Мы в Val Town выполняем ваш код в процессах Deno. Недавно мы заметили, что под нагрузкой отдельно взятый Node-сервер Val Town не может породить более 40 процессов. На протяжении 30% процессорного времени главный поток остаётся заблокирован вызовами к spawn. Почему так медленно? Можно ли как-нибудь ускорить эту работу?

Здравствуйте, товарищи! Меня зовут Валик и в этой статье мы поговорим про подход Atomic CSS в верстке, разработку инструментов и смежные темы.

Кратко вспомним базу - почему Atomic CSS. Рассмотрим популярные решения для работы в этом подходе и сравним их с моим изобретением - mlut. Разберем проблемы известных инструментов и посмотрим, как я решил их в своем. Будут интересные архитектурные решения, технические детали и немного хардкора.

Те, кто занимается версткой, смогут по-другому взглянуть на Atomic CSS и, возможно, взять в работу новый инструмент. А те, кто пишет системный код и тулинг - получить вдохновение и перенять нестандартный опыт.

Каждый Android-разработчик использовал RecyclerView для отображения списков и каждый сталкивался с проблемой обновления данных в списке, пока в 2016 году не появился магический класс DiffUtil. Я на пальцах объясню, как на самом деле он работает, и постараюсь рассеять его магию.

Давайте представим, что вы уже cоптимизировали ваш ресайклер вдоль и поперек. Но вам этого мало и вы продолжаете искать пути оптимизации. Поздравляю, вы попали в правильную статью!

Илья Некрасов, Mahtalitet, android-разработчик KODE
За два с половиной года в андроид-разработке я успел поработать на совершенно разных проектах: от социальной сети для автомобилистов и латвийского банка до федеральной бонусной системы и третьей по перевозкам авиакомпании. Так или иначе в каждом из этих проектов я сталкивался с задачами, которые требовали поиска неклассических решений при реализации списков с помощью класса RecyclerView.
Эта статья — плод подготовки к выступлению на DevFest Kaliningrad’18, а также общения с коллегами — особенно будет полезна начинающим разработчикам и тем, кто использовал лишь одну из существующих библиотек.

Для начала копнем немного в суть вопроса и источника боли, а именно — разрастание функционала при разработке приложения и усложнения используемых списков.

Привет, Хабр! Ухудшение работы YouTube стало поистине трагическим событием, которое прибило почти все загрузчики видео, но я нашел легальный способ улучшить ситуацию! Как починить оборудование Google, не привлекая внимание санитаров.

Самая распространённая конфигурация из мануалов по настройке:
gunicorn --workers 3 wsgi:app

Какое количество воркеров оптимально?
Считается формулой: (Количество ядер процессора)*2+1

А также, у Sync воркеров есть Gthread класс:
gunicorn --workers 5 --threads 2 wsgi:app
Указывая параметр тредов, воркеры автоматически становятся класса Gthread.

Отображение текстовой информации — наверное, самая базовая и важная часть многих Android-приложений. В данной статье пойдет речь о TextView. Каждый разработчик, начиная с «Hello World», постоянно сталкивается с этим элементом пользовательского интерфейса. Периодически в работе с текстом приходится задумываться о реализации различных дизайнерских решений или улучшении производительности при отрисовке экрана.

Я расскажу об устройстве TextView и некоторых тонкостях работы с ним. Основные советы были взяты из докладов прошедших Google I/O.

LLM и ASCII art - казалось бы взаимоисключающие понятия. Какое отношение лингвистическая модель может иметь к графическим образам?

Модель не "видела" никаких изображений, как слепой от рождения человек, и не обучалась обрабатывать информацию этого типа. В ее модели мира не может быть визуальных образов в принципе. Если уж сравнивать модель со слепым человеком, то корректнее было бы сказать, что этот человек еще и совершенно глухой и полностью парализованный, не способный получать ни звуковую ни тактильно-осязательную информацию. Зато у него есть фантастический нейро-интерфейс, с помощью которого ему прямо в мозг загрузили мегатонны текстовой информации. Может ли у такого человека сформироваться картина мира с визуальными образами как-бы сама собой или как некий побочный результат?

Меня зовут Егор Марюшко, я архитектор решений в «Ростелеком Информационные Технологии». Год назад на конференции "Игра в анализ" я подробно рассказывал о значимости и особенностях трассировки требований в проекте. Статья написана по мотивам моего доклада и поможет быстро разобраться в вопросе трассировки требований и внедрении её в повседневную работу. Послушать и посмотреть сам доклад можно тут.

В жизни многих программистов наступает момент, когда хочется понять как же работает процессор на самом деле, а не в абстрактных схемах высокоуровневых компонентов. У меня возник такой вопрос некоторое время назад, но все материалы которые я находил по этой теме либо были очень специализированными, требующими хорошего понимания электротехники и опыта работы со схемами дискретной логики, либо общие описания, пропускающие многие этапы, и оставляющие лишь смутное представление о том как же всё-таки тысячи транзисторов должны превратиться в работающий процессор.

Для этого я решил написать статью собирающую мой опыт попыток разобраться в этом вопросе, понятным языком, в то же время не пропуская ничего, чтобы после прочтения читатель мог воссоздать процессор из простейших элементов.

В данной статьей мы пройдем путь создания процессора от единичного транзистора до работающего 8-битного процессора, и напишем свой ассемблер для него.

В прошлой статье я рассказал, как использование серверов времени (NTP и NTS) решает проблему манипуляцией временем транзакции в блокчейне Hyperledger Fabric. И к каким финансовым последствиям приводит атака на примере концепта вымышленного уязвимого смарт-контракта, имитирующего цифровой финансовый актив. Концепт-код для защиты от атаки был написан на Go. Поэтому он не применим для смарт-контрактов Hyperledger Fabric, написанных на других языках (Java, JavaScript, TypeScript). Поэтому, я решил сделать Оракул времени: смарт-контракт, который будет источником времени для других смарт-контрактов. Это позволит использовать оракул времени смарт-контрактами, написанными на других языках. Оракул времени доступен в исходном коде.
В этой статье убедимся, что оракул устойчив к атаке "человек посередине" (при использовании NTS). Для атаки будем использовать утилиты netsed (для подмены не зашифрованных данных) и mitmproxy (для подмены сертификата TLS). А также убедимся, что данные протокола NTP подменить возможно. Читатели, которые не знакомы с блокчейном Hyperledger Fabric, могут представить, что оракул времени - это некий API-сервис, возвращающий текущее время (посредник между клиентом и NTP/NTS сервером).

Вместо предисловия

В мире, где информация постоянно обновляется, а найти что-то можно с молниеносной скоростью, встаёт вопрос: а нужны ли вообще книги для программистов? Ведь в интернете есть множество бесплатных обучающих материалов, туториалов, видеоинструкций и чатов на базе генеративного искусственного интеллекта, которые, казалось бы, могут полностью заменить традиционные источники знаний — книги.

Однако, на мой взгляд, книги всё ещё остаются важным и незаменимым инструментом для изучения программирования, особенно для новичков. В этой статье я, Бартенев Евгений, автор и техлид курсов «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме, расскажу, почему я так считаю. А также поделюсь своей подборкой книг как для начинающих разработчиков, так и для тех, кто уже пишет код не первый день.

Чемпионат Европы 2024 года громко называют чуть ли не самым технологичным футбольным турниром в истории. Причина простая: для ускорения игры и минимизации ошибок арбитров организаторы использовали искусственный интеллект, а также другие современные разработки.

Я бросил себе вызов: симулировать 1000000 (миллион) частиц на чистом Javascript на телефоне, используя только CPU и добившись 60 FPS.

Поехали.

Задача не особо сложна, если выполнять всю работу на GPU, но правило гласит, что нужно пользоваться только CPU, при этом работая на JS, так что никакого WASM.