Несколько недель назад Microsoft презентовал свою новую разработку — проект Casablanca. Для того, чтобы понять что это, нужно вернуться еще чуть дальше в прошлое, к прошедшей конференции Going Native 2012, где помимо обсуждения нового стандарта С++11 было сказано еще немало умных мыслей. Одна из них была в лекции Херба Саттера. Он заметил, что самой большой проблемой современного С++ является не всякие там сборщики мусора или синтаксис лямбда-выражений, а бедность стандартной библиотеки. Когда начинающий программист на Java или C# спрашивает у своего старшего коллеги, как ему послать\принять HTTP-запрос, распарсить XML\JSON, заархивировать\разархивировать ZIP-файл и т.д. — он получает конкретный, однозначный и работающий всегда ответ: «используй вот этот класс из стандартной библиотеки». Когда начинающий программист на С++ задаёт тот же вопрос — он слышит «ну, стандартных средств для этого нет, нужно или самому писать или вот есть какие-то библиотеки, но тут надо выбирать, тестировать, читать лицензии...». В результате мы имеем дикий зоопарк библиотек с разным уровнем производительности, часто паршивенькой кроссплатформенностью, кучу самописных велосипедов, трудности в переходе между проектами, потому что «раньше я использовал boost, а тут в проекте всё на Qt» и т.д. Херб Саттер высказал мысль, что основное, на чём следует сосредоточиться — это расширение стандартной библиотеки.

Так вот, Microsoft Casablanca — это первый набросок того, как это расширение могло бы выглядеть, что в него могло бы входить и как оно всё вместе могло бы работать. Никто пока не говорит о стандартизации Casablanca как расширения стандартной библиотеки С++, но уже сейчас его можно скачать в виде отдельной библиотеки (что-то вроде альфа-версии) и попробовать поизучать. Кроме того, Microsoft пропагандирует Casablanca как средство создания производительных сервисов для платформы Azure.

Всем доброго хабрадня!

Сегодня я расскажу уважаемым хабражителям об очередном извращении — о сборке проекта, написанного на Qt, под Mac OS X компилятором GCC-4.7.0 с примесью Clang'а (про шланг — в конце статьи, там станет понятно, зачем ещё и его приплетать будем).

Для чего нам GCC 4.7? Ну, например, чтобы использовать все те крутые фичи из стандарта C++11. Разве этого мало? Кроме поддержки нового стандарта, в нём очень много улучшений по сравнению с идущим в комплекте с Xcode GCC 4.2 (хотя он и оказывается на поверку i686-apple-darwin11-llvm-g++-4.2), так что смысл в переходе на 4.7 явно имеется. Но и проблемы присутствуют, о чём ниже.

Мы можем предположить, что нам потребуются некие фичи из Cocoa, а значит, нам потребуется компилятор Objcetive-C, а ещё лучше — Objective-C++, чтобы, например, интегрировать наше Qt-приложение в окружение Mac OS X.

Всем привет. Недавно меня тоже настигла переломная веха студенческой жизни — бакалаврская дипломная работа. Среди многих формальных деталей этого замечательного явления особо заметным стоит нормоконтроль. Нет, я понимаю и всячески поддерживаю, что стандарты необходимы, в том числе стандарты на оформление академического текста. Просто наши стандарты, в отличие от западных, достаточно идиотичны. Они не экономят ни чернила, ни бумагу, они не упрощают поиск литературы по номенклатуре, а усложняют чтение названия. Не говоря уже о том, что текст стандарта спроектирован и описан людьми, работающими в редакторе Microsoft Word. Опять-таки, я не имею ничего против Word, это мощнейшая система. Но технический текст в нем набирать неудобно, и по гибкости он во много раз проигрывает бессмертному творению Дональда Кнута — LaTeX.

Итак, мое написание диплома началось с того, что я потратил 4 часа на настройку преамбулы под нормы украинского стандарта оформления ДСТУ 3008-95. Насколько мне известно, он почти полностью соответствует русскому ГОСТу. Я знал, что существуют готовые решения (например, disser), но после пары проб предпочел настроить каждую деталь самостоятельно. Для тренировки. Тренировка удалась — я узнал бездну новых вещей о LaTeX, этого монстра невозможно выучить полностью :-)

Под катом я полностью опишу процесс настройки каждой конкретной детали и использование их при написании, а также разные мелочи, упрощающие написание диплома еще больше. Сразу предупреждаю: где-то мои решения могут показаться костылями. Где-то они не слишком универсальны. Я это знаю, понимаю, принимаю и приветствую критику и предложения в комментариях ;-)

Разрабатывая приложения, мы постоянно сталкиваемся с новыми подходами, языками и концептами. И постоянно мы мечемся в сомнениях «смогу ли я быть на волне, оставаться конкурентоспособным, учитывая все изменения и тренды?». Давайте задумаемся на мгновение, вспомнив фразу из моего любимого фильма «Касабланка» — в любви законов новых нет — так создан свет.

Все, что касается любви, применимо и к коду. Новых законов в коде нет. Если вы четко понимаете основные идеи разработки, вы способны максимально быстро адаптироваться к новым подходам. В этой статье я расскажу вам о трех основных принципах, которые, наряду с другими, позволяют регулировать сложность разработки. Я поделюсь своим видением вопроса, которое, надеюсь, поможет вам в повседневной работе.

Существует любознательная штуковина, занимающая пространство между нашими ушами. Это пространство с несколькими фунтами серого вещества обеспечивает невероятную степень пластичности, учитывает полный спектр личностей, эмоций и мыслей, но все это в ограниченном физическом пространстве. При изучении неврологии, трудно пройти мимо красоты и эффективности человеческого мозга. Но каковы пределы биологического субстрата, как мозг, и как мы можем расширить свои возможности с его помощью?

Отчаянные поиски улучшения нашей естественной биологии, по иронии судьбы, являются неизбежным результатом той же собственной биологии. Кроме того, идея, что миллиарды лет эволюции заключаются в механизме, может вызвать замешательство тех из нас, кто привык к идее постоянного технологического совершенствования и развития, например как наша нынешняя модель мироздания эволюционировала, чтобы справиться с устоем Древнего мира. Существует актуальный вопрос: «Где (и что это) Человеческий мозг 2.0?» Этот вопрос раскрывается в некоторых потенциально пророческих фантастических играх, таких как Deus Ex: Human Revolution, в которых неврология встречается с синтетическими улучшениями в увлекательной и ужасающей форме.

Привет, $username!

UPD: вторая и третья часть цикла о QScintilla.

Сегодня я хочу рассказать вам про отличный проект — QScintilla, который подсвечивает синтаксис кода в Qt-приложениях. Нередко возникает необходимось что-то подсвечивать. Например: C++, Bash, PHP, Diff… Этот список можно продолжать и продолжать. Но вот решение: порт Scintilla на Qt: QScintilla.

В этом посте я расскажу как установить и пользоваться QScintilla в своих приложениях на примере Ubuntu Linux.

Примечание(17.06.2013): синтаксис примеров в статье не соответствует последним версиям. Сверяйтесь с документацией. Также в марте был выпущен Qt Creator 2.7 с поддержкой QBS.
Не так давно команда разработчиков Qt представила новую систему сборки — QBS. Разумеется, основной реакцией было «Да чем вас QMAKE не устраивал», «Просто адаптируйте CMAKE», «Ещё одна система сборки [xkcd, стандарты]». Обещанные преимущества новой системы: гибкость, понятный синтаксис для всех разработчиков (QML — javascript-подобный декларативный язык), скорость билдов (чистых и инкрементальных), а также лёгкая расширяемость.
Всё это мы где-то уже слышали, поэтому в данной статье мы попытаемся разобраться, как разработчики пришли к этой системе, рассмотрим простейшие примеры, изучим основные конструкции и посмотрим, какая поддержка на уровне IDE присутствует на настоящий момент.

В последнее время, как мне кажется, пластиковые рудники на грани истощения. Чем больше и тяжелее монитор, тем меньше и тоньше подставка. Так 23'' монитор Samsung постигла участь одуванчика. Случайно наткнулся, в одной из местных news групп, на способ восстановления пластика при помощи пищевой соды. Под катом ремонт стойки монитора.

В предыдущем посте “Cascadeur — можно ли заменить каскадеров?” мы обещали подробнее рассказать про концепцию программы и про инструменты, позволяющие аниматорам создавать физически корректные движения персонажей.

Делиться с ближним своим для нас, божьих тварей, это очень характерно, считается добродетелью, и вообще, как утверждает первоисточник, положительно отражается на карме. Однако в мире, созданном архитекторами микропроцессоров, такое поведение не всегда приводит к хорошим результатам, особенно если это касается разделения памяти между потоками.

Мы все «немного читали» об оптимизации работы с памятью, и у нас отложилось, что полезно, когда «кэш остается горячим», то есть данные, к которым часто обращаются потоки, должны быть компактными и находиться в ближайшем к процессорному ядру кэше. Все так, но когда дело доходит до того, чтобы делиться доступом, потоки становятся злейшими врагами [производительности], а кэш не просто горячий, он аж «горит адским огнем» – такая во круг него разворачивается борьба.

Ниже мы рассмотрим простой, но показательный случай возникновения проблем производительности многопоточных программ, а потом я дам несколько общих рекомендаций, как избежать проблемы потери эффективности вычислений из-за разделения кэша между потоками.

С развитием технологии GPGPU, на рынке появилось немало рендеров на GPU, среди них iRay, V-ray RT, Octane, Arion. Но, сообщество opensource не дремлет, и появились по-крайней мере два известных мне свободных рендера на GPU: SmallLuxGPU и Cycles Render. Хочу поделиться впечатлениями о последнем.

Cycles Render — unbiased рендер, с возможностью рендеринга на GPU (CUDA и OpenCL для ATI). Лежит в коробке с Blender, который работает на Windows, Linux, OSX.


Cycles Render, авто с процедурной текстурой, FullHD готовилось 2 мин на GTX580.

Блендер меня мало интересовал, даже не смотря на некоторые известные мне достоинства: открытость, легкость инсталлятора, скорость работы. Пересесть консерватору с 3д макс на Блендер крайне сложно: другое управление, «все не так!». Но, будучи повернутым на теме анбиас рендеров, тем более на GPU, решил таки опробовать Cycles, за одно и Блендер подучить (на момент опубликования статьи версия 2.63).

ПИД-регулятор является простейшим регулятором, имеющим эффективные аппаратные аналоговые реализации, и потому применяемый наиболее широко. Для своей работы требует настройки 3х коэффициентов под конкретный объект, позволяющие подобрать процесс регулирования согласно требованиям. Обладая простым физическим смыслом и простой математической записью, применяется широко и часто в регуляторах температуры, регуляторах расхода газа и других системах, где требуется поддерживать некий параметр на заданном уровне, с возможными переходами между разными заданными уровнями. Разумеется, существуют более сложные регуляторы, позволяющие более точно и быстро и с меньшими перерегулированиями выходить на заданные параметры, а так же учитывающие нелинейность или гистерезис регулируемого объекта, однако они обладают большей вычислительной сложностью и сложнее в настройке.

Несмотря на свою простоту как физического смысла, так и математической записи:

при програмной реализаци ПИД регулятора очень часто допускают ошибки, которые встречаются даже в поверенных приборах автоматики.

Причем проверить качество реализации ПИД регулятора крайне легко.

Недавно вышла в свет первая серьёзная книжка (GPU Pro-3), где я был соавтором. Тем временем в печати находится ещё одна (OpenGL Insights), в которой будут уже две мои статьи по компьютерной графике. Настало время обобщить опыт и поделиться им.

                    

Началось всё, как и полагается, с Хабра. Была у меня в движке реализована одна сложная и интересная затея по переносу и обсчёту шерсти из Blender, а также отображению сей динамики в окошке реального времени. Думал я, куда податься с идеей, чтобы славы добыть да мир завоевать, и набрёл на Хабр.

Статья для тех, кому интересна реализация библиотеки boolinq из предыдущего моего поста. В этой статье я копну в исходники и покажу несколько интересных приёмов, которые позволили сделать библиотеку «ленивой» и расширяемой.

Всё началось с того, что я в институте и после его окончания писал код на C++ и не знал бед. Но тут в один прекрасный день пришлось писать код под .NET на C#. Сперва немного поплевался, но потом ничего — втянулся. Увидел выгодные отличия от C++: безопасность, строгость и т.д. Также не смог обойти стороной LINQ при работе с коллекциями…

Пол года назад я искал себе видеокарту, на которой я смог бы заниматься 3d моделированием, и рендерингом на GPU. В связи с появлением на рынке большого числе рендеров на CUDA мне не терпелось приобрести видеокарту с поддержкой CUDA, а именно Nvidia.

Как некоторые уже знают, Nvidia выставляет на продажу видеокарты нескольких моделей Geforce, Quadro, Tesla, ION, Tegra. В этом коротком сравнении упустим ION и Tegra, т.к. предназначены для мобильных устройств и слабые по производительности.

Нам нужна мощь!

Nvidia power...

Под катом Вас ждет увлекательная история о том, как я сильно расстроился, познакомившись поближе с пользовательскими литералами (с нового стандарта), но при этом в последствии все же реализовал вышеупомянутую функцию, а также разобрался с constexpr, а позже еще и реабилитировал те самые литералы.

Пауза — временное молчание, перерыв в звучании музыкального произведения в целом или какой-либо его части или отдельного голоса.
[Википедия]

Удивительно, но иногда так бывает, чтобы что-то сделать в целом быстрее, надо это делать медленнее или вообще с паузами. Например, при имплементации активного ожидания spin-wait в многопотоковом коде рекомендуется использовать инструкцию pause, которая, как утверждает Intel Instruction Set Reference, делает это ожидание наиболее эффективным. «Какая чушь!» — скажете вы. Как может быть ожидание эффективным? Разработчики микропроцессоров утверждают, что при активном ожидании с инструкцией pause чип потребляет намного меньше энегии еще со времен Pentium 4. В чем еще может быть эффективность ожидания? Поговорим об этом ниже.

Всем привет!
Последняя неделя на Хабре ознаменовалась серией хакерских постов — взламывали как VoIP, так и онлайн-пробки.
Предлагаю продолжить неделю более созидательно — решить задачу мирового масштаба по генетике по параллельному программированию.
Сделать за месяц надо всего ничего: найти в двух строках, состоящих из нуклеотидов символов A, T, G и C, максимально длинную общую подстроку.
Призы по сравнению с предыдущим разом подросли и окрепли — сегодня на кону 6 ультрабуков Asus Zenbook UX31E и 10 SSD-дисков суммарной емкостью 800 гигов.
Заманчиво?

В нашей повседневной работе, как и всем, требуется много пользоваться отладчиком. В силу специфики работы: (разработка ОС, использование технологий виртуализации наподобие Intel-VT, ит.д.) нам часто требуется использовать отладчик для работы со специфическими случаями: отладка кода загрузчика ядра, отладка загрузчиков виртуальных машин, а так же в принципе обеспечение возможности отлаживать ОС собственной разработки. Именно эти особые случаи так пафосно названы в заголовке ”по максимуму”.

Для решения всех этих задач (и конечно, многих других) мы используем gdb. Возможно использование и таких оболочек как DDD, но лично я предпочитаю использовать cgdb как оптимальный выбор, особенно для случая работы с отладчиком по ssh.
В этой статье мы расскажем о том, как можно использовать gdb для отладки кода загрузочных секторов и загрузчиков.