, обновления от почты, все это вперемешку с периодическими дайджестами и личной перепиской.

^^ Это не настоящий скрин моей почты. Просто картинка для превью.

• Ляп – явная или завуалированная ошибка, не носящая, впрочем, фундаментального характера, так что помучившись можно её исправить.
• Загогулина – фраза, тема, изложенная так, что для ее понимания требуется поломать голову(обычную, не гения и не таланта).

1. Что такое простота формулы?