Эта статья содержит необходимый минимум тех вещей, которые просто необходимо знать о типизации, чтобы не называть динамическую типизацию злом, Lisp — бестиповым языком, а C — языком со строгой типизацией.

В полной версии находится подробное описание всех видов типизации, приправленное примерами кода, ссылками на популярные языки программирования и показательными картинками.

1. Вступление

Всем привет! Не так давно мы стартовали ОБТ нашего нового online-проекта Metal War Online. Со временем мы захотели выйти на глобальный рынок посредством Steam и, как большинство коллег, осуществляем эту затею через сервис Greenlight. Нашему опыту прохождения аппрува и будет посвящен материал.

Сразу оговоримся, что мы не претендуем на какие-либо открытия и новаторские подходы. Наоборот, наблюдается некий дефицит простой доступной информации по Greenlight и хотелось бы собрать воедино пункты, знакомые всем, показав их важность для итоговой цели – получению «зеленого света».

Я не разделяю всеобщей любви к virtualenv (далее — venv) и pip. Я считаю, что они лишь вносят неразбериху и более того — вредят. Python-программисты чаще всего не соглашаются со мной, да и venv+pip де-факто считается стандартом в python-сообществе. Так как я понимаю, насколько голословными звучат мои высказывания, решил написать сей трактат. Конечно, я иногда пускаюсь спорить на эту тему и в реальной жизни: и ну нравится мне заводить людей и наблюдать, как страстно они остаивают свою позицию. Но при этом мне всегда кажется, что словесно я не могу обосновать свою позицию в полной мере. Поэтому вместо того, чтобы постоянно пытаться вербально доказывать свою точку зрения, я решил написать эту статью, дабы потом просто показывать её людям. Может быть тогда некоторые со мной согласятся, потому что сейчас не согласен почти никто. А может наоборот, как только мои доводы будут всецело поняты, найдутся те, кто их аргументированно опровергнет. Так или иначе, я буду рад любому варианту развития событий.

Скачал модель, распечатал, пользуйся — что может быть проще!? Но, если говорить про FDM 3D-принтеры, то не каждую модель можно распечатать, и практически каждую модель(не подготовленную для 3D-печати) приходится подготавливать, а для этого необходимо представлять как проходит эта 3D-печать.

Интро

Это краткий перевод основных тезисов из брошюры «Web API Design. Crafting Interfaces that Developers Love» Брайана Маллоя из компании Apigee Labs. Apigee занимается разработкой различных API-сервисов и консталтингом. Кстати, среди клиентов этой компании засветились такие гиганты, как Best Buy, Cisco, Dell и Ebay.

В тексте попадаются комментарии переводчика, они выделены курсивом.

Собираем API-интерфейсы, которые понравятся другим разработчикам

Понятные URL для вызовов API

Первый принцип хорошего REST-дизайна — делать вещи понятно и просто. Начинать стоит с основных URL адресов для ваших вызовов API.

Ваши адреса вызовов должны быть понятными даже без документации. Для этого возьмите себе за правило описывать любую сущность с помощью коротких и ясных базовых URL адресов, содержащих максимум 2 параметра. Вот отличный пример:

/dogs для работы со списком собак
/dogs/12345 для работы с отдельной собакой

Проблемы контроля версий баз данных и миграций между версиями уже не раз поднимались как на Хабре (1, 2, 3 и др.), так и в Интернете (преимущественно, англоязычном).

В первом разделе этой статьи я рассматриваю основные проблемы, которые возникают в командах программистов при внесении любых изменений в структуру базы данных. Во втором разделе я попытался выделить основные общие подходы к тому, в каком виде изменения структуры базы данных можно хранить и поддерживать в процессе разработки.

Представьте себе, что вам нужно управлять парком серверов, расположенных к тому же в разных географических точках. Каждый из этих серверов требует настройки, регулярного обновления и мониторинга. Конечно, для решения этих задач можно воспользоваться самым простым способом: подключиться к каждому серверу по ssh и внести необходимые изменения. При всей своей простоте этот способ сопряжен с некоторыми трудностями: он чрезвычайно трудоемок, а на выполнение однообразных операций уходит очень много времени.

Чтобы упростить процессы настройки и конфигурирования серверов, можно также писать shell-скрипты. Но и этот способ вряд ли можно назвать совершенным. Скрипты нужно постоянно изменять, подстраивая их под каждую новую задачу. При их написании необходимо учитывать различие операционных систем и версий. Не будем забывать и о том, что отладка скриптов отнимает много усилий и забирает немало времени.

Оптимальным вариантом решения описанных проблем является внедрение системы удаленного управления конфигурацией. В таких системах достаточно лишь описать нужное состояние управляемого узла. Система должна сама определить, что нужно сделать для достижения этого состояния, и осуществит все необходимые действия.

Со всеми сложностями, о которых идет речь выше, мы хорошо знакомы на собственном опыте: у нас имеется 10 точек присутствия с NS-серверами, расположенные в разных точках планеты. На них необходимо регулярно вносить различные изменения: обновлять операционную систему, устанавливать и обновлять различное ПО, изменять конфигурцию и т.п. Мы решили все эти операции автоматизировать и внедрить систему удаленного управления конфигурациями. Изучив имеющиеся решения, мы остановили свой выбор на Ansible.

В этой статье мы бы хотели подробно рассказать о его возможностях этого инструмента управления конфигурациями и поделиться собственным опытом его использования.

Я полагаю что все в общих чертах знают о существовании такого замечательного математического инструмента как преобразование Фурье. Однако в ВУЗах его почему-то преподают настолько плохо, что понимают как это преобразование работает и как им правильно следует пользоваться сравнительно немного людей. Между тем математика данного преобразования на удивление красива, проста и изящна. Я предлагаю всем желающим узнать немного больше о преобразовании Фурье и близкой ему теме того как аналоговые сигналы удается эффективно превращать для вычислительной обработки в цифровые.

(с) xkcd

Без использования сложных формул и матлаба я постараюсь ответить на следующие вопросы:

• FT, DTF, DTFT — в чем отличия и как совершенно разные казалось бы формулы дают столь концептуально похожие результаты?
• Как правильно интерпретировать результаты быстрого преобразования Фурье (FFT)
• Что делать если дан сигнал из 179 сэмплов а БПФ требует на вход последовательность по длине равную степени двойки
• Почему при попытке получить с помощью Фурье спектр синусоиды вместо ожидаемой одиночной “палки” на графике вылезает странная загогулина и что с этим можно сделать
• Зачем перед АЦП и после ЦАП ставят аналоговые фильтры
• Можно ли оцифровать АЦП сигнал с частотой выше половины частоты дискретизации (школьный ответ неверен, правильный ответ — можно)
• Как по цифровой последовательности восстанавливают исходный сигнал

Я буду исходить из предположения что читатель понимает что такое интеграл, комплексное число (а так же его модуль и аргумент), свертка функций, плюс хотя бы “на пальцах” представляет себе что такое дельта-функция Дирака. Не знаете — не беда, прочитайте вышеприведенные ссылки. Под “произведением функций” в данном тексте я везде буду понимать “поточечное умножение”

Всем привет. В этой статье я хотел бы рассказать немного об основных приемах и идеях современной цифровой беспроводной связи — на примере стандарта IEEE 802.11. В наше время очень часто люди живут на довольно высоких уровнях абстракции, плохо представляя как именно работают окружающие нас вещи. Ну что ж — попытаюсь принести в массы свет просвещения. В статье будут использоваться вещи и терминология, объясненные в этой статье. Так что людям, далеким от радиотехники рекомендуется сначала прочитать её.
DANGER: в статье присутствует матан — особо впечатлительным не нажимать на эту кнопку:

Воодушевившись большим количеством слушателей июньского митапа, мы решили проводить его каждый месяц. Как итог – вторая встреча «питонщиков» в пятницу 26 июля. В этот раз мы (более 100 участников!) прошлись по наиболее популярным Python-библиотекам, покопались во внутренностях интерпретатора, а также разобрались в создании классов и объектов. Все подробности в must-see видео.

Вы когда нибудь задумывались о том, что происходит, когда вы ставите точку в python? Что скрывает за собой символ str(“\u002E”)? Какие тайны он хранит? Если без мистики, вы знаете как происходит поиск и установка значений пользовательских атрибутов в python? Хотели бы узнать? Тогда… добро пожаловать!

Эта статья рассказывает о времени выполнения и о расходе памяти большинства алгоритмов используемых в информатике. В прошлом, когда я готовился к прохождению собеседования я потратил много времени исследуя интернет для поиска информации о лучшем, среднем и худшем случае работы алгоритмов поиска и сортировки, чтобы заданный вопрос на собеседовании не поставил меня в тупик. За последние несколько лет я проходил интервью в нескольких стартапах из Силиконовой долины, а также в некоторых крупных компаниях таких как Yahoo, eBay, LinkedIn и Google и каждый раз, когда я готовился к интервью, я подумал: «Почему никто не создал хорошую шпаргалку по асимптотической сложности алгоритмов? ». Чтобы сохранить ваше время я создал такую шпаргалку. Наслаждайтесь!

Введение

Данная статья является продолжением цикла статей: Использование паттерна синглтон [1], Синглтон и время жизни объекта [2], Обращение зависимостей и порождающие шаблоны проектирования [3], Реализация синглтона в многопоточном приложении [4]. Сейчас я хотел бы поговорить о многопоточности. Эта тема настолько объемна и многогранна, что охватить ее всю не представляется возможным. Здесь я заострю внимание на некоторых практичных вещах, которые позволят вообще не думать о многопоточности, ну или думать о ней в крайне минимальном объеме. Если говорить точнее, то думать о ней только на этапе проектирования, но не реализации. Т.е. будут рассмотрены вопросы о том, как сделать так, чтобы автоматически вызывались правильные конструкции без головной боли. Такой подход, в свою очередь, позволяет значительно уменьшить проблемы, вызванные состояниями гонок (race condition, см. Состояние гонки [5]) и взаимными блокировками (deadlock, см. Взаимная блокировка [6]). Этот факт уже сам по себе представляет немалую ценность. Также будет рассмотрен подход, который позволяет иметь доступ к объекту из нескольких потоков одновременно без использования каких-либо блокировок и атомарных операций!

Предистория

Года два назад я решил перейти полностью на линукс, но необходимость в венде не упала, поэтому всегда держал у себя 2 операционные системы. Около месяца назад попробовал поставить VirtualBox и на нее установить Windows, в общем то работать с 2мя операционными системами мне понравилось, но была одна проблема, я программирую исключительно компьютерную графику и мне нужна была поддержка OpenGL 3.3 и выше, к сожалению VirtualBox не предоставлял мне такой возможности. Погуглив наткнулся на такую штуку как Xen, долго пытался что-то сделать на ней, в итоге ничего не вышло, скорее всего из-за основной видеокарты — nVidia GeForce 580 GTX, гипервизор попросту не хотел запускать даже убунту, не говоря уже об виндовсе. Начал искать другие гипервизоры, и наткнулся на KVM, с ним пришлось повозиться, но в конце концов все заработало.

Конфигурация

Итак, нам понадобится:

• Процессор с поддержкой виртуализации (в Intel — это VT-d, в AMD — AMD-Vi). Важно: чипсет тоже дожен поддерживать эту технологию
• Материнская плата с блоком управления памятью ввода/вывода(IOMMU)
• Две видеокарты, для гостевой ОС желательно использовать AMD видеокарту, т.к. с ней проблем не должно быть. Видеокарты NVidia не работают.

Моя конфигурация:

• Процессор AMD Phenom II x4
• Материнская плата ASUS M5A99X EVO R2.0
• Видеокарта для Ubuntu: NVidia GeForce 580 GTX
• Видеокарта для гостевой ОС: AMD Radeon HD 5800

Spatial hashing это простая техника, которая используется в базах данных, физических и графических движках, симуляциях частиц и вообще везде, где нужно быстро что-то найти. Если в кратце, то суть в том, что мы разбиваем пространство с объектами на ячейки и складываем в них объекты. Затем вместо поиска по значению очень быстро ищем по хэшу.

Предположим, что у вас есть несколько объектов и вам нужно узнать нет ли между ними столкновений. Простейшим решением будет посчитать расстояние от каждого объекта до всех остальных объектов. Однако, при таком подходе количество необходимых вычислений растёт слишком быстро. Если на десятке объектов приходится делать сотню проверок, то на сотне объектов выходит уже десяток тысяч проверок. Это и есть печально известная квадратичная сложность алгоритма.

Вот некое простое значение:


И мы знаем, как к нему можно применить функцию:


Элементарно. Так что теперь усложним задание — пусть наше значение имеет контекст. Пока что вы можете думать о контексте просто как о ящике, куда можно положить значение:


Теперь, когда вы примените функцию к этому значению, результаты вы будете получать разные — в зависимости от контекста. Это основная идея, на которой базируются функторы, аппликативные функторы, монады, стрелки и т.п. Тип данных Maybe определяет два связанных контекста:

data Maybe a = Nothing | Just a

Позже мы увидим разницу в поведении функции для Just a против Nothing. Но сначала поговорим о функторах!

Сегодня я собираюсь рассказать о том, что происходит в головах разработчиков программ, в тот момент, когда они делают предварительные расчеты; о том, почему им так сложно зафиксировать все задумки в своей голове; а также о том, как лично я разрешил для себя эту ситуацию, узнал, как жить и писать ПО (для счастливых владельцев бизнеса), но, уверен, мои собственные оценки трудоемкости ненадежны как никогда.

Но сначала история…

Это было <вставьте период времени, который не будет делать меня нелепо старым> в то время, когда я был молодым разработчиком (1). В колледже я был лучшим на занятиях по программированию, будучи младшим разработчиком, я мог взломать код и решить любую поставленную передо мной задачу быстрее, чем кто-либо ожидал. За выходные я мог изучить новый язык и продуктивно на нем работать (или, по крайней мере, мне так тогда казалось).

Таким образом, как и должно было произойти, у меня появился свой собственный проект. Менеджер по работе с крупными клиентами объяснил мне в общих чертах, чего хочет клиент, мы это обсудили, и я сказал: «На эту работу уйдет 3 недели.» «Хорошо», — ответил он. И так я приступил к программированию.

Как вы думаете, сколько времени у меня ушло на этот проект? Четыре недели? Может быть пять?

Мм, вообще-то: три месяца.

У меня остались четкие воспоминания о том времени – мое представление о себе было тесно связано с ощущением, что я — «хороший программист», в чем я сильно разочаровался. Я потерял сон, у меня случались небольшие приступы паники. И этому Не Было Конца. Я помню, что у меня сосало под ложечкой при разговоре с тем менеджером, я снова и снова объяснял, что у меня до сих пор нет ничего, что можно ему показать.

В один из таких черных периодов я решил, что Больше Никогда Не Буду Совершать Подобных Ошибок.

К сожалению, в ходе своей карьеры, я уяснил нечто очень тяжелое: я постоянно совершаю подобные ошибки.

В продолжении статьи о кроссплатформенной и кросс-аппаратной оптимизации, на примере задачи поиска полным проходом по таблице из 5 полей и 10 000 000 строк, и неизбежности этой задачи даже при индексном поиске, я покажу как ускорить такой поиск в 3.5-5.3 раза с использованием C++ независимо от аппаратной платформы.
В предыдущей статье нам удалось ускорить поиск в 1.3 раза: GitHub.com
Мы не будем банально описывать конструкции языка, а покажем преимущества C++ при решении одного из этапов реальной задачи.
Мы по-прежнему пишем кроссплатформенно под MSVC11(MSVS2012) и GCC 4.7.2, и используем в них C и частично реализованный стандарт C++11.
Для упрощения понимания мы все ещё пишем без индексного поиска, но это решение в дальнейшем будет использоваться при индексном поиске.

В продолжение предыдущего поста.


Мне кажется, что большинство компьютерных специалистов «нестандартного профиля» и системных администраторов образовалось стихийно, и большинство из них прошли путь, когда приходилось и принтеры разных видов обслуживать, и с 1С возиться, и почтой заниматься, и банк-клиенты настраивать, и решать проблему с воспроизведением видео на ноутбуке начальства. Я могу ошибаться, но, насколько я могу видеть это в своём окружении, большинство шли именно этим путём.

Путь о котором я говорю — путь «многорукого Шивы». Путь множества навыков и относительно малого знания. Те, кто переключился на путь знания идут вверх. Те, кто остался на пути навыков — остаются примерно там же, где и были.

На момент написания этой статьи в JavaScript еще не существовало официальной модульной системы и все эмулировали модули как могли.

Модули или подобные структуры это неотъемлемая часть любого взрослого языка программирования. Просто иначе никак. Модули позволяют ограничить область видимости, позволяют реиспользовать части приложения, делают приложение более структурированным, отделяют ресурсы от шума и вообще делают код нагляднее.

Вот в JavaScript своя атмосфера — в языке нет официальных модулей, более того все файлы лежат удаленно, один поток приложения. Приходится постоянно решать какие-то странные проблемы с загрузкой, хитро паковать модули в один файлы, чтобы ускорить время загрузки. Бывает, что нужно воевать с двойными стандартами, адаптировать модули другого формата.

Дело в том, что раньше не думали, что на JavaScript можно делать огромные проекты, а не просто «пропатчить DOM», поэтому о модулях не думали. Да и вообще не думали о будущем. И тут Внезапно будущее нагрянуло! Все вроде-бы уже есть, а модули в JavaScript, мягко говоря, запаздывают. Поэтому разработчикам приходится крутиться и выдумывать какие-то эмуляторы модульности.

Думаю многие из вас читали прекрасную статью Addy Osmani Writing Modular JavaScript With AMD, CommonJS & ES Harmony, которая стала одной из глав его книги Learning JavaScript Design Patterns в этой статье рассказывается про «современные» JavaScript модули или же читали достаточно старую статью JavaScript Module Pattern: In-Depth 2010 года про «старые» модули.

Я не буду переводить эти статьи и не буду делать из них солянку. В своей статья я хочу рассказать о моем модульном пути. О том как я проделал путь от «старых» модулей к «новым» и что использую сейчас и почему.