Мы начинаем публикацию серии материалов, которые представляют собой поэтапный перевод руководства по Node.js для начинающих. А именно, в данном случае «начинающий» — это тот, кто обладает некоторыми познаниями в области браузерного JavaScript. Он слышал о том, что существует серверная платформа, программы для которой тоже пишут на JS, и хотел бы эту платформу освоить. Возможно, вы найдёте здесь что-то полезное для себя и в том случае, если уже знакомы с Node.js.

Кстати, в прошлом году у нас был похожий по масштабам проект, посвящённый bash-скриптам. Тогда мы, после публикации всех запланированных материалов, собрали их в виде PDF-файла. Так же планируется поступить и в этот раз.



Сегодня мы обсудим особенности Node.js, начнём знакомство с экосистемой этой платформы и напишем серверный «Hello World».

Содержание основного курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Shadow mapping

Ну вот наш краткий курс подходит к концу, задача на сегодня — научиться отрисовывать тени (внимание, просчёт полутеней — это отдельная тема):



Как всегда, код доступен на гитхабе

Начало

Всем привет! Часто, пробегая утром глазами заголовки на Хабре, я вижу статьи о том, как кто-то уехал учиться зарубеж. И каждый раз я думаю, что пора уже перестать лениться и описать свою историю о том, как я уехал стажироваться в Facebook.

Работать где-то мечтают не все. Работать в компании Google мечтают многие, кто решил связать свою жизнь с IT.

Google — компания-гигант, одна из крупнейших IT-корпораций. Сотрудники такой компании нужны постоянно (новые области, текучка кадров).

Всё, что написано ниже, основано на личном опыте, а так же опыте тех людей, которым я могу доверять.

Шаг 1 — резюме.

В компании Google к резюме особое отношение. Получая миллионы заявок в год, компания выбирает несколько сотен сотрудников. Именно поэтому отличное резюме — первый шаг к работе мечты.
Что писать в резюме нужно обязательно:

• e-mail, телефон для связи
• все места учёбы (ВУЗы), дополнительное образование
• Опыт работы*
• Личные качества (придумайте что-то оригинальнее отзывчивости, стрессоустойчивости, коммуникабельности)
• Хобби
• Reference — люди, которые могут дать вам рекомендации
• Знание языков

*Опыт работы в резюме для Google (и вообще для западных компаний) — это не только должность, компания, но и те успехи и достижения, которых вы добились на позиции. Если вы продажник — покажите цифры. Если программист — то как именно ваша работа улучшила работу компании. Работу рекомендуется указывать всю, а не только по профилю (если работали в МакДоналдсе, то даже такое стоит указать).

Что не нужно писать в своём резюме:

• Дату рождения, личные данные
• Есть ли водительские права
• Семейное положение
• Прочую «шелуху», которая только отвлечёт рекрутера

Десять лет назад я считал изложенные в данной публикации мысли достаточно банальными. Прочитав последние публикации на Хабре [1] я понял что это не так.

Термин “Искусственный интеллект” может быть великолепной иллюстрацией понятия прецессии симулякров. Его значение меняется каждый год, в зависимости от настроений рынка или моды философов-гуманитариев. Десятилетия назад шахматная программа считалась ИИ. Сегодня это банальный инжиниринг. Через десятилетия Ватсон и Сири будут стандартной компонентой в очередном фреймворке. ИИ — символ непознанного, как только мы отщипываем кусочек неизвестного — оно сразу теряет свою привлекательность.
Однако если забыть гуманитарные установки и подойти к делу с точки зрения технаря можно понять следующие вещи.

Читая Хабр в течении последних двух лет, я видел только несколько попыток разработки ОС (если конкретно: от пользователей pehat и iley (отложено на неопределённый срок) и Igor1024 (не заброшено, но пока больше походит на описание работы защищённого режима x86-совместимых процессоров, что бесспорно тоже необходимо знать для написания ОС под x86); и описание готовой системы от alman (правда не с нуля, хотя в этом нет ничего плохого, может даже наоборот)). Мне почему-то думается, что почти все системные (да и часть прикладных) программисты хотя бы раз, но задумывались о написании собственной операционной системы. В связи с чем, 3 ОС от многочисленного сообщества данного ресурса кажется смешным числом. Видимо, большинство задумывающихся о собственной ОС так никуда дальше идеи и не идёт, малая часть останавливается после написания загрузчика, немногие пишут куски ядра, и только безнадёжно упёртые создают что-то отдалённо напоминающее ОС (если сравнивать с чем-то вроде Windows/Linux). Причин для этого можно найти много, но главной на мой взгляд является то, что люди бросают разработку (некоторые даже не успев начать) из-за небольшого количества описаний самого процесса написания и отладки ОС, который довольно сильно отличается от того, что происходит при разработке прикладного ПО.

Этой небольшой заметкой хотелось бы показать, что, если правильно начать, то в разработке собственной ОС нету ничего особо сложного. Под катом находится краткое и довольно общее руководство к действию по написанию ОС с нуля.

Сколько памяти занимает 1 миллион целых чисел?

Меня часто донимали размышление о том, насколько эффективно Python использует память по сравнению с другими языками программирования. Например, сколько памяти нужно, чтобы работать с 1 миллионом целых чисел? А с тем же количеством строк произвольной длины?
Как оказалось, в Python есть возможность получить необходимую информацию прямо из интерактивной консоли, не обращаясь к исходному коду на C (хотя, для верности, мы туда все таки заглянем).
Удовлетворив любопытство, мы залезем внутрь типов данных и узнаем, на что именно расходуется память.

Многие знакомы с выступлением Алекса Мартелли (Alex Martelli) на Google Tech Talk под названием Python for Programmers (слайды) — в нём он чётко и лаконично рассказывает основы Питона для тех, кто уже умеет программировать, например на C, С++ или Java. По его презентации я сам учил Питон четыре года назад, перед тем как начать использовать его в преподавании программирования на матмехе СПбГУ.

Сегодня хочу представить вам интерактивный вариант этой презентации — онлайн мини-курс Python for Programmers, созданный и опубликованный под лицензией Creative Commons с разрешения Алекса. Мы добавили к его презентации интерактивных упражнений, обновили материал с Python 2.5 до Python 3.3, добавили информацию по актуальным библиотекам и разнице между 2 и 3 версиями Питона.

Если в коде на C++ был создан массив объектов с помощью «new[]», удалять этот массив нужно с помощью «delete[]» и ни в коем случае не с помощью «delete» (без скобок). Разумный вопрос: а не то что?

На этот вопрос можно получить широчайший спектр неразумных ответов. Например, «будет удален только первый объект, остальные утекут» или «будет вызван деструктор только первого объекта». Следующие за этим «объяснения» не выдерживают обычно никакой серьезной критики.

В соответствии со Стандартом C++, в этой ситуации поведение не определено. Все предположения – не более чем популярные городские легенды. Разберем подробно, почему.

В задачах поиска информации одной из важнейших задач является поиск точно заданной подстроки в строке. Примитивный алгоритм поиска подстроки в строке основан на переборе всех подстрок, длина которых равна длине шаблона поиска, и посимвольном сравнении таких подстрок с шаблоном поиска. По традиции шаблон поиска или образец принято обозначать как needle (англ. «иголка»), а строку, в которой ведётся поиск — как haystack (англ. «стог сена»). На языке Python примитивный алгоритм выглядит так:

index = -1
for i in xrange(len(haystack)-len(needle)+1):
    success = True
    for j in xrange(len(needle)):
        if needle[j]<>haystack[i+j]:
            success = False
            break
    if success:
        index = i
        break
print index

Обозначим n=|haystack|, m=|needle|. Простейший алгоритм поиска даже в лучшем случае проводит n–m+1 сравнений; если же есть много частичных совпадений, скорость снижается до O(n*m).

Рассматриваемый далее алгоритм хотя и имеет невысокую скорость на «хороших» данных, но это компенсируется отсутствием регрессии на «плохих». Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта является одним из первых алгоритмов с линейной оценкой в худшем случае.

Благодаря кодам Рида-Соломона можно прочитать компакт-диск с множеством царапин, либо передать информацию в условиях связи с большим количеством помех. В среднем для компакт-диска избыточность кода (т.е. количество дополнительных символов, благодаря которым информацию можно восстанавливать) составляет примерно 25%. Восстановить при этом можно количество данных, равное половине избыточных. Если емкость диска 700 Мб, то, получается, теоретически можно восстановить до 87,5 Мб из 700. При этом нам не обязательно знать, какой именно символ передан с ошибкой. Также стоит отметить, что вместе с кодированием используется перемежевание, когда байты разных блоков перемешиваются в определенном порядке, что в результате позволяет читать диски с обширными повреждениями, локализированными близко друг к другу (например, глубокие царапины), так как после операции, обратной перемежеванию, обширное повреждение оборачивается единичными ошибками во множестве блоков кода, которые поддаются восстановлению.

Давайте возьмем простой пример и попробуем пройти весь путь – от кодирования до получения исходных данных на приемнике. Пусть нам нужно передать кодовое слово С, состоящее из двух чисел – 3 и 1 именно в такой последовательности, т.е. нам нужно передать вектор С=(3,1). Допустим, мы хотим исправить максимум две ошибки, не зная точно, где они могут появиться. Для этого нужно взять 2*2=4 избыточных символа. Запишем их нулями в нашем слове, т.е. С теперь равно (3,1,0,0,0,0). Далее необходимо немного разобраться с математическими особенностями.

Поля Галуа

Многие знают романтическую историю о молодом человеке, который прожил всего 20 лет и однажды ночью написал свою математическую теорию, а утром был убит на дуэли. Это Эварист Галуа. Также он несколько раз пытался поступить в университеты, однако экзаменаторы не понимали его решений, и он проваливал экзамены. Приходилось ему учиться самостоятельно. Ни Гаусс, ни Пуассон, которым он послал свои работы, также не поняли их, однако его теория отлично пригодилась в 60-х годах ХХ-го века, и активно используется в наше время как для теоретических вычислений в новых разделах математики, так и на практике.

Списки книг

• 25 бесплатных книг по информатике
• Шпаргалки
• CodePlex: Список бесплатных книг
• Бесплатные технические книги
• Galileo Computing (Немецкий)
• How to Design Programs: An Introduction to Computing and Programming
• Microsoft Press: Бесплатные книги
• MindView Inc
• Проект O'Reilly's Open Books
• TechBooksForFree.com
• Theassayer.org
• Wikibooks: Программирование
• Неплохая подборка, редактируемая сообществом (JIghtuse)
• Книги на Русском (telteron)

Программирование графики

Класс shared_ptr — это удобный инструмент, который может решить множество проблем разработчика. Однако для того, чтобы не совершать ошибок, необходимо отлично знать его устройство. Надеюсь, моя статья будет полезна тем, кто только начинает работать с этим инструментом.

Я расскажу о следующем:

• что такое перекрестные ссылки;
• чем опасны безымянные shared_ptr;
• какие опасности подстерегают при использовании shared_ptr в многопоточной среде;
• о чем важно помнить, создавая свою собственную освобождающую функцию для shared_ptr;
• какие существуют особенности использования шаблона enable_shared_from_this.

Пост обещает быть сверхкратким.

ExConsole позволяет встроить интерактивную консоль-отладчик в Python-приложение. Консоль вызывается при фатальном исключении либо по приему SIGQUIT (он же Ctrl-\).

Пример использования:

import exconsole
exconsole.register()

do_dangerous_stuff()

Пример работы с консолью:

Activating emergency console
----------------------------
Caused by:
ZeroDivisionError
integer division or modulo by zero

Stack frames:
  [  0] example.py:17

  [  1] example.py:15
              Tester().test()
  [  2] example.py:9
                  self.inner()
  [  3] example.py:6
                  self.divide(2, 0)
> [  4] example.py:3
                  return a / b
On frame 4
Source:
           def divide(self, a, b):
    >>         return a / b

Press Ctrl-D to leave console
Type "_help()"" for built-in commands

>>> print a,b
2 0
>>> _f(3)
On frame 3
Source:
           def inner(self):
    >>         self.divide(2, 0)

>>> print self
<__main__.Tester instance at 0x7f67c9a0e440>

В первой части этой статьи основное внимание будет уделено потокам и блокировкам в С++11, условные переменные во всей своей красе будут подробно рассмотрены во второй части…

Введение

Данная статья является продолжением цикла статей: Использование паттерна синглтон [1], Синглтон и время жизни объекта [2], Обращение зависимостей и порождающие шаблоны проектирования [3], Реализация синглтона в многопоточном приложении [4]. Сейчас я хотел бы поговорить о многопоточности. Эта тема настолько объемна и многогранна, что охватить ее всю не представляется возможным. Здесь я заострю внимание на некоторых практичных вещах, которые позволят вообще не думать о многопоточности, ну или думать о ней в крайне минимальном объеме. Если говорить точнее, то думать о ней только на этапе проектирования, но не реализации. Т.е. будут рассмотрены вопросы о том, как сделать так, чтобы автоматически вызывались правильные конструкции без головной боли. Такой подход, в свою очередь, позволяет значительно уменьшить проблемы, вызванные состояниями гонок (race condition, см. Состояние гонки [5]) и взаимными блокировками (deadlock, см. Взаимная блокировка [6]). Этот факт уже сам по себе представляет немалую ценность. Также будет рассмотрен подход, который позволяет иметь доступ к объекту из нескольких потоков одновременно без использования каких-либо блокировок и атомарных операций!

Освоение стандарта C++11 — процесс, который не может происходить скачкообразно. Изучение новой языковой конструкции требует не только заучивания синтаксиса, но и осмысления её предназначения и типичных способов применения. Важным подспорьем в обучении является похорошевшая STL, которая зачастую может открыть глаза на существование весьма интересных и нужных возможностей. А уж зная, что какая-то вещь возможна и реализована в STL, докопаться до способа реализации нетрудно.

Об одном из любопытных примеров, связанном с обновлённым и улучшенным классом pair, и пойдёт речь в статье.
Новый стандарт добавил такой, казалось бы, простой вещи, как pair, удобства и универсальности. Если раньше к типам, входящим в состав пары, предъявлялись достаточно суровые требования, то сейчас слепить в пару можно практически что угодно. В частности, снято ограничение на конструирование таких типов. Теперь необязательно применять операции копирования или даже перемещения, возможно создание пары непосредственным конструированием членов (такая операция называется emplace, «размещение», и в C++11 поддерживается контейнерами STL), с применением нетривиальных конструкторов.

Во многих языках программирования существует возможность объявлять объекты и переменные константными. И, соответственно, существуют рекомендации делать так, если Вы не собираетесь менять их значения. С приходом нового стандарта, в С++ появилась рекомендация возвращать объекты из функций по значению, потому что даже без RVO можно повысить производительность программы, за счет использования семантики перемещения. Что же будет, если использовать эти две рекомендации вместе: вернуть константный объект по значению? Попробуем разобраться далее.

В данной статье рассматривается ряд возможностей С++11, которые все разработчики должны знать и использовать. Существует много новых дополнений к языку и стандартной библиотеке, эта статья лишь поверхностно охватывает часть из них. Однако, я полагаю, что некоторые из этих новых функций должны стать обыденными для всех разработчиков С++. Подобных статей наверное существует много, в этой я предприму попытку составить список возможностей, которые должны войти в повседневное использование.

Сегодня в программе:

• auto
• nullptr
• range-based циклы
• override и final
• строго-типизированный enum
• интеллектуальные указатели
• лямбды
• non-member begin() и end()
• static_assert и классы свойств
• семантика перемещения

В этой статье представлен паттерн, который может быть использован для обеспечения динамического связывания без использования виртуальных функций для вызова перегруженных методов для объектов неоднородного контейнера при его обходе.