Я – выпускник специальности «Микроэлектроника и полупроводниковые устройства». За годы обучения я разработал множество устройств на микроконтроллерах, участвовал в конкурсах вместе со своей командой и являлся заведующим лабораторией встраиваемых систем. У меня есть мечта – создать в своей стране условия для разработки роботизированных систем и есть план её достижения, одним из пунктов которого является участие в подготовке большого количества профессионалов в этой области.


Я радуюсь, когда будущие инженеры создают свои устройства и расстраиваюсь, когда слышу, как кто-то говорит об использовании Arduino в них.

Это не первая моя статья на эту тему: у меня возникает желание написать такую сразу после прочтения фразы о безграничных возможностях платформы в DIY-топике на Хабре. У меня возникает желание написать об истинной цене деталей после прочтения статьи о покупке конструктора за $200 почти ничего не содержащего (уж простите, запамятовал где видел).

Недавно я прочитал статью Джоэла Спольски “Can your programming language do this?”и она настолько сильно пришлась мне по душе, что я решил перевести ее. Но не просто так, а добавить немного от себя. А именно, вместо примеров на JavaScript (использованных Джоэлем в оригинале), я решил написать примеры на С#, который мне на сегодняшний день ближе. Собственно результат и представляю на суд сообществу под катом.

Это первая статья из серии «Сети для самых маленьких». Мы с товарищем thegluck долго думали с чего начать: маршрутизация, VLAN'ы, настройка оборудования.
В итоге решили начать с вещи фундаментальной и, можно сказать, самой важной: планирование. Поскольку цикл рассчитан на совсем новичков, то и пройдём весь путь от начала до конца.

Предполагается, что вы, как минимум читали о эталонной модели OSI (то же на англ.), о стеке протоколов TCP/IP (англ.), знаете о типах существующих VLAN’ов (эту статью я настоятельно рекомендую к прочтению), о наиболее популярном сейчас port-based VLAN и о IP адресах (более подробно). Мы понимаем, что для новичков «OSI» и «TCP/IP» — это страшные слова. Но не переживайте, не для того, чтобы запугать вас, мы их используем. Это то, с чем вам придётся встречаться каждый день, поэтому в течение этого цикла мы постараемся раскрыть их смысл и отношение к реальности.



Начнём с постановки задачи. Есть некая фирма, занимающаяся, допустим, производством лифтов, идущих только вверх, и потому называется ООО «Лифт ми ап». Расположены они в старом здании на Арбате, и сгнившие провода, воткнутые в пожжёные и прожжёные коммутаторы времён 10Base-T не ожидают подключения новых серверов по гигабитным карточкам. Итак у них катастрофическая потребность в сетевой инфраструктуре и денег куры не клюют, что даёт вам возможность безграничного выбора. Это чудесный сон любого инженера. А вы вчера выдержали собеседование и в сложной борьбе по праву получили должность сетевого администратора. И теперь вы в ней первый и единственный в своём роде. Поздравляем! Что дальше?

Этот материал продолжает серию ежемесячных обзоров свежих статей по теме интерфейсов, новых инструментов и коллекций паттернов, интересных кейсов и исторических рассказов. Из лент нескольких сотен тематических подписок отбирается примерно 5% стоящих публикаций, которыми интересно поделиться. Предыдущие материалы: апрель 2010-март 2012.

Покупать готовое устройство для организации домашнего сервера (NAS) может и более простой способ, но точно не самый интересный. А сделать такой сервер можно по разному.

Например, лет 10 назад у меня был старенький системный блок с одним HDD под управлением linux. Его главной задачей было — держать SMB-шару. Позже, с появлением жены, требования к такому серверу изменились: он должен быть маленьким (занимать мало места), не гудеть и не потреблять много электричества. Поэтому систему пришлось менять.

_{Томпсон (сидит) и Ритчи работают на PDP-11, 1972 год.}

Период 1968-69 гг. был очень неопределенным для Bell Labs: проект операционной системы с разделением времени Multics (Multiplexed Information and Computing Service), разрабатываемой с 1964 года для дорогой 36-битной ЭВМ GE-645, не имел четких перспектив и целей, а лишь разрастался в размерах и сложности, всё ясней был виден его предполагаемый провал. В конце концов, American Telephone & Telegraph вышла из проекта, в который за пять лет были вложены миллионы долларов.

Однако, некоторые из инженеров, работавших над Multics — Кен Томпсон, Деннис Ритчи, Малкольм Дуглас Макилрой, Джозеф Оссанна, — ощущали необходимость в продолжении работы над подобным проектом, и не хотели терять успевшую сформироваться уютную рабочую атмосферу. Поэтому в 1969 году они начали искать альтернативу Multics: Оссанна, Томпсон, Ритчи пытались протолкнуть покупку машины средней мощности, для которой группа обещала написать операционную систему. Заказ на предлагаемые ЭВМ DEC PDP-10 и Sigma 7 так и не был сделан, и хотя несколько раз ситуация выходила на грань получения нужного оборудования, было вполне очевидно, что команда просит слишком крупную сумму для проекта с расплывчатым планом, тем более, что после провала Multics операционные системы стали не настолько привлекательной сферой. Поэтому Томпсон (в основном это была его задумка), Кэнэдэй и Ритчи (привнесший идею файлов-устройств) разработали на обычных черных учебных досках и бумаге устройство файловой системы, которая позже стала сердцем Unix.

В последнее время параллельные вычисления прочно входят в жизнь, в частности, с использованием GPU.

Здесь было много статей на эту тему, поэтому ограничусь лишь поверхностным описанием технологии. GPGPU — использование графических процессоров для задач общего назначения, т.е. не связанных напрямую с рендерингом. Пример — библиотека Nvidia PhysX для расчёта физики в некоторых современных играх. Эта технология выгодна тем, что GPU хороши на параллельном выполнении с множеством потоков. Правда, потоков должно быть много, иначе производительность сильно упадет. Ещё из-за особенностей работы с памятью приходится несколько хитрить с передачей данных из оперативной памяти в видеопамять. Известные реализации: CUDA (Nvidia, только для видеокарт), OpenCL (Khronos Group, для гетерогенных систем) и AMD FireStream. Здесь будет обсуждаться только OpenCL.

Итак, приступим к практике. В качестве языка основной программы выберем Python. Он, конечно, не очень быстр сам по себе, зато отлично работает как «клей» — во многих применениях основной расчёт идёт в OpenCL, а код на Python только «подносит патроны». Существует отличная библиотека PyOpenCL, которой и будем пользоваться.

От переводчика: The Codeless Code — сборник побасенок о философии программирования. Побасенки в сборнике разные — некоторые весьма кровожадные, некоторые достаточно хардкорные с технической точки зрения (родной язык автора — Java), но встречаются очень емкие. Представляю вам перевод семи наиболее полюбившихся мне историй, остальные 30+ (новые добавляются каждую неделю) можно найти на сайте.

Пустяк

Три дня и три ночи мастер не появлялся из своей кельи. На четвертый день монахи отправили послушника проведать его.

Мастер был занят созерцанием диаграммы потоков данных. Послушник узнал в ней второстепенную деталь обширной системы, поддержкой которой занимались монахи. Поклонившись, послушник поинтересовался, над чем работает мастер.

Мастер ответил: «Здесь есть изъян, и я размышляю, как лучше его исправить.»

Прим. переводчика — В оригинале использовался всем знакомый термин «software engineer». Так как русский его аналог «инженер-программист» используется в повседневной речи редко, пришлось использовать слово «разработчик» как наиболее близкое. Также профессия «short-order cook», с которой автор сравнивает положение многих разработчиков в индустрии, была переведена как «мальчик на побегушках» — мне кажется, что она отлично отражает суть проблемы отношения к разработчикам. Наконец, я старался везде вместо слов «to code» и «programming» использовать «разрабатывать» и «разработка» из-за сложившемся в русском языке негативном смысле слов «кодировать» и «программирование» как примитивных процессов перевода требований в машинные инструкции низкого или высокого уровня.

Автор оригинальной статьи — Nickolas C. Zakas, известный фронтенд разработчик и JavaScript-евангелист в свое время проработавший более пяти лет в Yahoo. Это запись из его блога, в которой он говорит о том, почему с разработчиками так сложно договориться и что с этим делать.

Не так давно Дженна Байлотта написала замечательную статью «Как дизайнерам ужиться с разработчиками», в которой она описывает методы работы в команде, позволяющие дизайнерам и разработчикам добиться лучшей производительности. Я в свое время работал с дизайнерами (а, работая в UI, и с разработчиками) и столкнулся с похожими проблемами, так что мне понятен ее практичный подход. Во время командной работы никогда не помешает уважать труд своих коллег и понимать их способ мышления.

Одна из главных мыслей той статьи заключалась в том, что разработчики говорят «нет» слишком быстро. Эта мысль тут же въелась мне в мозг и долго отказывалась вылезать оттуда. Мне хотелось воскликнуть: «Но подожди, ты же не понимаешь, почему мы говорим „нет“!». Тут же появился миллион других защитных аргументов. На самом деле она, конечно, права — мы правда слишком быстро говорим «нет», причем не только дизайнерам, а вообще всем. Это побудило меня поразмыслить над психологией разработчиков и тем, что составляет нашу истинную суть.

Сразу хочу предупредить, что этот топик не совсем по тематике Хабра, но в комментариях к посту про разработанный в MIT элемент идею вроде бы поддержали, так что ниже я опишу некоторые соображения о биотоливных элементах.
Работа, на основе которой написан данный топик, выполнялась мной в 11 классе, и заняла второе место на международной конференции INTEL ISEF.

Начинаю выкладывать конспект книги «Элементы опыта взаимодействия», которая обязательна для прочтения всем кто занимается проектированием веб систем с которыми взаимодействуют пользователи.

Конспект приправлен моими мыслями, выкладывать буду по уровням, всего их 5:
1.Уровень стратегии
2.Уровень набора возможностей
3.Уровень структуры
4.Уровень компоновки
5.Уровень поверхности

Кто любит ходить по магазинам одежды? Потеть в примерочных, переминаться в нижнем белье в ожидании: «а давайте вот еще эту попробуем»? Даже девушки, незаслуженно обвиняемые в том, что обожают вертеться перед зеркалом (это же они для нас стараются), через два часа переходов от примерочной к примерочной падают духом.

Как всегда, когда люди что-нибудь не желают делать, в ход идут роботы.

Началось открытое тестирование ПО Torrent Stream на ОС Linux/Ubuntu!


Лучшее в мире программное приложение для потокового/онлайн воспроизведения видео и аудио контента через торренты, теперь доступно для пользователей Ubuntu

С детальной информацией о Системе Torrent Stream и выпускаемом ПО, в рамках данного проекта, можно ознакомиться на сайте torrentstream.org

Всех кто уже знаком с функциями и возможностями Torrent Stream и желает принять участие в
тестировании или просто хочет узнать какие на данный момент продукты доступны
для Linux/Ubuntu, милости просим под кат.

Отличный способ освоить Python — учебный класс Python в Google Code University. Уроки для этого класса написал Ник Парланте из Стэнфорда, и прошедшие курс люди отмечают не просто высокое, а фантастически высокое качество уроков.

Курс включает в себя шесть видеолекций на Youtube, где Ник проводит обучение новичков-гуглеров и подробно рассказывает о разных хитростях и фичах Python. Некоторые видеолекции длиной до 50 минут.

Есть ещё скачиваемые задачки. Они довольно простые и созданы специально для начинающих. Курс идеально подходит для изучения Python программистами, имеющими опыт работы с другими языками программирования.

Автор рассказывает о перипетиях пивоваров, производителей СУБД, себя и кратко о том как правильно проектировать приложения. Мне показалась полезной поучительная часть статьи.

В первой части этой статьи мы говорили о сложных эвристических программных системах, которые я назвал грязными. В этой части порассуждаем о некоторых практических аспектах работы с такими системами.

Мы говорили о пугающей сложности эвристических систем. Речь идет о жизни и смерти: либо сложность, которой вы платите за улучшение качества работы системы, растет, либо растет слишком быстро. Во втором случае даже небольшие улучшения с каждым разом даются все более тяжело, и Ахиллес никогда не добирается до черепахи. В первом случае появляется шанс успеть поесть супчика.

По просьбам хабраюзеров я сделал перевод текста, составленного abchernin на основе PEP 8 — «Styleguide for Python Code» (см. топик).

Некоторые фразы я переводить не стал, потому что они к сути дела не относятся, но содержат в себе забавную игру слов.

Надеюсь, вам будет полезна моя работа: pdf, 200кб

Дзэн Питона

Изучение культуры, которая окружает язык, приближает вас на шаг к лучшим программистам. Если вы всё еще не прочли «Zen of Python», то откройте интерпретатор Python и введите import this. Для каждого элемента в списке вы найдете пример здесь

Однажды моё внимание привлекло:

В наше время все большую популярность набирают генетические алгоритмы. Их используют для решения самых разнообразных задач. Где-то они работают эффективнее других, где-то программист просто решил выпендриться…

Так что же такое генетический алгоритм? Если верить википедии, то генетический алгоритм — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию. Является разновидностью эволюционных вычислений. Отличительной особенностью генетического алгоритма является акцент на использование оператора «скрещивания», который производит операцию рекомбинации решений-кандидатов, роль которой аналогична роли скрещивания в живой природе.

Т.е. генетический алгоритм работает наподобие нашей с вами эволюции. Сначала создаются начальные популяции, затем они скрещиваются между собой (при этом возможно возникновение мутаций). Популяции выжившие в процессе естественного отбора проверяются на удовлетворение заданным критериям. Если удовлетворяют — все счастливы, если нет — вновь скрещиваются и так до финальной победы.

Как это все выглядит вы можете увидеть на следующем рисунке:

Все мы используем различные системы мониторинга за собой и организации своих действий. Кому-то достаточно блокнота, а кто-то создал себе целую облачную инфраструктуру. Мы можем всё запоминать или же хранить данные в интернете: данные всё равно остаются данными. Но вот как оценить их эффективность, пользу или, скажем, «доброту» поступков, целей и прочего? Если кого заинтересовало — прошу под кат.