Введение

В статье рассматривается «Y-метод» сборки кубика Рубика — его легко понять и запомнить. Он основан всего на одной последовательности, которая называется «Y-движение». Поняв этот алгоритм, вы навряд ли забудете как собрать кубик самостоятельно.

Во вчерашней статье Python в Mobile development, в которой речь шла о библиотеке KivyMD (коллекции виджетов в стиле Material Design для использования их в кроссплатформенном фреймворке Kivy), в комментариях меня попросили рассказать о процессе сборки пакета для платформы Android. Для многих этот процесс, к сожалению, был и остается чем-то из ряда магического шаманства и не подъёмным для новичков делом. Что ж, давайте разбираться, так ли на самом деле все сложно и действительно ли я маг и волшебник…

Пара предупреждений читателю:

Для того, чтобы (насколько это возможно) упростить процесс объяснения и сжать объем публикации, стоит сразу же сделать ключевую оговорку — все, что мы пишем, касаемо практической стороны рассматриваемой проблематики, корректно для протокола TLS версии 1.3. Это значит, что хотя ваш ECDSA сертификат и будет, при желании, работать с TLS 1.2, описание процесса хендшейка, наборов шифров и бенчмарков сделано на основании последней версии протокола TLS — 1.3. Как вы понимаете, это не относится к математическому описанию алгоритмов, лежащих в фундаменте современных криптографических систем.

Данный материал был написан не математиком и даже не инженером — хотя они и помогали проложить дорожку сквозь математические дебри. Огромная благодарность сотрудникам Qrator Labs.

(Elliptic Curve) Diffie-Hellman (Ephemeral)

Наследие Диффи — Хеллмана в XXI веке

Естественным образом, данная тема начинается не с Уитфилда Диффи и не с Мартина Хеллмана. Алан Тьюринг и Клод Шеннон сделали огромный вклад в теорию алгоритмов и теорию информации, равно как и в область криптоанализа. Диффи и Хеллман, в свою очередь, официально признаются авторами идеи криптографии с публичным ключом (также называемой асимметричной) — хотя теперь известно, что в Великобритании были также достигнуты серьезные результаты в этой области. Однако они оставались засекреченными длительное время — что делает двух джентльменов, упомянутых в подзаголовке, первопроходцами.

В чем именно?

Когда-то я собеседовался на должность C++ разработчика в одну приличную и даже известную контору. Опыт у меня тогда уже кое-какой был, я даже назывался ведущим разработчиком у тогдашнего своего работодателя. Но на вопросы о том, знаком ли я такими вещами, как DRY, KISS, YAGNI, NIH, раз за разом мне приходилось отвечать «Нет».

Собеседование я с треском провалил, конечно. Но упомянутые аббревиатуры потом загуглил и запомнил. По мере чтения тематических статей и книг, подготовок к собеседованиям и просто общения с коллегами я узнавал больше новых вещей, забывал их, снова гуглил и разбирался. Пару месяцев назад кто-то из коллег небрежно упомянул в рабочем чате IIFE в контексте C++. Я, как тот дед в анекдоте, чуть с печки не свалился и опять полез в гугл.

Однажды мой знакомый, который на тот момент администрировал некое веб-приложение на сервере под управлением GNU/Linux, пожаловался на одного вредного администратора сервера. Тот ни в какую не хотел устанавливать htop, несмотря на все просьбы.

Я немного удивился и поинтересовался, в чём причина такого странного поведения. Если упростить, то дальнейший наш диалог получился вот таким:

Часть 5. В масштабе Вселенной

Предыдущая часть. Краткое содержание предыдущей части.

Для нас выход на околоземную орбиту очень дорог. А как обстоят дела с этим вопросом у других цивилизаций — если они, конечно, есть?

В последние годы C++ шагает вперед семимильными шагами, и угнаться за всеми тонкостями и хитросплетениями языка бывает весьма и весьма непросто. Уже не за горами новый стандарт, однако внедрение свежих веяний — процесс не самый быстрый и простой, поэтому, пока есть немного времени перед C++20, предлагаю освежить в памяти или открыть для себя некоторые особо «скользкие» места актуального на данный момент стандарта языка. 

Сегодня я расскажу: почему if constexpr не является заменой макросов, каковы «внутренности» работы структурного связывания (structured binding) и его «подводные» камни и правда ли, что теперь всегда работает copy elision и можно не задумываясь писать любой return. 

Если не боишься немного «испачкать» руки, копаясь во «внутренностях» языка, добро пожаловать под кат.

Друзья, забирайте в закладки подборку из 17 книг по Python.

Подборка поможет вам освоить язык программирования с нуля или с минимальными знаниями.
Готовы приступить к изучению Python?

Тогда начнем!

В общем случае с помощью shell команды можно получить любую метрику, без написания кода и интеграций. А значит в консоли должен быть простой и удобный инструмент для визуализации.

Наблюдение за изменением состояния в базе данных, мониторинг размера очередей, телеметрия с удаленных серверов, запуск деплой скриптов и получение нотификации по завершению — конфигурируется за минуту простым YAML файлом.

Код доступен на гитхабе. Инструкции по установке — для Linux, macOS и (экспериментально) Windows.

В этой статье я расскажу об одной необычной формуле, которая позволяет взглянуть под новым углом на аффинные преобразования, а особенно на обратные задачи, которые возникают в связи с этими преобразованиями. Обратными я буду называть задачи, требующие вычисления обратной матрицы: нахождение преобразования по точкам, решение системы линейных уравнений, преобразование координат при смене базиса и т.д. Сразу оговорюсь, что в статье не будет ни фундаментальных открытий, ни уменьшения алгоритмической сложности — я просто покажу симметричную и легко запоминающуюся формулу, с помощью которой можно решить неожиданно много ходовых задач. Для любителей математической строгости есть более формализованное изложение здесь [1] (ориентированно на студентов) и небольшой задачник вот здесь [2].

Решил написать о настройке Firefox для Linux. В интернете похожие статьи тоже есть, но в основном они по старым версиям браузера. Радикальных отличий в настройке Firefox для Linux или для Windows нет, однако есть свои особенности.

В некоторых сферах программирования нормально хотеть написать такую структуру данных или алгоритм, которые могут работать с элементами разных типов. Например, список дженериков или алгоритм сортировки, которому нужна только функция сравнения. В разных языках предложены всевозможные способы решения этой задачи: от простого указания программистам на подходящие общие функции (С, Go) до таких мощных систем дженериков, что они стали полными по Тьюрингу (Rust, C++). В этой статье я расскажу о системах дженериков из разных языков и их реализации. Начну с решения задачи в языках без подобной системы (вроде С), а затем покажу, как постепенное добавление расширений приводит к системам из других языков.

Интересный факт – 20% населения планеты хотя бы на каком-то уровне говорит на английском языке, а его носителями являются всего 5% населения. При этом, этот язык – пожалуй, главный в интернете. По статистике, на нем написано 55,5% всего размещенного онлайн-контента.

Так что для того, чтобы иметь доступ к огромному количеству информации, нужно учить английский. Лично мне бороться с прокрастинацией всегда нелегко, а летом это делать еще труднее. На полноценные занятия силы воли не хватает, однако есть приложения и сайты, на которых можно учить слова и грамматику в более легком режиме. Я нашел статью с подборкой таких ресурсов и подготовил ее адаптированный перевод.

В 1998 году Лоуренс Пейдж, Сергей Брин, Раджив Мотвани и Терри Виноград опубликовали статью «The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web», в которой описали знаменитый теперь алгоритм PageRank, ставший фундаментом Google. Спустя чуть менее двух десятков лет Google стал гигантом, и даже несмотря на то, что его алгоритм сильно эволюционировал, PageRank по-прежнему является «символом» алгоритмов ранжирования Google (хотя только немногие люди могут действительно сказать, какой вес он сегодня занимает в алгоритме).

С теоретической точки зрения интересно заметить, что одна из стандартных интерпретаций алгоритма PageRank основывается на простом, но фундаментальном понятии цепей Маркова. Из статьи мы увидим, что цепи Маркова — это мощные инструменты стохастического моделирования, которые могут быть полезны любому эксперту по аналитическим данным (data scientist). В частности, мы ответим на такие базовые вопросы: что такое цепи Маркова, какими хорошими свойствами они обладают, и что с их помощью можно делать?

Для всех хабравчан, у которых возникло ощущение дежавю: Написать этот пост меня побудили статья "Введение в Python" и комментарии к ней. К сожалению, качество этого "введения" кхм… не будем о грустном. Но ещё грустнее было наблюдать склоки в комментариях, из разряда "C++ быстрее Python", "Rust ещё быстрее C++", "Python не нужен" и т.д. Удивительно, что не вспомнили Ruby!

Как сказал Бьярн Страуструп,

«Есть всего два типа языков программирования: те, на которые люди всё время ругаются, и те, которые никто не использует».

Добро пожаловать под кат всем, кто хотел бы познакомиться с Python, не опускаясь при этом до грязных ругательств!

Всем привет! Меня зовут Сергей Костанбаев, на Бирже я занимаюсь разработкой ядра торговой системы.

Когда в голливудских фильмах показывают Нью-Йоркскую фондовую биржу, это всегда выглядит так: толпы людей, все что-то орут, машут бумажками, творится полный хаос. У нас на Московской бирже такого никогда не было, потому что торги почти с самого начала ведутся электронно и базируются на двух основных платформах — Spectra (срочный рынок) и ASTS (валютный, фондовый и денежный рынок). И сегодня хочу рассказать об эволюции архитектуры торгово-клиринговой системы ASTS, о различных решениях и находках. Рассказ будет длинный, так что пришлось разбить его на две части.

Эта статья — продолжение статьи про громадные числа. Но сейчас мы пойдем еще дальше — в бесконечности бесконечностей.

В этом классическом посте подробно рассказывается о самых популярных способах создания и прохождения лабиринтов. Статья разделена на четыре части: классификация, алгоритмы генерации, алгоритмы решения лабиринтов и другие операции с лабиринтами.

Классификация лабиринтов

Лабиринты в целом (а значит, и алгоритмы для их создания) можно разбить по семи различным классификациям: размерности, гиперразмерности, топологии, тесселяции, маршрутизации, текстуре и приоритету. Лабиринт может использовать по одному элементу из каждого класса в любом сочетании.

Почти 10 лет назад я прочитал статью Макса Тегмарка, гениального физика и философа, и нашел в ней ответы на многие вопросы, которые мучали меня всю жизнь. Статья потрясающая, месяца два я ходил под впечатлением от нее. К сожалению, это лонгрид, к тому же на английском. Поэтому я решил даже не перевести ее – перевод все равно оказался бы слишком длинным для Хабр, но хотя бы изложить основную идею в том порядке, как мне это кажется логичным, и убрав излишние детали (да простит меня Макс!)

Наверняка большинство из вас нет-нет да и встречало в научно-популярной литературе упоминания о "многомировой интерпретации" квантовой механики (ММИ). Ее любят помянуть и в комментариях на Хабре, однако зачастую в неверном ключе или с серьезными неточностями.

Попробуем разобраться, что же к чему в ММИ.