Статья для людей, только начинающих знакомиться с эрлангом: как написать простой comet сервер.

Готовый код здесь: github.com/maxlapshin/comet

Описание

Комет-сервер будет написан с использованием cowboy, tinymq, и куска жабаскрипта.

Код выложен на гитхабе с тегами. Основные этапы помечены тегами, можно откатиться, чтобы посмотреть, что именно было сделано в тот или иной момент.

Сама статья пишется параллельно с кодом, что заметно из истории в гите.

Логика такая: по http постим сообщение на сервер, оно попадает в очередь сообщений, откуда его выгребает клиент через long-poll запрос.

Однажды, не очень давно, мне порекомендовали фоновую качалку потокового видео под названием Jaksta, которая позволяет записывать потоковое видео на диск прямо во время просмотра YouTube, Facebook видео, GoogleVideo и так далее. В результате ее установки я получил стойкий BSOD при каждой загрузке Windows. Переключившись в Safe Mode я снес нафиг это творение, но возникли вопросы.
Краткое изучение софтины показало что она устанавливет NDIS Miniport драйвер, который конкретно в моей системе стал умирать при загрузке. «Нафига такие сложности?», подумал я и решил поэкспериментировать с реализацией перехвата потокового видео из браузера без всяких драйверов.

Вступление

Недавно, почитав различных статей и презентаций про GPGPU, я решил тоже попробовать для себя программирование под видеокарты. Фактически, выбор технологий в этой области не велик — сейчас живы и развиваются только CUDA (проприетарный стандарт nVidia) и OpenCL (свободный стандарт, работает на GPU от ATI, nVidia, а также на центральных процессорах). В связи с тем, что мой ноутбук располагает видеокартой ATI (Mobility Radeon 5650 HD), то выбор и вовсе свёлся к одному варианту — OpenCL. В этой статье речь пойдёт о процессе изучения OpenCL с нуля, а также о том, что из этого получилось.

Стал тут было народ писать игру под андроид и столкнулись в Andengine(кто не знает, это самый популярный граф. 2D движок под андроид) с такой задачей: есть набор соединённых между собой линий, который предствляют собой ландшафт (как сгенерить, можно почитать тут — gameprogrammer.com/fractal.html). Выглядело это примерно так:



Но нам не нужен “мостик”, нам нужна поверхность, да ещё и с текстурой, вообщем чтобы было вот так…

Данный пост будет о том, как разработать свою собственную, и достаточно производительную (на моем компьютере спокойно отрисовывается и анимируется 1 000 000 частиц в реальном времени), систему частиц. Писать будем на языке C++, в качестве платформы будет использован DirectX 9.

Вторая часть доступна здесь.

Пример одного из кадров визуализации (кликабельно):

Давно я собирался купить какой-нибуть универсальный радиоприемник/радиосканер, чтобы полазить по эфиру, послушать о чем говорят ночью матёрые и бородатые радиолюбители…

До недавнего времени, это удовольствие обходилось от 300$ и до бесконечности. Ну а с переходом гос.органов (и России и за бугром) на цифровую (но пока еще не зашифрованную) связь APCO P25 стоимость удовлетворения нездорового любопытства стала ещё выше.

Год назад все изменилось — умельцы выяснили, что многие из продающихся у нас китайских USB TV-тюнеров за 600 рублей — фактически являются универсальным радиоприёмником, на который без каких-либо доработок можно послушать практически все-что угодно в диапазоне 50-900Мгц (если повезет — до 2200Мгц, но там голосом особо ничего не передают): переговоры самолётов с диспетчерами, строителей, такси, жучки в вашей квартире и многое другое.

Под катом я расскажу что и где покупать, как подключить и настраивать, ну и наконец — что можно послушать.

kNN расшифровывается как k Nearest Neighbor или k Ближайших Соседей — это один из самых простых алгоритмов классификации, также иногда используемый в задачах регрессии. Благодаря своей простоте, он является хорошим примером, с которого можно начать знакомство с областью Machine Learning. В данной статье рассмотрен пример написания кода такого классификатора на python, а также визуализация полученных результатов.

Именно о лесенках хотелось бы немного поговорить. Есть такая относительно распространенная задача с программистских собеседований:

Вы поднимаетесь по лестнице. На каждом шаге вы можете подняться либо на 1 ступеньку, либо на 2. Всего лестница имеет n ступенек. Сколькими разными способами вы можете дойти до конца лестницы?

Задача не сильно сложная, но имеющая пару интересных моментов относительно минимально возможной сложности решения и демонстрирующая «штуки, которые интересно знать».

В предыдущей статье я рассказывал, как можно реализовать алгоритм k-means на c# с обобщенной метрикой. В комментах можно почитать обсуждение того, насколько целесообразно использовать разные метрики, о математической природе использования разных метрик и тому прочее. Мне тогда хотелось привести красивый пример, но не было под рукой подходящих данных. И вот сегодня я столкнулся с задачей, которая хорошо иллюстрирует преимущества использования расстояния Махаланобиса в k-means кластеризации. Подробности под катом.

Предыстория

Прочитав как-то статью про успешный проброс видеокарты в виртуальную машину решил, что когда будет два видеоадаптера — сделаю так же. Однажды второй адаптер появился, и решил поиграться с бубном видеокартами, пол дня ушло на изучение разнообразной документации, но в итоге всё срослось, так что всех кому интересно узнать, как повторить, и что получилось — приглашаю под кат.

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.

Введение

Обычно данный материал приводится с обилием формул и рассчитан больше на математиков. Я постараюсь расписать его наиболее доступно на простых численных примерах с точки зрения применения этого метода в микроэлектронике на аппаратном уровне. В численных примерах для наглядности будет использоваться значение p = 11.

Постановка задачи

Положим, что нам требуется выполнить умножение следующего вида: res = (a*b) mod p, где
0 <= a < p
0 <= b < p
p – простое число.
mod p – операция нахождения остатка по модулю.
И выполнить его надо на низком уровне, где нет как таковой операции умножения и операции взятия остатка от деления или же они реализуются достаточно сложно (например, в электронном устройстве).

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.

На написание этого топика меня сподвиг топик "Какие кодотрюки вы знаете?", и я хотел было поделиться данным логгером там, но автор просил «без фанатизма», и желал видеть такие трюки, на понимание которых требуется не больше пяти-десяти секунд, поэтому я решил вынести это дело в отдельный топик, т.к. по-быстрому такое взглядом не окинешь.

Будет рассмотрен небольшой, но иногда довольно полезный класс, плюс небольшой трюк с макросами, позволяющие проводить первичный анализ стека вызовов (call stack) прямо в stdout, в процессе работы программы. Разумеется, на stdout свет клином не сошёлся, и можете перенаправить хоть в файл, хоть куда-нибудь ещё — я лишь демонстрирую общий принцип.

Сразу договоримся:

1. злоупотребление макросами — зло
2. ничего нового и сверхъестественного в данной статье нет, она будет понятна даже новичку (на них и рассчитана)
3. данный приём мало применим (или вообще не применим) в многопоточной среде
4. реализация не претендует на идеальность, полноту, и уж тем более уникальность
5. данный приём ни в коем случае не заменяет, а лишь дополняет дебаггер

Но если при написании программы вы не раз писали что-то вроде printf(«Entering Foo()\n»); для мониторинга входа в ту или иную функцию, то вы пришли как раз по адресу.

abstract: В статье описаны продвинутые функций OpenSSH, которые позволяют сильно упростить жизнь системным администраторам и программистам, которые не боятся шелла. В отличие от большинства руководств, которые кроме ключей и -L/D/R опций ничего не описывают, я попытался собрать все интересные фичи и удобства, которые с собой несёт ssh.

Предупреждение: пост очень объёмный, но для удобства использования я решил не резать его на части.

Оглавление:

• управление ключами
• копирование файлов через ssh
• Проброс потоков ввода/вывода
• Монтирование удалённой FS через ssh
• Удалённое исполнение кода
• Алиасы и опции для подключений в .ssh/config
• Опции по-умолчанию
• Проброс X-сервера
• ssh в качестве socks-proxy
• Проброс портов — прямой и обратный
• Реверс-сокс-прокси
• туннелирование L2/L3 трафика
• Проброс агента авторизации
• Туннелирование ssh через ssh сквозь недоверенный сервер (с большой вероятностью вы этого не знаете)

Работа с динамической памятью зачастую является узким местом во многих алгоритмах, если не применять специальные ухищрения.

В статье я рассмотрю парочку таких техник. Примеры в статье отличаются (например, от этого) тем, что используется перегрузка операторов new и delete и за счёт этого синтаксические конструкции будут минималистичными, а переделка программы — простой. Также описаны подводные камни, найденные в процессе (конечно, гуру, читавшие стандарт от корки до корки, не удивятся).

1. Мир пытается оставить тебя тупым. Начиная от банковских платежей и процентов и заканчивая чудо-диетами — из необразованных людей легче вытрясти деньги и ими проще управлять. Занимайтесь самообразованием столько, сколько можете — для того, чтобы быть богатым, независимым и счастливым.

Привет, уважаемый хабраюзер!

Все разработчики программ рано или поздно сталкиваются с проблемой падения программы у пользователя. Но далеко не все при этом могут получить доступ к конкретному компу, на котором что-то идёт не так, запустить там gdb и повторить падение. И даже получить информацию от пользователя бывает крайне сложно: в багтрекер (или техподдержку) приходит сообщение а-ля «программа падает, что делать?», а вот технической информации, так важной для разработчика, пользователь не прилагает к своему сообщению. Да ещё и не каждый напишет об этом! Просто перестанет пользоваться программой — и всё.

Некоторые ОС предлагают отправить краш-репорт разработчикам. Но! Разработчикам ОС, а не Вам, то есть совсем не тем людям, которым это действительно нужно! И тут на помощь приходят собственные краш-репорты, которая Ваша программа должна бы отправить на Ваш сервер. Но как их сделать? Как правильно обработать SEGFAULT и при этом отправить вразумительную информацию разработчику?

Доброе время суток, Хабр!

Недавно, я приобрел Kindle 4 и обнаружил, что читать на нем pdf не очень удобно из-за того, что шрифт слишком мелкий. Как говорится если нельза, но очень хочется, то можно!

Для экспериментов я создал тестовую pdf страничку, с помощью которой, подбирал различные параметры.

Замечание 1

Для того, что бы максимально использовать весь экран книги, я изменил размеры страницы и межстрочный интервал:

\usepackage{geometry}
\geometry{left=0.2cm}
\geometry{right=0.2cm}
\geometry{top=0.5cm}
\geometry{bottom=1.25cm}

\linespread{0.95}

Версия 1.0. Оригинал

\documentclass[12pt, a4paper]{article}

TryGit — интерактивный обучающий курс по Github в стиле Codecademy. Курс состоит из 25 мини-уроков, которые знакомят пользователя с базовыми понятиями и основными командами git, при этом ученик своими руками вводит команды в консоль, смотрит результат и читает сопровождающие надписи с объяснением происходящего.



Вот таким в будущем должно стать обучение в школах!

Конечно, 15-минутное введение не заменит полноценного учебника. Для обучения можно рекомендовать бесплатную книгу Pro Git и видеокурс Getting Git.