Серия статей «Основы Python»

I, Начало
II, Строки
III, Списки, кортежи, файлы
IV, Генераторы списков
V, Определение функций, основы
VI, Расширенное определение функций

Об основах языка Python в сжатой форме

Продвинутый уровень

Сила и красота декораторов Короткий экскурс в метапрограммирование.
Итерируем все и вся Специфика циклов в Питоне.
Как я учился работать с XML
Консервация объектов в Python Использование модуля Pickle.
Memoization в Python Оптимизация работы программ.
Простейшее рисование с помощью PIL
Regexp и Python: извлечение токенов из текста
Как писать маленькие приложения на python с графическим интерфейсом (библиотека Qt).

http://netsago.org/ru/docs/1/12/
Одеваем скрипты Python с помощью EasyGui (добавляем простой диалоговый интерфейс)

http://djbook.ru/
Учебник по Django (Python-фреймворк для веб-приложений)

Не очень строгий перевод материала mrbook.org/tutorials/make Мне в свое время очень не хватило подобной методички для понимания базовых вещей о make. Думаю, будет хоть кому-нибудь интересно. Хотя эта технология и отмирает, но все равно используется в очень многих проектах. Кармы на хаб «Переводы» не хватило, как только появится возможность — добавлю и туда. Добавил в Переводы. Если есть ошибки в оформлении, то прошу указать на них. Буду исправлять.

Статья будет интересная прежде всего изучающим программирование на C/C++ в UNIX-подобных системах от самых корней, без использования IDE.

Компилировать проект ручками — занятие весьма утомительное, особенно когда исходных файлов становится больше одного, и для каждого из них надо каждый раз набивать команды компиляции и линковки. Но не все так плохо. Сейчас мы будем учиться создавать и использовать Мейкфайлы. Makefile — это набор инструкций для программы make, которая помогает собирать программный проект буквально в одно касание.

На самом деле, он самый. Но обо всём по порядку.

Постановка задачи

Осваиваю питон, решаю всякое на Codewars. Сталкиваюсь с известной задачей про небоскрёб и яйца. Разница лишь в том, что исходные данные — не 100 этажей и 2 яйца, а чуть побольше.
Дано: N яиц, M попыток их бросить, бесконечный небоскрёб.

Определить: максимальный этаж, с которого можно бросить яйцо, не разбив. Яйца сферические в вакууме и, если одно из них не разбилось, упав, например, с 99-го этажа, то остальные тоже выдержат падение со всех этажей меньше сотого.

0 <= N, M <= 20000.
Время прогона двух десятков тестов — 12 секунд.

Привет, Хабралюди!

Сам процесс решения задачек на взломы особенно приятен, а когда есть решение – приятно вдвойне. Сегодня мы решили разобрать крякми, который попался нам на конференции ZeroNights в ноябре, где наша команда из школы кибербеза и ИТ HackerU дебютировала и сразу выдебютировала заняла первое место в hardware challenge. Решение crackme «SHADOW» пригодится тем, кто увлекается реверс-инжинирингом.

Для крякми этого уровня достаточно знать ассемблер и иметь базовое представление об устройстве драйверов под Windows.

На StackOverflow часто задают вопросы, подробно освещённые в документации. Ценность их в том, что на некоторые из них кто-нибудь даёт ответ, обладающий гораздо большей степенью ясности и наглядности, чем может себе позволить документация. Этот — один из них.

Вот исходный вопрос:

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/

Эта мини-статья рассказывает об одном из способов осуществления кросс-компиляции приложений Qt для платформы win32.

Здравствуйте Хабралюди. В этом топике я расскажу как я исследовал простой crackme. Этот крякмис предназначен, в первую очередь, для новичков, желающих попрактиковаться в реверсинге. Я планирую продолжать цикл статей этой тематики, двигаясь постепенно от простого к сложному.

Фото из коллекции автора

1. История

Пузырьковая память, или память на цилиндрических магнитных доменах является энергонезависимой памятью, разработанной в Bell Labs в 1967 году Эндрю Бобеком (Andrew Bobeck). Исследования показали, что маленькие цилиндрические магнитные домены образуются в монокристаллических тонких плёнках ферритов и гранатов, когда достаточно сильное магнитное поле направлено перпендикулярно поверхности плёнки. Изменяя магнитное поле, можно перемещать эти пузыри. Такие свойства делают магнитные пузырьки идеальным средством для построения последовательного хранилища бит, наподобие сдвигового регистра, в котором наличие или отсутствие пузырька в определённой позиции означает нулевое или единичное значение бита. Диаметр пузыря составляет десятые доли микрона, один чип может хранить тысячи бит данных. Так, например, весной 1977 года Texas Instruments впервые представила на рынке чип ёмкостью 92304 бита. Эта память является энергонезависимой, что делает её похожей на магнитную ленту или диск, но так как она является твердотельной и не содержит движущихся частей, она имеет большую надёжность, чем лента или диск, и не требует обслуживания, а также имеет гораздо меньшие размеры и вес, и может использоваться в портативных устройствах.

Всем привет. На днях возникла идея написать статьи про основы компьютерных сетей, разобрать работу самых важных протоколов и как строятся сети простым языком. Заинтересовавшихся приглашаю под кат.

Наверняка многие из вас слышали и знают про системы идентификации музыки вроде TrackID, Shazam, MusicBrainz или онлайновой Audiotag.info, позволяющие по записанному отрывку песни узнать ее название. Все они в достаточной степени хороши, но имеют общий недостаток — закрытый код и, соответственно, ограниченную сферу применения. TrackID вы можете использовать только на телефонах Sony Ericsson, Shazam — тоже только на телефонах, хотя и на более обширном списке платформ, а Music Brainz вообще неясно, работает ли вообще.

Ребята же из компании Echo Nest, решили, что распознавание музыки должно быть таким же доступным миру явлением, как электронная почта или DNS :), и выпустили своё детище полностью под MIT License. А детище, надо сказать, у них очень серьёзное — еще бы, если основателями компании являются доктора наук из MIT Media Lab .

Тот зверьфункционал, который они выпустили на свободу, не ограничивается только распознаванием музыки по записанному отрывку, но и позволяет делать такие вещи, как поиски дубликатов музыки, массовое распознавание и заполнение тэгов в музыкальных коллекциях, проверка аудио/видео на содержание того или иного материала, синхронизация коллекций из различных музыкальных пространств (iTunes <-> Last.fm <-> Spotify, например) и много чего еще.

Объектно-ориентированное программирование — чрезвычайно плохая идея, которая могла возникнуть только в Калифорнии.

— Эдсгер Вибе Дейкстра

Возможно, это только мои ощущения, но объектно-ориентированное программирование кажется стандартной, самой распространённой парадигмой проектирования ПО. Именно его обычно преподают студентам, объясняют в онлайн-туториалах и, по какой-то причине, спонтанно применяют даже тогда, когда не собирались этого делать.

Я знаю, насколько она привлекательна, и какой замечательной кажется эта идея на поверхности. На разрушение её чар у меня ушли многие годы, и теперь я понимаю, насколько она ужасна, и почему. Благодаря этой точке зрения у меня есть чёткая уверенность в том, что люди должны осознать ошибочность ООП и знать решения, которые можно использовать вместо него.

Многие люди и раньше обсуждали проблемы ООП, и в конце этого поста я приведу список своих любимых статей и видео. Но прежде я хочу поделиться собственным взглядом.

Посвящается памяти Джона Форбса Нэша-младшего

Вы ведь помните, что такое «простые числа»? Эти числа не делятся ни на какие другие, кроме самих себя и 1. А теперь я задам вопрос, которому уже 3000 лет:

• 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, p. Чему равно p? 31. Каким будет следующее p? 37. А следующее p ? 41. А следующее? 43. Да, но… как нам узнать, каким будет следующее значение?

Придумайте суждение или формулу, которые (хотя бы с грехом пополам) прогнозируют, каким будет следующее простое число, (в любом заданном ряду чисел), и ваше имя навечно будет связано с одним из величайших достижений человеческого мозга. Вы встанете в один ряд с Ньютоном, Эйнштейном и Гёделем. Разберитесь в поведении простых чисел, и можете потом всю жизнь почивать на лаврах.

Введение

Свойства простых чисел изучались многими великими людьми в истории математики. С первого доказательства бесконечности простых чисел Евклида до формулы произведения Эйлера, связавшей простые числа с дзета-функцией. От формулировки теоремы о простых числах Гаусса и Лежандра до её доказательства, придуманного Адамаром и Валле-Пуссеном. Тем не менее, Бернхард Риман до сих пор считается математиком, сделавшим единственное крупнейшее открытие в теории простых чисел. В его опубликованной в 1859 году статье, состоявшей всего из восьми страниц, были сделаны новые, ранее неизвестные открытия о распределении простых чисел. Эта статья по сей день считается одной из самых важных в теории чисел.

После публикации статья Римана оставалась главным трудом в теории простых чисел и на самом деле стала основной причиной доказательства в 1896 году теоремы о распределении простых чисел. С тех пор было найдено несколько новых доказательств, в том числе элементарные доказательства Сельберга и Эрдёша. Однако до сих пор остаётся загадкой гипотеза Римана о корнях дзета-функции.

Технология из Гарри Поттера дошла до наших дней. Теперь для создания полноценного видео человека достаточно одной его картинки или фотографии. Исследователи машинного обучения из «Сколково» и центра Samsung AI из Москвы опубликовали свою работу о создании такой системы, вместе с целым рядом видео знаменитостей и предметов искусства, получивших новую жизнь.

— Я — amlet, и я виндузятник :(
— Привет, amlet *applause*

В общем без долгих вступлений — короткая история решения проблемы появления щелчков, когда ничего не играет, с поправкой на ветер то, что я виндузятник, который хочет и пытается перейти на Linux. Может кому и пригодится. А тут ещё и сообщество закидает тухлыми помидоподскажет что-то: глядишь и умнее стану ;)

Топология — довольно красивое, звучное слово, очень популярное в некоторых нематематических кругах, заинтересовало меня еще в 9 классе. Точного представления конечно же я не имел, тем не менее, подозревал, что все завязано на геометрии.

Это приблизительная расшифровка лекции о предсказании переходов (предсказании ветвлений) на localhost, новом цикле лекций, организованном RC. Выступление состоялось 22 августа 2017 года в Two Sigma Ventures.

Кто из вас использует ветвления в своём коде? Можете поднять руку, если применяете операторы if или сопоставление с образцом?

Большинство присутствующих в аудитории поднимают руки

Сейчас я не буду просить вас подымать руки. Но если я спрошу, сколько из вас думают, что хорошо понимают действия CPU при обработке ветвления и последствия для производительности, и сколько из вас может понять современную научную статью о предсказании ветвлений, то руки подымет меньше людей.

Цель моего выступления — объяснить, как и почему процессоры осуществляют предсказание переходов, а затем вкратце объяснить классические алгоритмы предсказания переходов, о которых вы можете прочитать в современных статьях, чтобы у вас появилось общее понимание темы.

На хабре было несколько статей по преобразованию Фурье и о всяких красивостях типа Цифровой Обработки Сигналов (ЦОС), но неискушённому пользователю совершенно не понятно, зачем всё это нужно и где, а главное как это применить.


АЧХ шума.

Лично мне после прочтения этих статей (например, этой ) не стало понятно, что это и зачем оно нужно в реальной жизни, хотя было интересно и красиво.
Хочется не просто поглядеть красивые картинки, а так сказать, ощутить нутром, что и как работает. И я приведу конкретный пример с генерацией и обработкой звуковых файлов. Можно будет и послушать звук, и поглядеть его спектр, и понять, почему это так.
Статья не будет интересна тем, кто владеет теорией функций комплексной переменной, ЦОС и прочими страшными темами. Она скорее для любопытствующих, школьников, студентов и им сочувствующих :).

В конце сентября мы рассказывали, что решили попробовать провести контест, где желающие могут потренироваться в решении задач, максимально приближенных к «боевым». Так участники могут понять, какого формата задания получают разработчики на собеседованиях в Яндексе (этим интересуются очень многие), а самое главное — с чем они сталкиваются, работая над Поиском. Типичная задача на собеседовании — составить алгоритм, доказать его корректность, предложить пути оптимизации. Если человек разбирается в алгоритмах, то он быстро сумеет их реализовывать на любом доступном ему языке.

В Блице можно использовать Java, C++, C# или Python. Кроме того, участие в контесте дает возможность проверить свои знания. Если в итоге вы понимаете, что их стоит подтянуть, — это тоже результат. Кстати, тогда вам может пригодиться специализация на курсере «Алгоритмы и структуры данных», в создании которой Яндекс участвовал.

Давайте теперь разберем задачи, которые предлагались в отборочном раунде. У нас было несколько одинаковых по сложности вариантов, каждый из которых содержал по шесть задач. Мы разберем один набор задач полностью, а также наиболее интересные задачи из других наборов. К слову, из 1762 участников квалификационного раунда в финал прошли лишь 263. Так что задачи оказались не самыми простыми.

В этой статье я расскажу, как создавать порталы в Unreal Engine 4. Я не нашёл никаких источников, подробно описывающих такую систему (наблюдение сквозь порталы и проход через них), поэтому решил написать собственную.

Что такое портал?

Давайте начнём с примеров и объяснения того, что такое портал. Проще всего описать порталы как способ прохода из одного пространство в другое. В некоторых популярных играх эта концепция используется для визуальных эффектов и даже для геймплейных механик:


Из трёх игр самой известной, вероятно, является Portal, однако лично меня всегда восхищала Prey и именно её я мечтал скопировать. Однажды я попробовал реализовать собственную версию в Unreal Engine 4, но не особо преуспел, потому что в движке не хватало функционала. Тем не менее, мне удалось провести вот такие эксперименты:


Однако только в новых версиях Unreal Engine мне наконец-то удалось добиться нужного эффекта:

Преобразование чисел из одного типа в другой обычно ведется таким образом, чтобы не потерять лишних чисел, т.е. из меньшего типа к более вместительному. Но что, если предыдущий разрабочик использовал конвертацию из Double во Float и стали пропадать копейки в отчетах?
В статье приводится изучение конвертации плавающих чисел в Java:

    99999999.33333333 -> 100000000.0000000
    98888888.33333333 ->  98888888.0000000
     2974815.78000000 ->   2974815.7500000

Давайте разберемся, к чему приводит такое преобразование и почему все происходит именно так. Ведь казалось бы, раз используемые в проекте числа далеки от максимальных значений типов float и double, то конвертация его из первого во второй не должна повлечь за собой отрицательных последствий в большинстве случаев.