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

Года полтора назад я выкладывал на Хабр цикл видеолекций с моим видением того как работает мозг и каковы возможные пути создания искусственного интеллекта. За прошедшее с тех пор время удалось существенно продвинуться вперед. Что-то получилось глубже понять, что-то удалось смоделировать на компьютере. Что приятно, появились единомышленники, активно участвующие в работе над проектом.

В настоящем цикле статей планируется рассказать о той концепции интеллекта над которой мы сейчас работаем и продемонстрировать некоторые решения, являющиеся принципиально новыми в сфере моделирования работы мозга. Но чтобы повествование было понятным и последовательным оно будет содержать не только описание новых идей, но и рассказ о работе мозга вообще. Какие-то вещи, особенно в начале, возможно покажутся простыми и общеизвестными, но я бы советовал не пропускать их, так как они во многом определяют общую доказательность повествования.

Карта Тройка представляет из себя универсальный пополняемый электронный кошелек, широко используемый в системах оплаты общественного транспорта Москвы с 2013 года.

Цель данного исследования — выяснить защищенность системы электронного кошелька от подделки баланса, оценить безопасность инфраструктуры, работающей с картой. Вся работа была выполнена без использования специальных технических средств. Использовался дешевый смартфон на платформе Android и персональный компьютер. Общее время, затраченное на исследование, составило 15 дней.

В ходе работы был успешно проведен реверс­-инжиниринг мобильного приложения «Мой проездной», что позволило получить доступ к памяти карты и изучить структуру хранения данных. Были найдены уязвимости, позволяющие выполнить подделку баланса, записанного на электронном кошельке карты Тройка. В результате чего стало возможным использование систем, поддерживающих карту, без оплаты.

Итогом исследования стала разработка приложения TroikaDumper, позволяющего эксплуатировать уязвимости системы электронного кошелька.

Внимание! Данные материалы представлены исключительно в ознакомительных целях. Подделка проездных билетов является уголовным преступлением и преследуется по закону.

Если очень постараться, веб-клиент GMail-а можно довести до состояния, когда им более-менее приятно пользоваться. Вот как он выглядит у меня сейчас:



Под катом рассказ о том, какие особенности и как я использую.

WebInspector

Мощный инструмент для дебаггинга JavaScript, полноценный инспектор кода для Sublime. Фичи: установка брейкпоинтов прямо в редакторе, показ интерактивной консоли с кликабельными объектами, остановка с показом стек трейса и управление шагами дебаггера. Все это работает на ура! А еще есть Fireplay от Mozilla, который позволяет подключаться к Firefox Developer tools и максимально простой дебаггер JSHint.

В течение минуты думал над заголовком, так ничего и не придумал…
Strace. Наверное нет того человека, который бы не слышал про strace. Если кто не слышал, то strace — это утилита, отслеживающая системные вызовы, которые представляют собой механизм трансляции, обеспечивающий интерфейс между процессом и операционной системой (ядром). Эти вызовы могут быть перехвачены и прочитаны. Это позволяет лучше понять, что процесс пытается сделать в заданное время. Перехватывая эти вызовы, мы можем добиться лучшего понимания поведения процессов, особенно если что-то идет не так. Функциональность операционной системы, позволяющая отслеживать системные вызовы, называется ptrace. Strace вызывает ptrace и читает данные о поведении процесса, возвращая отчет. Детали можно прочитать в вики или официальном man. Собственно вот, ну и речь конечно же о Linux. В других ОС свои аналоги.
Так вот, лично для меня strace это как последняя инстанция. Когда уже все логи просмотрены, все debug и verbose ключи включены, а причина проблем так и не обнаружена, я достаю из широких штанин запускаю strace. Есть одно но, strace это такой инструмент который вовсе не является серебряной пулей, которая тут же все покажет и расскажет. Для работы с strace требуется наличие определенных знаний и чем шире и глубже эти знания тем больше вероятность обнаружения проблемы.
В интернетах полно вводных статей, где описываются примеры запуска strace. Я же в этой статье покажу частные проблемы и их решение с помощью strace.

Эту статью я написал достаточно давно для своего блога, который теперь заброшен. Мне кажется, в ней есть весьма полезная информация, поэтому не хотелось бы, чтобы она просто исчезла. Очень может быть, что-то уже устарело, буду благодарен, если мне на это укажут.

Как правило, язык C++ используют там, где требуется высокая скорость работы. Но на C++ без особых усилий можно получить код, работающий медленнее какого-нибудь Python/Ruby. Именно подобным кодом оперируют многочисленные сравнения Any-Lang vs C++.

Вообще, оптимизация бывает трех типов:

1. Оптимизация уже готового, проверенного и работающего кода.
2. Изначально написание оптимального кода.
3. Просто использование оптимальных конструкций.

Специально заниматься оптимизацией готового кода следует только после того, как проект закончен и используется. Как правило, оптимизация потребуется только в небольшой части проекта. Поэтому сначала нужно найти места в коде, которые съедают большую часть процессорного времени. Ведь какой смысл ускорять код, пусть даже на 500%, если он отнимает только 1% машинного времени? И следует помнить, что, как правило, гораздо больший выигрыш в скорости дает оптимизация самих алгоритмов, а не кода. Именно про данный ее вид говорят: «преждевременная оптимизация — зло» (с).

Второй тип оптимизации — это изначальное проектирование кода с учетом требований к производительности. Такое проектирование не является ранней оптимизацией.

Третий тип даже не совсем оптимизация. Скорее это избегание неоптимальных языковых конструкций. Язык C++ довольно сложный, при его использовании частенько нужно знать, как реализован используемый код. Он достаточно низкоуровневый, чтобы программисту пришлось учитывать особенности работы процессоров и операционных систем.

Предыстория

Для импорта слов в Lingualeo.com есть несколько решений:

• Приложения для браузера или телефонов:
• Добавление слов на сайте.

Минусы этих способов в том, что вносить слова можно только по одному. Нам необходима реализация, которая позволит добавлять несколько слов за раз.

Можно применять в авиационных видах спорта как дополнительное средство обеспечения безопасности при:

— выполнении парашютных прыжков;
— полётах на параплане;
— полётах на сверхлёгких летательных аппаратах

Перевод поста Джона Маклуна (Jon McLoone) "10 Tips for Writing Fast Mathematica Code".
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе.

---

Пост Джона Маклуна рассказывает о распространенных приемах ускорения кода, написанного на языке Wolfram Language. Для тех, кто заинтересуется этим вопросом мы рекомендуем ознакомиться с видео «Оптимизация кода в Wolfram Mathematica», из которого вы подробно и на множестве интересных примеров узнаете о приемах оптимизации кода, как рассмотренных в статье (но более детально), так и других.

---

Когда люди говорят мне, что Mathematica недостаточно быстро работает, обычно я прошу посмотреть код и часто обнаруживаю, что проблема не в производительности Mathematica, а в её не оптимальном использовании. Я хотел бы поделиться списком тех вещей, на которые я обращаю внимание в первую очередь при попытке оптимизировать код в Mathematica.

1. Используйте числа с плавающей точкой, и переходите к ним на как можно более ранней стадии.

Самая распространённая ошибка, которую я замечаю, когда разбираюсь с медленным кодом — задание слишком высокой точности для данной задачи. Да, неуместное использование точной символьной арифметики — самый распространенный случай.

У большинства вычислительных программных систем нет такого понятия, как точная арифметика — для них 1/3 это то же самое, что и 0,33333333333333. Это различие может играть большую роль, когда вы сталкиваетесь со сложными и неустойчивыми задачами, однако для большинства задач числа с плавающей точкой вполне удовлетворяют нуждам, и что важно — вычисления с ними проходят значительно быстрее. В Mathematica любое число с точкой и с менее чем 16 цифрами автоматически обрабатывается с машинной точностью, потому всегда следует использовать десятичную точку, если в данной задаче скорость важнее точности (например, ввести треть как 1./3.). Вот простой пример, где работа с числами с плавающей точкой проходит почти в 50,6 раза быстрее, чем при работе с точными числами, которые лишь затем будут переведены в числа с плавающей точкой. И в этом случае получается такой же результат.

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/

Привет Хабр!

Началось всё с того, что я захотел подключить к своему компьютеру второй монитор, для увеличения продуктивности, так сказать. Им оказался собранный из двух нерабочих Acer AL1716 с аналоговым d-sub входом. Первый монитор — Dell 2007WFP, подключен по DVI-D(Single Link). Как оказалось, существует возможность запустить оба монитора в режиме расширения рабочего стола от одного DVI порта на матплате.

Только автоматизация. Только PowerShell.

Предисловие

В качестве хобби и при наличии времени преподаю студентам в УКИТ (бывший Московский государственный колледж информационных технологий). На данный момент у меня мало времени, чтобы уделить его группе студентов, зато вполне достаточно, чтобы подготовить пост здесь, на Хабре.

Я работаю системным администратором в крупной не ИТ-компании с большой завязкой на ИТ ресурсы. По роду деятельности представляется решать большое количество однотипных задач по обслуживанию пользователей.

С языком PowerShell познакомился около двух лет назад, но вплотную занялся им лишь спустя год, не осознав поначалу его огромных возможностей. В статье, прежде всего, я буду ориентироваться на тех, кто хочет начать работать с PowerShell, но пока не доверяет ему или не знает, с какой стороны подступиться к этому чуду.

Внимание: PowerShell вызывает привыкание.

Часто путают терминал и шелл. В тех же *nix есть шеллы (bash, csh, zsh, …) и терминалы (konsole/guake/yaquake/tilda и т.д. и т.п.) Для мира Windows общеизвестный терминал только один – стандартное консольное окошко, которое часто ошибочно называют «cmd.exe». И мало кто знает о существовании множества других эмуляторов терминала. Известных шеллов больше, их целых два: cmd.exe и powershell.exe. И хотя есть как минимум три порта bash (MinGW, CygWin, GIT) многие юниксоиды предпочитают ругать cmd.exe.

Меня не устраивал ни один из найденных альтернативных терминалов (как в 2009-м, когда я начал работу над ConEmu, так и сейчас). Казалось бы требований немного, вот основные:

Наверняка почти все читатели Хабра знают оболочки sh и bash. Так же большинство из нас что-то слышали про zsh и tcsh. Однако на этом список существующих оболочек не заканчивается. Условно можно разделить их на три группы:

• Клоны Bourne shell (bash, zsh)
• C shell (csh, tcsh)
• Базирующиеся на популярных языках программирования(psh, ipython, scsh)
• Экзотические, специфические и все остальные

О наиболее интересных из них и пойдет речь.

Я уже достаточно много лет занимаюсь разработкой на java и повидал довольно много чужого кода. Как это не странно, но постоянно от одного проекта к другому я вижу одни и те же проблемы. Этот топик — попытка ликбеза в наиболее часто используемых конструкциях языка. Часть описанного — это довольно банальные вещи, тем не менее, как показывает мой опыт, все эти банальности до сих пор актуальны. Надеюсь, статья пригодится многим java программистам. Итак, поехали:

new vs valueOf

//медленно
Integer i = new Integer(100);
Long l = new Long(100);
String s = new String("A");

//быстро
Integer i = Integer.valueOf(100);
Long l = 100L;//это тоже самое что Long.valueOf(100L);
String s = "A";

Старайтесь всегда использовать метод valueOf вместо конструктора в стандартных классах оболочках примитивных типов, кроме случаев, когда вам нужно конкретно выделить память под новое значение. Это связано с тем, что все они, кроме чисел с плавающей точкой, от Byte до Long имеют кеш. По умолчанию этот кеш содержит значения от -128 до 127. Следовательно, если ваше значение попадает в этот диапазон, то значение вернется из кеша. Значение из кеша достается в 3.5 раза быстрее чем при использовании конструктора + экономия памяти. Помимо этого, наиболее часто используемые значения могут также быть закэшированы компилятором и виртуальной машиной. В случае, если ваше приложение очень часто использует целые типы, можно увеличить кеш для Integer через системное свойство «java.lang.Integer.IntegerCache.high», а так же через параметр виртуальной машины -XX:AutoBoxCacheMax=<size>.

Программирую на Java вот уже 7 лет. Но на работе часто приходится обучать новое поколение. В связи с этим и решил сделать некоторую шпаргалку, которая, надеюсь, пригодится и для хабрчан. Если кто-то может помочь дополнить чем-то информацию из этой статьи, то пишите! Итак:

Основные ресурсы для начального обучения

• www.javable.com — сайт со статьями и tutorial'ом по Java. Все в основном на русском.
• www.exampledepot.com — очень полезный ресурс, где собраны краткие примеры использования классов для тех или иных пакетов
• java.sun.com — без первоисточника не обойтись. Для любого Java программиста JavaDoc должен быть истиной в последней инстанции. Так же здесь можно найти серию tutorial'ов на все возможные темы.

Всем привет!
Хочу начать вольный перевод книги «ZeroMQ.Use ZeroMQ and learn how to apply different message patterns». Уверен, что многие захотят разобраться с этой интересной библиотекой.

Содержание

• Глава 1: Приступая к работе
• Глава 2: Знакомство с сокетами
• Глава 3: Использование топологии сокетов
• Глава 4: Дополнительные паттерны

Добро пожаловать в ZeroMQ! Эта глава представляет собой введение в ZeroMQ и дает читателю общее представление о том, что такое система очередей сообщений и, самое главное, что такое ZeroMQ. В этой главе мы поговорим о следующих темах:

• Обзор того, что представляет собой очередь сообщений
• Зачем использовать ZeroMQ и что отличает ее от других технологий работы с очередями сообщений
• Основы клиент/серверной архитектуры
• Рассмотрим первый паттерн: запрос-ответ
• Как мы можем обрабатывать строки в C
• Проверка установленных версий ZeroMQ

Когда-то давным-давно я писал пару статей о широко известном в узких кругах чипе FTDI FT232H и различных его применениях. Всем хорош был FT232H для DIY, но и у него нашлось несколько недостатков — относительно неприятный для ручной пайки корпус LQFP48 (для истинных любителей хардкора есть еще вариант в QFN48, паяй — не хочу, DIHALT не даст соврать), цена за оригинальный чип от 250 рублей, вероятность проблем с драйверами на поддельных чипах и некоторая функциональная избыточность, к примеру, поддержка JTAG нужна далеко не всем.

Решение, как обычно, пришло из Поднебесной, в которой после нескольких лет тупого передирания творческой адаптации чужих чипов наконец выпустили свой собственный конвертер USB-TTL — WinChipHead CH341A в корпусе SOP-28 (не DIP, но тоже паяется без проблем).

Производство чипа было начато году приблизительно в 2006, но в поле моего зрения он попал только в 2014, когда I2C/SPI-программаторы на этом чипе наводнили европейский EBAY, причем продавцы предлагали цену от 3,5 евро вместе с доставкой, что при средней стоимости хорошего китайского программатора вроде MiniPro TL866A в 50 евро оказалось настолько заманчивым предложением, что устоять не получилось.

Если вам все еще интересно, что умеет этот китайский чип за 1$ и стоит ли платить больше, если не видно разницы — прошу под кат.

Данная статья посвящена описанию работы с пакетом PGFPlots, разработанного для популярной настольной издательской системы LaTeX. Однако, если вы даже не знакомы с последней, это не повод расстраиваться и бросать чтение этой статьи, ведь, возможно, те замечательные примеры, которые будут далее приведены, и необычайная мощность и удобство PGFPlots вдохновят вас на изучение LaTeX.