Привет, Хабр!

Сегодня мы познакомимся с механизмом slots в Python, который способен значительно оптимизировать использование памяти. Этот инструмент особенно полезен в системах, где необходимо создать миллионы объектов, позволяя избежать утечек памяти и тормозов. Каждый экземпляр класса по умолчанию хранит свои атрибуты в словаре, что предоставляет гибкость, но также увеличивает расход памяти.

Использование slots позволяет заранее определить набор атрибутов класса, исключая создание дополнительного словаря и, как следствие, снижая объем памяти, занимаемой каждым объектом.

1. Где самое активное ML-комьюнити в России.
   
2. Какая платформа предлагает самый большой функционал для проведения соревнований.
   
3. Чем отличаются различные платформы для соревнований по спортивному программированию.
   
4. Как провести любое IT-мероприятие на одной платформе.
   
5. Что делать, если нужно локальное решение для IT-соревнования.

Для написания эффективных и корректных многопоточных приложений очень важно знать какие существуют механизмы синхронизации памяти между потоками исполнения, какие гарантии предоставляют элементы многопоточного программирования, такие как мьютекс, join потока и другие. Особенно это касается модели памяти C++, которая была создана сложной таковой, чтобы обеспечивать оптимальный многопоточный код под множество архитектур процессоров. Кстати, язык программирования Rust, будучи построенным на LLVM, использует модель памяти такую же, как в C++. Поэтому материал в этой статье будет полезен программистам на обоих языках. Но все примеры будут на языке C++. Я буду рассказывать про std::atomic, std::memory_order и на каких трех слонах стоят атомики.

Всем привет! Меня зовут Василий Куликов, я работаю ведущим разработчиком в Техплатформе Екома и Райдтеха Яндекса и последние пять лет разрабатываю фреймворк userver.

Это веб‑фреймворк, который позволяет создавать высоконагруженные отказоустойчивые сервисы на С++. Сегодня я расскажу, как написать на нём игрушечный, но рабочий сервис, который реализует функциональность pastebin.

Если вы собрались плотно погрузиться в тему Doman Driven Design (DDD), о том как его применять, как использовать, для чего он нужен, и как с ним связаны Command and Query Responsibility Segregation (CQRS), Event Sourcing и другие термины из мира DDD то можно воспользоваться планом обучения, который последовательно погрузит вас в эти темы и поможет сориентироваться. Часть информации на русском, часть на английском языке, так как русскоязычных аналогов я не смог найти.

Если вы хотите проектировать ракеты-носители, то обычно выбираете соответствующие вузы и идёте на соответствующую кафедру. Глядя на то, кто и как преподаёт проектирование, мне начинает казаться, что скоро проектирование средств выведения станет забытой тайной предков. Тут я речь веду именно о проектировании ракеты-носителя и её комплекса, как единого целого. Для всех, кто хочет овладеть и научиться, даю наводку по книгам.

Для того, чтобы стать профессионалом в области проектирования ракет-носителей необходимо очень усердно работать, однако фундаментом служит углублённое обучение в вузе. Важным этапом обучения является выполнение профильного курсового и дипломного проектов.

В ходе курсового и дипломного проектирования по курсу "Проектирование ракет-носителей и их комплексов" студент должен на практике применить полученные знания по определению облика ракеты-носителя (РН) как части единого космического ракетного комплекса, обосновать её основные проектно-конструкторские параметры, обеспечивающие выполнение поставленных в задании тактико-технических требований.

Вот решил написать небольшую памятку как выполнять курсовой проект по проектированию ракет-носителей.

Я написал BrainBox — local-first сервис поддержки open-source ИИ-систем для генерации изображений, распознавания объектов на снимках, озвучки, распознавания текстов, транскрибирования аудиозаписей и других целей. Эти системы запускаются за фасадом веб-сервера, который устанавливает их и затем принимает и выполняет задачи в едином для всех систем формате. Задачи можно ставить из любого языка программирования с помощью отправки веб-запросов на сервер, а для Python дополнительно разработан удобный API. Проект доступен на pypi https://pypi.org/project/kaia-brainbox/ с подробной документацией и инструкцией на английском языке. Я надеюсь, что BrainBox поможет тем, кто хочет сделать небольшой проект с использованием ИИ, но не хочет разбираться в питоне и торче, или просто не знает, с чего начать.

Около 3х лет занимаюсь разработкой микросервисов, однако изначального понимания подходящего стека технологий у меня не было. Испробовал множество различных подходов(одними из которых были OpenDDS и apache-thrift), но в конце концов остановился на RestApi.

RestApi общается по средствам HTTP-запросов, которые в свою очередь представляют структуру данных из заголовков и тела запроса передаваемые через сокет. Первым на что я обратил внимание это boost/asio который предоставляет tcp-сокеты, но тут возникают сложности с объемами разработки:

Введение

Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит

Ниже представлена не простая расшифровка доклада с семинара CLRium, а переработанная версия для книги .NET Platform Architecture. Той её части, что относится к потокам.

Потоки и планирование потоков

Что такое поток? Давайте дадим краткое определение. По своей сути поток это:

• Средство параллельного относительно других потоков исполнения кода;
• Имеющего общий доступ ко всем ресурсам процесса.

Очень часто часто слышишь такое мнение, что потоки в .NET — они какие-то абсолютно свои. И наши .NET потоки являются чем-то более облегчённым чем есть в Windows. Но на самом деле потоки в .NET являются самыми обычными потоками Windows (хоть Windows thread id и скрыто так, что сложно достать). И если Вас удивляет, почему я буду рассказывать не-.NET вещи в хабе .NET, скажу вам так: если нет понимания этого уровня, можно забыть о хорошем понимании того, как и почему именно так работает код. Почему мы должны ставить volatile, использовать Interlocked и SpinWait. Дальше обычного lock дело не уйдёт. И очень даже зря.

Давайте посмотрим из чего они состоят и как они рождаются. По сути поток — это средство эмуляции параллельного исполнения относительно других потоков. Почему эмуляция? Потому, что поток как бы странно и смело это ни звучало — это чисто программная вещь, которая идёт из операционной системы. А операционная система создаёт этот слой эмуляции для нас. Процессор при этом о потоках ничего не знает вообще.

Задача процессора — просто исполнять код. Поэтому с точки зрения процессора есть только один поток: последовательное исполнение команд. А задача операционной системы каким-либо образом менять поток т.о. чтобы эмулировать несколько потоков.

Построение множества Мандельброта — классический пример чрезвычайно параллельной задачи (embarrassingly parallel problem).

На первом курсе я впервые столкнулся с такой проблемой: тогда мы изучали SIMD-инструкции в курсе архитектур вычислительных систем. Эта тема сразу меня увлекла, и я захотел углубиться в дальнейшие оптимизации, но в течение семестра мне не хватало ни времени, ни знаний. Спустя год я решил восполнить этот пробел.

Вначале мы разберем наивную реализацию, поиграемся с интринсиками (intrinsics) и, не теряя переносимости, заставим компилятор генерировать нам SIMD-инструкции. Далее добавим многопоточность и в заключение обесценим все наши старания несколькими строчками на CUDA.

Возможно, эта статья поможет таким же, как я, впервые столкнувшимся с подобными задачами.

Пара слов от переводчика

Материал подготовлен на основе выступления с CppCon 2015 "Greg Law: Give me 15 minutes & I'll change your view of GDB" (доступно по ссылке ). Многие моменты я изменял и корректировал, поэтому учтите, что перевод достаточно вольный.

И да, вынесем за скобки вопрос о том, насколько GDB в целом удобная или неудобная программа, и что в принципе лучше использовать для дебаггинга: в данной статье будет рассматриваться именно работа с GDB.

В статье будет рассматриваться отладка кода на C в ОС Linux.

• Матрица поворота 3x3;
• Задание поворота через углы Эйлера;
• Кватернионы.

• Ось поворота и угол.

• 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 знаю многих программистов и руководителей в IT компаниях, которые недолюбливают математиков и в частности считают их далёкими от жизни идиотами из-за их утверждений в духе "нельзя отсортировать последовательность быстрее, чем за nlogn" -- ведь это очевидным образом неверно, есть же сортировка подсчетом и radix sort. Нюанс в том, что описанное выше -- это распространённая некорректная трактовка одной из ключевых теорем об алгоритмах сортировок, корректное утверждение выглядит так: "не существует алгоритма, который бы гарантированно находил перестановку n элементов, приводящую к возрастающему порядку, быстрее чем за nlogn используя только операции попарного сравнения". В этом утверждении больше слов, оно более сложно в плане когнитивного восприятия, ключевой момент обозначил жирным шрифтом, чувствуете разницу?

В статье хочу рассказать об этой теореме и ещё о двух, на которые я наткнулся когда вел занятия по информатике в 9-11 классах будучи студентом старших курсов. Эти теоремы для меня были удивительным открытием, радовался вне себя когда вывел сам одну из них - её я не встречал ни в одном учебнике по информатике. В последствии все три теоремы были найдены в недрах Кнута, но чёрт побери, их поиск был сложнее, чем вывод!

Если я ещё не убедил Вас прочитать статью, то вот моя последняя попытка: в статье объясню почему пузырёк -- это бесполезная фигня, но внезапно практически также работающая сортировка вставками -- это супер важная сортировка, являющаяся частью std::sort в MSVC, GCC и Clang. Расскажу, каким интересным свойством оптимальности обладает сортировка выбором, являющаяся в теории такой же неэффективной как пузырёк.