В жизни каждого программиста С++ рано или поздно возникает задача, которую кто-либо уже решил. Однако найти это решение бывает очень непросто в силу разных причин: оно недостаточно разрекламировано, либо имеет нечеткую документацию, или возникает проблема языкового барьера, ну, или поисковики просто плохо ищут).

Столкнувшись много раз подряд с тем, что найти что-то толковое довольно непросто, я решил попробовать распутать это узел и предложить для русскоязычных читателей свой справочник классных библиотек на С++. Я исходил из этого источника. Это очень многогранный и объемный список библиотек языка С++, но, скажем так, у меня были к нему вопросы. Потому я сделал перевод, затем значительно улучшил его в плане содержания (далее объясню, как, почему и зачем). На выходе получилось около 1000 библиотек. Как в сказке). Они, конечно, не покрывают все возможные задачи и предметные области, но поверьте, они затрагивают действительно многое.

Всем привет, меня зовут Пётр, я инженер компании Nixys. На современных проектах используется огромное разнообразие баз данных: реляционные, ключ-значение, документоориентированные. Особое место среди них занимают колоночные базы данных, ярким представителем которых является ClickHouse. Это мощный инструмент, который способен обрабатывать миллиарды строк в секунду при минимальном времени ответа. Однако, для максимальной эффективности ClickHouse необходимо понимать ряд фундаментальных моментов для того, чтобы использовать его по назначению. В этой серии статей мы разберем особенности работы ClickHouse, которые помогут в выжимании максимума из этой базы. И сегодня начнём с фундаментальных теоретических моментов, чтобы составить максимально полное общее впечатление, которое поможет нам в дальнейшем.

Всем привет, меня зовут Пётр. В первой части этого цикла статей мы взглянули на некоторые базовые концепции ClickHouse. В этой же статье продолжим изучать тонкости работы с этой колоночной базой данных и подробно рассмотрим такой аспект как репликация. А ещё разберёмся с сервисами координации Zookeeper и ClickHouse Keeper.

Если вы когда-нибудь использовали в работе retrieval augmentation generation (RAG) на базе векторного поиска и не лезли туда под капот, но были бы не прочь, я постараюсь погрузить вас в то, как устроена векторная база данных внутри.

Введение

Suricata — это многофункциональная и мощная система обнаружения вторжений в сеть (IDS), система предотвращения вторжений (IPS) и инструмент мониторинга сетевой безопасности (NSM). Разработанная Фондом открытой информации безопасности (OISF), Suricata известна своей высокой производительностью и масштабируемостью, что делает её популярной среди специалистов по безопасности для мониторинга и защиты сетевых инфраструктур. Это полное руководство охватывает основы Suricata, её ключевые функции, процесс установки, детали конфигурации и важные команды, чтобы помочь вам максимально использовать её потенциал.

Привет! Меня зовут Артем. Я работаю Data Scientist'ом в компании МегаФон (платформа для безопасной монетизации данных OneFactor). Мы строим скоринговые (credit scoring), лидогенерационные (lead generation) и антифрод (anti-fraud) модели на телеком данных, а также делаем гео-аналитику (geo-analytics).

В предыдущей статье я поделился материалами для подготовки к этапу по специализированному машинному обучению.

В этой статье рассмотрим материалы, которые можно использовать для подготовки к секции по дизайну систем машинного обучения.

Привет, Хабр. Меня зовут Рустам. Я работаю в Ozon: админю Kubernetes и пишу на Go.

У нас очень много сервисов на Go — их количество исчисляется тысячами. Запускаются они внутри кластеров Kubernetes. А я плотно работаю с Kubernetes и заметил, что при запуске кода внутри Kubernetes для резолва одного адреса делается до десяти DNS-запросов. Это, конечно, влияет на производительность.

Я решил разобраться, как Go делает DNS-запросы. В результате мне удалось уменьшить их количество в наших проектах до одного-двух. Как у меня это получилось и можно ли использовать мой опыт в вашем проекте, я расскажу в статье.

Приветствую, коллеги! Меня зовут @ProstoKirReal, и я сетевой инженер, который пришел в эту профессию из совершенно другой сферы. На начальном этапе было особенно трудно разобраться в сложных терминах и принципах работы сетевых протоколов и оборудования. Мне захотелось написать цикл статей, посвященных специфике работы сетей и сетевых протоколов. Прежде всего, я делаю это для себя, чтобы наконец разобраться в тех понятиях, которые до конца не понимаю. Надеюсь, эта информация будет полезна и вам, а если нет, то послужит хорошей шпаргалкой для меня самого.

В первой статье цикла я хочу начать с базовых понятий, которые пригодятся всем начинающим сетевым инженерам, студентам и тем, кто связан с сетевыми технологиями. Это модель OSI и TCP/IP. Это база, которую необходимо знать. Вначале мне было трудно запомнить и понять суть этих моделей и их связь с настройками обычного коммутатора. Однако понимание модели OSI облегчает понимание работы различных протоколов и позволяет общаться с коллегами на одном языке. Меня раньше часто поправляли из-за того, что я говорил неправильно, не зная базовых понятий.

Итак, давайте разберемся с базовой информацией.

Модель OSI (Open Systems Interconnection) — это эталонная модель, разработанная для описания функций телекоммуникационных или вычислительных систем, необходимых для сетевого взаимодействия. Она разделяет процесс сетевого взаимодействия на семь взаимосвязанных уровней. Каждый уровень выполняет специфические функции и взаимодействует с уровнями непосредственно выше и ниже.

Это полный перевод большой и сложной статьи по внутреннему устройству крейта regex свежей версии. Перевод большей частью выполнялся для себя, чтобы поднабить скилл в английском. По возможности постарался сохранить авторский стиль.

Если всегда было интересно, как оно там под капотом устроено, а в книге Фриддла или в книге дракона вы не нашли подробностей, то добро пожаловать - будет интересно и очень сложно. Для понимания требуются знания основ теории автоматов (знать и понимать отличия ДКА от НКА) и иметь базовое представление о том, что такое регулярные выражения.

Так же прошу сообщать об ошибках и опечатках, чтобы я мог их исправить.

Добрый день, дорогие читатели Хабра!

Мы команда специалистов из компании ПМ. Довольно часто к нам приходят заказы на анализ защищенности или тестирование на проникновение веб-ресурсов. Первоначальным этапом при проведении работ является разведка, которая включает в себя анализ принципов работы исследуемого веб-ресурса, обнаружение используемых технологий, окружения и т.д. Одним из методов для осуществления данной задачи является исследование пакетов, отправляемых между веб-клиентом и веб-сервером. Иногда исследование пакетов не составляет особого труда, но бывают случаи, когда это становится нетривиальной задачей. В ситуации, когда речь идет об открытом (незашифрованном) трафике, можно элементарно воспользоваться любым пакетным анализатором, типа Wireshark. Однако в тех случаях, когда применяется шифрование, приходится использовать различные методы для расшифровки. Именно они и будут рассмотрены в данной статье.

В этой статье мы попробуем разобраться с одним из самых неоднозначных и непонятных нововведений стандарта C++17 — функцией стандартной библиотеки std::launder. Мы посмотрим на std::launder с другой стороны, посмотрим на источник. Разберем что лежит в основе функции на примере решения задачи девиртуализации и реализации виртуальных указателей в LLVM.

❯ Часть первая: физическая память

Меня зовут Андрей Бакшаев, я ведущий инженер-программист в YADRO. Моя команда занимается разработкой и оптимизацией математических библиотек под архитектуру x86. До этого я 15 лет работал в Intel. Значительная часть моих задач заключалась в том, чтобы реализовывать некоторые алгоритмы обработки изображений и сигналов в довольно известной математической библиотеке IPP, максимально эффективно используя возможности процессоров. Я также исследовал производительность этих алгоритмов в процессорах на ранней стадии проектирования. 

В статье я поделюсь своим опытом оптимизации низкоуровневого кода на языке C. Рассмотрим подсистему кэша и памяти процессоров и новые инструкции AVX-512. Разберем пример ускорения копирования байтового массива данных и посмотрим, как векторизованный код позволяет сократить время работы широко используемого алгоритма замены байтов по таблице с 619 до 34 мс, то есть примерно в 18 раз. 

Поговорим про DPI? В России эту аббревиатуру большинство интернет-пользователей воспринимает негативно, так как она ассоциируется с блокировкой Телеграма – по мнению многих, одного из самых юзер-френдли мессенджеров. В 2018 году это событие вызвало широкий общественный резонанс. Конечно, DPI позволяет блокировать приложения, будь то мессенджеры, соцсети, да и вообще любой сервис в сети, однако сценариев применения операторами DPI гораздо больше.

Документ «deducing this», принятый в последний стандарт C++, вводит новый, третий тип методов классов, сочетающий в себе свойства двух уже существующих: нестатических и статических, открывающий перед нами новые горизонты:

1. Дедупликация большого количества кода.

2. Вытеснение CRTP (Curiously Recuring Template Pattern) на свалку истории, его замена более простой и очевидно понятной записью.

3. Рекурсивные лямбды.

И другое.

Но прежде чем рассмотреть само нововведение и его практические применения, углубимся немного в историю и попытаемся понять, почему в нем собственно возникла необходимость.