Это история о баге, который бы заставил вас рвать на себе волосы. Из-за такого бага вы можете подумать: «Но это невозможно, должно быть, компилятор сломался, других вариантов нет!»

А баг компилятора — это серьёзно: за двенадцать лет программирования на C++ я обнаружил (и написал отчёт) всего... об одном. И могу сказать, что перед отправкой отчёта о баге GCC, я максимально тщательно протестировал и проверил его, чтобы не выглядеть идиотом.

Впрочем, ладно, вот моя история.

Ядро Linux часто упоминают как ужасно масштабное опенсорсное ПО. На момент написания этой статьи последняя версия 6.5-rc5 состоит из 36 миллионов строк кода. Не нужно говорить, что Linux — это плод упорного многолетнего труда множества участников проекта.

Однако первая версия Linux, v0.01, была довольно маленькой. Она состояла всего из 10239 строк кода. Если исключить комментарии и пустые строки, то остаётся всего 8670 строк. Это достаточно малый объём для анализа и хорошее начало для изучения внутренностей ядер UNIX-подобных операционных систем.

Я получил удовольствие от чтения кода v0.01. Это походило на посещение Музея компьютерной истории в Маунтин-Вью — я наконец-то убедился, что легенды верны! Я написал эту статью, чтобы поделиться с вами этим восхитительным опытом.

Обсуждение НЛО в Конгрессе США напомнило мне о личной истории с обработкой свидетельств и определением вероятности. Я считаю её интересной и познавательной.

В миссии "Шаттла" STS-128 выхлопные газы ракеты сорвали примерно 3,5 тысячи плиток со стены пламеотводящего канала.

Очень часто кто-то где-нибудь на каком-нибудь форуме жалуется на нехватку инкапсуляции и изоляции в языке программирования C. Это происходит с такой регулярностью, что я намерен раз и навсегда разрушить этот миф. Благодаря этому когда в следующий раз кто-то будет делать подобные заявления, я смогу просто дать ссылку на эту страницу, а не писать объяснение заново.

Нужно сказать, что C – это старый язык, в котором не хватает множества современных возможностей. Но чего в нём хватает, так это инкапсуляции и изоляции.

Я много пишу о технологиях, которые показались мне сложными. Недавно моя подруга Сумана задала мне интересный вопрос – почему все эти вещи так сложно изучать? Почему они кажутся такими загадочными?

Для примера возьмём DNS. Мы пользуемся DNS с 80-х (больше 35 лет!). Он применяется на каждом веб-сайте Интернета. И он довольно стабилен – во многих смыслах он работает точно так же, как делал это тридцать лет назад.

Но мне понадобились ГОДЫ, чтобы понять, как с уверенностью отлаживать проблемы с DNS, и я видела множество программистов, тоже испытывавших трудности с отладкой проблем DNS. Что же происходит?

Я приведу пару своих рассуждений о том, почему устранять проблемы DNS трудно.

(В этом посте я не буду глубоко объяснять DNS, подробности о его работе см. в моём посте Implement DNS in a Weekend или в других моих постах о DNS.)

Недавно завирусился пост под названием The Fall of Stack Overflow («Падение Stack Overflow»), подробно рассказывающий о падении трафика этого сайта за последние полтора года на 35-50%.

Самой очевидной причиной этого можно назвать ИИ, потому что ChatGPT чрезвычайно полезен в качестве помощника в кодинге. Однако, мой дорогой разработчик, это не совсем правда.

Если приглядеться, то можно обнаружить, что самое существенное падение произошло примерно в апреле 2022 года, хотя ChatGPT вышел семь месяцев спустя, в ноябре. Хотя мы наблюдаем падения каждое лето (каникулы в школах и вузах) и зимой (праздничные выходные), это падение апреля 2022 года сохраняется и лишь усугубляется.

20 апреля xkcd опубликовал Escape Speed — четырнадцатый ежегодный комикс к Дню смеха, который мы разработали вместе. Escape Seed — это большая игра про исследование космоса, нарисованная Рэндалом Манро. Я писал код движка и редактора, а игровой логикой и обработкой ресурсов занимался davean. Карту игры редактировали Патрик Клэп, Эмбер, Кевин, Бенджамин Стаффин и Дженел Шейн.

Это был один из самых амбициозных (и самых запоздавших) комиксов к Дню смеха, выпущенных нами. Чтобы реализовать его, необходимо было добиться баланса графики, физики, сюжета, игровой логики и скорости рендеринга. Мы решили, что стоит потратить больше времени, чтобы сделать всё правильно.

Игра стала духовным наследником прошлогоднего комикса Gravity про исследование космоса. Наша цель заключалась в том, чтобы углубить игру, увеличив карту и добавив новые сложности с орбитальной механикой.

В статье мы расскажем несколько историй о разработке этих двух игр.

Сегодня я бы хотел поговорить о недооценённой особенности архитектуры набора команд AArch64, на неё часто не обращают внимания, но её активно используют компиляторы. Это хорошая короткая история о том, как Arm стал лучше и «ещё более CISC» с точки зрения условных переходов. История csinc заслуживает подобной статьи.

В статье приведён анализ производительности недавно ставшей популярной [1] реализации сортировки Intel AVX-512.

Intel опубликовала невероятно быструю библиотеку сортировки для AVX-512, Numpy переходит на неё, чтобы ускорить сортировку в 10-17 раз

В этом анализе мы рассмотрим производительность x86-simd-sort компании Intel и сравним её с другими обобщёнными реализациями сортировки, например, с std::sort из стандартной библиотеки C++ и vqsort — ещё одной высокопроизводительной реализацией сортировки с ручной векторизацией. Сведение сложных характеристик производительности к единому числу может быть сложной задачей, а получаемые прогнозы могут быть неточными. В своём анализе я хочу шире взглянуть на это значение «10-17 раз» и понять, как оно соотносится с другими высокопроизводительными реализациями.

TL;DR: бенчмаркинг — это сложно. Если вы пользуетесь x86-simd-sort, то можете повысить общую производительность и избежать катастрофического масштабирования при определённых паттернах входных данных с помощью vqsort + Clang. Кроме того, в анализе показано, что аппаратно-зависимая ручная векторизация с широкими AVX-512 SIMD — не единственный способ писать эффективное ПО. Несмотря на свою обобщённость, ipnsort демонстрирует сравнимую с x86-simd-sort производительность, оптимизированную не только под пиковую производительность, используя команды только до уровня SSE2.

В прошлом месяце я занялся придумыванием способа создания собственных спрайтов цивилизаций для наших с друзьями игр в Age of Empires II.

В этой статье рассказывается о процессе создания гибкого генератора изображений на основе промтов. Для начинающих я посоветую Alpaca, а тем, кто умеет кодить — Stable Diffusion Web UI и Python.

Выражаю особую благодарность сообществам моддеров AoEII OpenAge, SLX Studio и Age of Kings Heaven.

Источник: Deus Ex: Mankind Divided

Играя три года назад в Deus Ex: Mankind Divided, я заметил небольшой трюк и написал о нём твит. Сегодня я наконец превратил его в полноценную статью. Догадываетесь, о чём она будет?

Правильный ответ: рельеф красиво сливается с камнем! Позвольте рассказать подробнее: обычно когда объекты и рельеф пересекаются друг с другом, можно увидеть границу резкого пересечения. Однако в Deus Ex присутствует красивый плавный переход между рельефом и объектом:

Несколько недель назад я копался в своей коллекции старых CD, и нашёл диск с Salt Lake 2002. В последний раз я играл в неё много лет назад, поэтому решил попробовать снова.

Однако попытавшись установить и запустить её, я столкнулся с проблемами. Я интересуюсь старым ПО, дизассемблированием и реверс-инжинирингом, поэтому решил попробовать заняться отладкой и выяснить, в чём же причины этих ошибок на современных системах.

Если вы не специалист по REST, то, вероятно, в своих ответах постоянно используете одни и те же HTTP-коды, в основном 200, 404 и 500. Если применяется аутентификация, то, возможно, добавляются 401 и 403; если есть переадресации, то 301 и 302, но на этом, скорее всего, список заканчивается. Но спектр возможных кодов состояний гораздо шире и он может сильно улучшить семантику. Хотя во многих обсуждениях REST упор делается на сущностях и методах, применение подходящих кодов ответов о состояниях может повысить удобство вашего API.

Недавно я участвовал в вебинаре, посвящённом атаке prompt injection («инъецирование промта»). Вебинар организовала LangChain, в нём участвовали Виллем Пиенаар, Кодзин Осиба (Robust Intelligence), Джонатан Коэн и Кристофер Парисьен (Nvidia Research), а проводил его Харрисон Чейз.

Полную часовую запись вебинара можно посмотреть на Crowdcast.

Ниже я привёл двенадцатиминутную выдержку, где я знакомлю с понятием prompt injection, объясняю важность этой проблемы и говорю, почему, на мой взгляд, многие предлагаемые решения не будут эффективными.

float Q_rsqrt( float number )
{
    long i;
    float x2, y;
    const float threehalfs = 1.5F;

    x2 = number * 0.5F;
    y  = number;
    i  = * ( long * ) &y;                       // зловещий хакинг чисел с плавающей запятой на уровне битов
    i  = 0x5f3759df - ( i >> 1 );               // какого чёрта?
    y  = * ( float * ) &i;
    y  = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) );   // первая итерация
//  y  = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) );   // вторая итерация, можно удалить

    return y;
}