Это моя первая статья и я хотел бы рассказать о том как написать простейшую программу по рисованию графиков функций.
Статья ориентирована на новичков!
Начнем с того, что наша функция будет иметь вид:
y = c(x)
Где c(x) — это выражение от одной переменной «x».
Сразу считаем её.

f = input('f(x):')

Считать значение функции мы будем функцией eval().
Подключим нужные нам библиотеки.

from math import *
from tkinter import *
f = input('f(x):')

Теперь надо нарисовать оси координат.

from math import *
from tkinter import *

f = input('f(x):')

root = Tk()

canv = Canvas(root, width = 1000, height = 1000, bg = "lightblue", cursor = "pencil")
canv.create_line(500,1000,500,0,width=2,arrow=LAST) 
canv.create_line(0,500,1000,500,width=2,arrow=LAST) 

canv.pack()	
root.mainloop()

ASLR — это Address Space Layout Randomization, рандомизация адресного пространства. Это механизм обеспечения безопасности, который включает в себя рандомизацию виртуальных адресов памяти различных структур данных, чувствительных к атакам. Расположение в памяти целевой структуры сложно предугадать, поэтому шансы атакующего на успех малы.

Реализация ASLR в Windows тесно связана с механизмом релокации (relocation) исполняемых образов. Релокация позволяет PE-файлу загружаться не только по фиксированной предпочитаемой базе. Секция релокаций в PE-файле является ключевой структурой при перемещении образа. Она описывает, какие необходимо внести изменения в определенные элементы кода и данных для обеспечения корректного функционирования приложения по другому базовому адресу.

      Распространено мнение, что GCC отстает по производительности от других компиляторов. В этой статье мы постараемся разобраться, какие базовые оптимизации GCC компилятора стоит применить для достижения приемлемой производительности.

Оригинал: Starting out on Game Programming

Путь в индустрию игровых разработок не близок. Эта статья призвана помочь понять с чего лучше начать это путешествие.

Вы только что закончили ваш первый курс по С++ и хотите начать делать игры. Кто-то указал вам на этот сайт и вы, возможно, поэкспериментировали немного с руководством. Вы изучили несколько лаконичных примеров, но не нашли руководства о том, как сделать целую игру. И на то есть причина.

Руководства хороши для обучения чему-то шаг за шагом, например тому, как перемещать изображение точки по экрану. Для того чтобы собрать игру воедино, вам нужны навыки решения возникающих проблем, приобретаемые лишь с опытом. Это не то, чему можно научиться из руководств. Лучший способ научиться делать игры — это начать их делать.

Недавно я начал нелёгкое дело по вёрстке диссертационной работы в LaTeX-е. Естественным первым желанием было найти какой-нибудь готовый шаблон. Увы, я не нашёл ничего, что подходило бы под мои нужны. Поэтому я решил сделать свой шаблон (с преамбулой и макрокомандами)! Сразу скажу по поводу соответствия шаблона ВАК-овским требованиям: строгих требований нет (можете сами посмотреть список нормативных документов). Однако определённые требования могут быть у конкретного совета (но они, как правило, весьма похожи и соответствуют здравому смыслу). В своём шаблоне я постарался учесть общие тенденции в оформлении такого рода работ. Не буду приводить кучу технических особенностей вёрстки в LaTeX (на эту тему и так хватает статей), а просто поделюсь готовым результатом: GitHub.

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.

Вы просто обязаны это посмотреть. Но прежде всего учтите, эта демо-дискета QNX появилась в конце 1990-х годов, а веб-браузер был выпущен в далёком 1999, а вовсе не в 2012. Думаю, браузеру можно простить сообщения об ошибках при просмотре современных веб-сайтов.

Вы будете поражены! Всё, что показано тут – сама операционная система, графическая оконная подсистема, браузер, стек TCP/IP, менеджер файлов, игры и т.д. – разместились на одной загрузочной дискете размером всего 1.44 Мб. Никакого CD или жёсткого диска. И, как можно увидеть, демо может даже загружать и запускать программы (даже графические драйверы!), и все это на лету. Я бы сказал, что это круто!

В первых двух частях я описал свое поступление в аспирантуру и стоимость жизни в США. В этой части мы подойдем еще ближе к самому интересному, а если точнее, то я расскажу, откуда и в каких количествах появляются деньги у аспирантов, сколько надо платить за учебу и за чем сюда стоит ехать (или не ехать). Ну и наконец будет начало описания того, как можно сюда приехать.

Часть 1: Поступление

Живет тут

Часть 2: Стоимость жизни в США

Живет тут

На Хабре периодически попадаются истории о том, как люди едут учиться за границу. Не так давно писали о получении магистра в США и я наконец решился описать свою историю о том, как я попал в аспирантуру и начал делать PhD, а также мой опыт летнего интерншипа в исследовательской лаборатории Mitsubishi Electric, ну и просто пару слов об образовании постсоветском и зарубежном.
Правда пишу я с немного корыстной целью — завлечь сюда нескольких будущих аспирантов для работы над одним интересным проектом. Так что, если вам интересно и особенно если есть желание попасть в аспирантуру в США, добро пожаловать под кат.

Доброго времени суток, уважаемые читатели. Те из вас кто интересуется криптографией наверняка знают, что такое гомоморфное шифрование и для чего оно нужно. Для тех кто пока не понимает о чем речь приведу определение из русскоязычной википедии:

Гомоморфное шифрование — криптографическая система, которая позволяет проводить определенные математические действия с открытым текстом путем произведения операций с зашифрованным текстом.

Долгое время полностью гомоморфная криптосистема оставалась для всех криптографов мира священным Граалем, недостижимым идеалом. И вот в 2009 году Craig Gentry в своей диссертации впервые описал полностью рабочую схему гомоморфного шифрования.
Несколько математических подробностей идеи Gentry а также пример реализации его алгоритма вы найдете под катом.

Получив заветную коробочку c «Малиновым пирогом», каждый играется с ней по своему, моей первой мыслью было поиграть в нее по настоящему, а именно устроить на ее базе эдакий универсальный эмулятор старых игр. Большинство из нас играло в Денди, многие в Сегу или СуперНинтендо, и даже не смотря на наличие новых консолей текущего поколения, память о них живет, для таких вот «тронутых» ностальгией предназначается эта статья.

Вместо вступления

Лень — двигатель прогресса. Не хочешь сам молоть зерно — сделай мельницу, не хочешь сам кидать во врагов камни — сооруди катапульту, надоело гореть на кострах инквизиции и гнуть спину под феодалом — замути с ребятами ренессанс… впрочем, о чем это я.
Автоматизация, господа. Берешь какой-нибудь полезный процесс, в котором участвует человек, заменяешь человека на сложный механизм, получаешь профит. Относительно недавно также стало модно заменять человека куском кода. О, сколько благородных профессий может пасть под натиском информатизации. Особенно если учесть, что кусок кода в наше время способен не только на заранее определенное поведение, но и на «обучение» какому-то поведению.

Недавно на хабре появилась неплохая статья про вычисление N-ного числа фибоначи за O(log N) арифметических операций. Разумный вопрос, всплывший в комментариях, был: «зачем это может пригодиться на практике». Само по себе вычисление N-ого числа фибоначи может и не очень интересно, однако подход с матрицами, использованный в статье, на практике может применяться для гораздо более широкого круга задач.

В ходе этой статьи мы разберем как написать интерпретатор, который может выполнять простые операции (присвоение, сложение, вычитание и урезанное умножение) над ограниченным количеством переменных с вложенными циклами с произвольным количеством итераций за доли секунды (конечно, если промежуточные значения при вычислениях будут оставаться в разумных пределах). Например, вот такой код, поданный на вход интерпретатору:

loop 1000000000
  loop 1000000000
    loop 1000000000
      a += 1
      b += a
    end
  end
end
end

Незамедлительно выведет a = 1000000000000000000000000000, b = 500000000000000000000000000500000000000000000000000000, несмотря на то, что если бы программа выполнялась наивно, интерпретатору необходимо было бы выполнить октиллион операций.

В рамках одного проекта столкнулся необходимостью работать с нейронными сетями, рассмотрел несколько вариантов, больше всего понравилась PyBrain. Надеюсь её описание будет многим интересно почитать.

PyBrain — одна из лучших Python библиотек для изучения и реализации большого количества разнообразных алгоритмов связанных с нейронными сетями. Являет собой удачный пример совмещения компактного синтаксиса Python с хорошей реализацией большого набора различных алгоритмов из области машинного интеллекта.

Предназначен для:

• Исследователей — предоставляет единообразную среду для реализации различных алгоритмов, избавляя от потребности в использовании десятков различных библиотек. Позволяет сосредоточится на самом алгоритме а не особенностях его реализации.
• Студентов — с использованием PyBrain удобно реализовать домашнее задание, курсовой проект или вычисления в дипломной работе. Гибкость архитектуры позволяет удобно реализовывать разнообразные сложные методы, структуры и топологии.
• Лекторов — обучение методам Machine Learning было одной из основных целей при создании библиотеки. Авторы будут рады, если результаты их труда помогут в подготовке грамотных студентов и специалистов.
• Разработчиков — проект Open Source, поэтому новым разработчикам всегда рады.

При выполнении заражения системы перед вирмейкером всегда стоит задача определения, а не является ли данная система уже заражённой. В противном случае, выполнение повторных механизмов инфицирования в ряде случаев может привести к нарушению работы троянца либо дестабилизацией всей системы. И то и другое — нежелательно.

Одним из механизмов по предотвращению этого явления является создание специфичных мьютексов, по наличию которых делается вывод о наличии активного заражения. При этом мьютексы никак не скрываются, а потому могут быть надёжным сигналом наличия определённой инфекции.