Разработка системы с элегантным завершением работы может оказаться той ещё пляской с бубном. В идеальном мире каждый сервис управлялся бы юнитом systemd. ExecStart запускала бы процесс, обрабатывающий SIGTERM, а ExecStop оповещало бы процесс и осуществляло блокировку, которая бы корректно завершала процесс и его ресурсы.

Однако многие программы завершаются некорректно, а то и вовсе сбивают все настройки при закрытии. В этой статье мы рассмотрим поведение systemd при завершении работы и методы написания юнитов systemd для выборочной очистки (custom cleanup) перед закрытием. Подробности — к старту нашего курса по DevOps.

Syn ack, Хабр!

С++ - это тяжелый выбор для кросс-платформенного open source проекта. Если вы выбрали С++, то вам нужно пройти следующие этапы:

Сборочка. В С++ нет устоявшихся паттернов сборки. Разные платформы и ОС имеют разные требования для сборки. Если вы хотите показать миру ваше ПО, придется разработать сборочку, которая адаптирована под многообразие платформ и легко поддерживается мейнтейнерами эти

Архитектура. В С++ нет устоявшихся паттернов архитектуры ПО, которая бы подходила для большинства разработчиков. Существуют множество библиотек для решения одних и тех же задач, но с разными архитектурными паттернами. Если вы хотите сделать библиотеку или чтобы ваше ПО могло расширяться другими разработчиками, придется продумать расширяемую архитектуру ПО.

Распространение. В С++ нет устоявшихся паттернов для распространения вашего по. Даже вопрос, а куда выкладывать релизы является открытым и не имеет полностью рабочего решения. Вам придется продумать и разработать методы доставки вашего ПО до ваших пользователей.

Хабр и GitVerse обьявили конкурс, в котором попросили поделится своим опытом участия в open source проекте:

“Твои «грабли» — это уже отловленные баги для тех, кто идёт следом”

Я наткнулся на “грабли” в процессе разработки open source проекта на С++: Daggy - Data Aggregation Utility and C/C++ developer library for data streams catching. Чтобы вы могли отловить мои баги, стоит разобраться, откуда возникла идея еще одного open source проекта.

Привет, Хабр! продолжаю цикл статей про python разработку.

В данной статье продолжаю материал прошлой и хочу углубиться в тему декораторов, показать относительно сложные, но применимые в реальной практике примеры использования декораторов, дам небольшую теоретическую базу и некоторое количество ссылок на полезные материалы по теме. Думаю, последние разделы статьи будут полезны даже для опытных разработчиков.

Как обычно буду очень рад критике и предложениям по улучшению материала.

1) KVM

Всем привет! Меня зовут Александр, и я системный инженер в облачном провайдере mClouds.ru. В этой статье я расскажу как использовать веб-интерфейс в Nginx, на примере Nginx UI и Nginx Proxy Manager. Перечислим основные «кейсы» использования подобных веб-интерфейсов.

Подробности и особенности - под катом.

Корутины в C++20 открывают новые возможности для асинхронного программирования, но они также могут привести к ошибкам, связанным с управлением памятью и синхронизацией. Здесь о том, какие проблемы могут возникнуть и чего ожидать от будущих обновлений корутин в C++.

Привет хабр! Новичок в написании статей, но никогда не поздно начать. Объемный гайд по функциям pthreads для людей знающих базы C/C++.

Казалось бы, совсем недавно мир только начал знакомиться с тем, что такое большие языковые модели (LLM). Вскоре после этого появились их многочисленные вариации — на любой вкус и цвет, от узкоспециализированных до универсальных моделей. Затем началась волна интеграций: LLM начали встраивать в различные сервисы, приложения и API, упрощая и автоматизируя рутинные процессы.

Следующим стало появление LLM-агентов — интеллектуальных систем, способных самостоятельно принимать решения и выполнять сложные задачи, взаимодействуя с внешними сервисами. Вместе с ростом их популярности возникла новая проблема — отсутствие единого стандарта взаимодействия между агентами и их окружением.

И вот, компания Anthropic представила решение этой задачи — новый протокол Model Context Protocol (MCP), который стандартизирует взаимодействие агентов с различными сервисами и между собой.

Давайте разберёмся, что такое MCP, и с чем его едят!

Открытая архитектура RISC-V активно развивается: в стандарт добавляются новые расширения и инструкции, разрабатываются новые ядра и SoC. Поскольку многие компании видят перспективы архитектуры и готовы использовать ее в продакшене, создается программный стек для высокопроизводительных вычислений — RISC-V HPC (High Performance Computing). Прогресс сопровождает формирование нового тренда — OpenHPC. Он заключается в технологической независимости от решений коммерческих компаний. Причем это относится не только к ПО, но и к железу. 

Чтобы концепция OpenHPC реализовывалась быстрее, нужно, чтобы к инициативе присоединилось как можно больше компаний, помогающих в развитии экосистемы решений для RISC-V HPC. Меня зовут Андрей Соколов, я инженер-программист в компании YADRO. В R&D-команде мы поставили перед собой задачу: изучить, как можно поддержать архитектуру RISC-V со стороны библиотек линейной алгебры BLAS и LAPACK. Тестирование одной из open source-библиотек привело нас к интересным открытиям, о которых я расскажу под катом. 

Салют, Хабр! На связи Арсенин Никита из команды R&D в SberDevices. Сегодня я хочу рассказать про одно из наших направлений исследований — разработку агентских систем на основе больших языковых моделей.

В этой статье мы постараемся сделать обзорный тур по ключевым технологическим аспектам проектирования и реализации LLM‑агентов, рассмотрим способы работы связок LLM и функций, некоторые компоненты мультиагентных систем, методы контролируемой генерации и повышения робастности. Кроме того, представим и подробно опишем архитектуру и способ построения одного из прототипов LLM‑агентов, нацеленных на выполнение задач в Google SpreadSheets.

Наш LLM‑агент был реализован при помощи SDK GigaChain и GigaGraph, адаптированными под работу с GigaChat. Вы можете посмотреть на итоговую версию Google SpreadSheets агента в репозитории или начать разработку своего агента с вводного туториала.

Всем привет. Я студент 2 курса магистратуры Университета ИТМО факультета «Школа разработки видеоигр». В своей выпускной работе «Анализ и разработка алгоритма Shadow Mapping направленных источников света для систем с несколькими GPU» я перенёс вычисление Cascaded Shadow Maps на вторую видеокарту и получил 40% прироста к производительности.

Привет, Хабр! Вот когда каждый грамм действительно имеет значение: если вам нужно спрогнозировать вес птицы перед продажей, чтобы экономить на кормах и оптимизировать производство. Меня зовут Михаил Чирков, я data scientist в R-Style Softlab и сегодня хочу поделиться с вами кейсом прогнозирования с помощью XGBoost, этот проект мы делали в рамках внедрения BI-системы для птицефабрики. 

Сейчас существенная часть машинного обучения основана на решающих деревьях и их ансамблях, таких как CatBoost и XGBoost, но при этом не все имеют представление о том, как устроены эти алгоритмы "изнутри".

Данный обзор охватывает сразу несколько тем. Мы начнем с устройства решающего дерева и градиентного бустинга, затем подробно поговорим об XGBoost и CatBoost. Среди основных особенностей алгоритма CatBoost:

• Упорядоченное target-кодирование категориальных признаков
• Использование решающих таблиц
• Разделение ветвей по комбинациям признаков
• Упорядоченный бустинг
• Возможность работы с текстовыми признаками
• Возможность обучения на GPU

В конце обзора поговорим о методах интерпретации решающих деревьев (MDI, SHAP) и о выразительной способности решающих деревьев. Удивительно, но ансамбли деревьев ограниченной глубины, в том числе CatBoost, не являются универсальными аппроксиматорами: в данном обзоре приведено собственное исследование этого вопроса с доказательством (и экспериментальным подтверждением) того, что ансамбль деревьев глубины N не способен сколь угодно точно аппроксимировать функцию . Поговорим также о выводах, которые можно из этого сделать.

Попалась мне недавно статья Синус, косинус, квадратный корень FixedPoint. Автор размышляет как можно не затратно рассчитывать координаты и углы в микроконтроллере. Попробовал я подсказать автору пару аппроксимаций, но он оказался разговорчив только на тему "упадка автоматизации в РФ", а по делу как то не сложился диалог. Посмотрел, такие статьи не редкость. Например, очень хорошая статья Как посчитать синус быстрее всех на Xабре. В общем разгрузил себе голову на майских праздниках от главного хобби - геометрической алгебры.

В процессе изучения всего этого, возник у меня вопрос - а зачем вообще нужно аппроксимировать sin,cos, arctan и еще и в привязке к числу в двоичной системе, если есть декартовы координаты?

Из ответа на этот вопрос родилась идея этой статьи. Будет длинно, но если на примере подробно разбираться с работой машинного эпсилон и автоматическим дифференцированием, короче не получится. Следите за мыслью по ходу изложения. Начну с главного тезиса, и разверну по шагам  как это работает на примере операций с единичной окружностью.

Автоматическим дифференцированием можно назвать любую конечную разность, например dy=(y(x+ε)-y(x-ε))/(2*ε). Разность взята центральная, так как она дает меньшую погрешность.

 ε это машинный ноль. За счет округления до младшего бита его главное свойство: ε^2=0.

Эта статья по сути не более, чем описание основных моментов идеи. И если у кого то появится желание поставить эту идею на строгие математические рельсы, с удовольствием готов поучаствовать. Кто в этом случае опубликует финальную версию мне искренне не важно.

Продолжаем серию «C++, копаем вглубь». Цель этой серии — рассказать максимально подробно о разных особенностях языка, возможно довольно специальных. Это пятая статья из серии, список предыдущих статей приведен в конце в разделе 6. Серия ориентирована на программистов, имеющих определенный опыт работы на C++. Эта статья посвящена ссылкам и ссылочным типам в C++.

Термин «ссылка» широко используется и в обыденной жизни, в компьютерных и других науках и поэтому его смысл сильно зависит от контекста использования. В языках программирования под ссылкой понимают небольшой объект, главная задача которого обеспечить доступ к другому объекту, расположенному в другом месте, имеющему другой размер и т.д. Объекты ссылки удобно использовать на стеке, они легко копируются, что позволяет получить доступ к объекту, на который эта ссылка ссылается, из разных точек кода. В той или иной форме ссылки поддерживаются во всех языках программирования. В ряде языков программирования, таких как C#, Java, Pyton и многих других, ссылки, по существу, являются концептуальным ядром.

В C роль ссылок играют указатели, но работать с ними не очень удобно и в C++ появилась отдельная сущность — ссылка (reference). В C++11 ссылки получили дальнейшее развитие, появились rvalue-ссылки, универсальные (передаваемые) ссылки, которые играют ключевую роль в реализации семантики перемещения — одном из самых значительных нововведений C++11.

Итак, попробуем рассказать о ссылках в C++ максимально подробно.

Архитектура программного обеспечения — основа, от которой зависят качество, производительность и масштабируемость систем. В статье шаблон от экспертов в области архитектуры программного обеспечения с типовыми описаниями и примерами архитектурных представлений. Шаблон доступен для скачивания.

Привет, Хабр!

В этой статье я хотел бы поделиться с разработчиками и не только — кто уже имеет жизненный и профессиональный опыт, но мечтает выучить новую технологию. Часто на это не хватает времени и мотивации.