Привет, Хабр! Эту статью я задумал довольно давно. Речь в ней пойдет о простейшем копирующем сборщике мусора на С++. У него довольно много ограничений (часть не мешает, часть можно обойти, если задаться целью написать какую-то серьезную библиотеку, а для кое-чего неплохо было бы заиметь зачаточную поддержку от языка), зато и кода в нем чуть больше 100 строк. Заинтересовавшихся прошу под кат. Там минимум ООП, простейшие шаблоны и жуткие магические ритуалы с указателями.

В свете множества недавних статей, посвящённых статическому анализу кода на С++, пользователи неоднократно интересовались анализатором cppcheck. Это относительно молодой проект статического анализа с открытым исходным кодом, ориентированный в первую очередь на нахождение реальных ошибок в коде с минимальным количеством ложных срабатываний.

Совсем недавно cppcheck помог найти уязвимость в проекте Xorg, которая существовала там почти 23 года! Он помог уже тысячам программистов по всему миру, на официальном сайте можно найти информацию о найденных с помощью cppcheck уязвимостях в программах, и этот список постоянно растёт. Итак, если вы хотите знать, почему нужно использовать cppcheck всегда и везде — прошу под кат.

Привет %username%! У нас отличные новости: вышла официальная версия NinjaMock — онлайн-сервиса для создания прототипов. Теперь ты можешь рисовать отличные прототипы веб- и мобильных приложений совершенно бесплатно!

Disclaimer: Автор понимает, что ничего нового не открыл, но подача материала может оказаться достаточно полезной, особенно для тех, кто регулярно пытается сконцентрироваться и расти над собой.

Интернет сделал нас ленивыми!

Почему? Кто в последний раз посмотрел видео больше 3х минут? Кто прочитал пост больше 2 страниц? Какой заголовок более привлекателен, «63 способа бла-бла-бла» или «3 проверенных метода бла-бла-бла»? А если эти три проверенных метода выделены от основного текста, то это вообще гуд (можно не читать текст вовсе, а просто пробежаться по выделенным подзаголовкам).

В этом свои плюсы. Наш мозг эволюционировал, и обрабатывает информацию быстрее, чем, скажем, 15-20 лет назад (да и эволюционирует быстрее, чем это было возможно век назад). Как компании справляются с высокими нагрузками? Как процессор выполняет программу по возможности быстро? С помощью кэширования! (как вариант, но самый приоритетный). Что делает наш мозг, чтобы справиться с большой нагрузкой? Кэширует! Что именно и как — оставим на размышление ИИшникам (специалистам по искусственному интеллекту). В противном случае при увеличении размера обрабатываемой информации время «отклика» бы увеличилось в разы, и на ответ на «как добраться до ближайшей больницы?» уйдет больше времени, чем человек «в силе ждать». «Сила ждать» тоже уменьшилась, «размер» нашего терпения уменьшился, и мы быстро устаем, если продолжительность видео большая, размер статьи большой (на самом деле продолжительность может не влиять на терпение, больше всего влияет полезная информация, если «воды» меньше или вовсе нет, то и терпеть ничего не приходится, посему данный пост написан «эз лаконик эз посибл»).

Я был крайне удивлён, найдя мало статей про динамическое программирование (далее просто динамика) на хабре. Мне всегда казалось, что эта парадигма довольно сильно распространена, в том числе и за пределами олимпиад по программированию. Поэтому я постараюсь закрыть этот пробел своей статьёй.

# Весь код в статье написан на языке Python

Основы

Пожалуй, лучшее описание динамики в одно предложение, которое я когда либо слышал:

Динамическое программирование — это когда у нас есть задача, которую непонятно как решать, и мы разбиваем ее на меньшие задачи, которые тоже непонятно как решать. (с) А. Кумок.

Некоторое время назад в компании, где я работаю в связи с расширением комманды было принято решение о введении процесса code review. Выбор инструмента пал на Review Board — продукт обладает достаточным функционалом, активно разрабатывается с 2006 года и является open source. В качестве системы контроля версий у нас используется Mercurial

О том, с чем какими задачами столкнулись при организации процесса код ревью для связки Review Board + Mercurial — под катом.

Примечание переводчика: оригинальная статья была написана в 2007-м году, однако, на мой взгляд, полностью сохраняет актуальность и сегодня.

Разработчики программного обеспечения не любят составлять план работ. Обычно пытаются вовсе от него отказаться. «Закончу, когда закончу!», — говорят они, ожидая, что этот смелый и веселый поступок вызовет одобрение у босса, а о планировании будет успешно забыто.

Большая часть расписаний, с которыми вы встретитесь, будет представлять из себя бездушные отписки. Совершенно забытые, они хранятся в каком-нибудь общем каталоге. После выпуска продукта с опозданием на пару лет странный парень, в чьем офисе, говорят, видели картотеку, принесет на обсуждение причин провала старую распечатку, которую все засмеют. «Только гляньте! Мы запланировали две недели, на переписывание системы с нуля на Ruby!»

Думаю, что все знают, что такое модульные тесты, все знают или, по крайней мере, слышали, что такое непрерывная интеграция, и многие программируют на C++. Но я столкнулся с тем, что в интернете не так много информации о том, как же это все объединить и заставить работать вместе. Эта статья является попыткой дать новичками пошаговую инструкцию, которая позволит сделать первый шаг в создании модульных тестов для C++ проектов и организовать покоммитный прогон модульных тестов при помощи CI сервера.
Update: План:

1. Напишем HelloWorld
2. Настроим сборку HelloWorld на Jenkins
3. Напишем модульный тест для HelloWorld
4. Настроим прогон модульных тестов на Jenkins

Внимание: много букв и скриншотов, половина из которых избыточны. Особенно для тех кто уже в теме.

На последней конференции РИТ++ мне посчастливилось стать впервые докладчиком конференции такого масштаба и такой значимости. В этой статье я не просто хочу пересказать всё, о чём я докладывал. Выступать впервые перед такой большой аудиторией для меня было непривычно и я половину забыл рассказать, нервничал немного. Речь пойдет о создании с нуля собственной отказоустойчивой структуры для веб-проектов. Мало кому из системных администраторов дается возможность с нуля запустить в production крупный проект. Мне повезло.

Как я уже написал, я не смог рассказать всё, что планировал со сцены, в этой статье я восполню эти пробелы, да и для того, кто не смог там присутствовать — это будет приятно, видео с конференции так и не дали бесплатно всем. Да и стать пользователем Хабра я хотел давно, вот только не было времени. Майские праздники дали время и силы. Статья будет не столько технической с кучей конфигов и графиков — статья будет принципиальная, все пробелы мелких технических вопросов можно будет восполнить в комментариях.

Прошлой осенью, вернувшись из отпуска, я обнаружил, что Дехана, наш Product Manager в UserVoice, заменила мой любимый «Roadmap» в Google Docs на доску Trello.

Моя первоначальная реакция на такие перемены была отнюдь не положительной. Проблема заключалась не в самом Trello, а в том, как мы им пользовались. Trello – это ОЧЕНЬ открытый проект. Не существует единственного “правильного” способа работы в Trello, поэтому, чтобы чувствовать себя в нем как дома, вам потребуется время для настройки «под себя».

Итак, после долгих экспериментов, нам, кажется, удалось получить полностью устраивающую нас систему работы, и мы решили, что стоит поделиться ею со всеми. Этот пост будет длиннее, чем обычно, и если вы далеки от темы веб-разработки, он может показаться вам немного скучным. Если вы решите сразу перейти к части поста, посвящённой полученным урокам, я, несомненно, расстроюсь, но обижаться не стану.

Каждый год 31 декабря David Eppstein публикует обзор препринтов за прошедший год, посвященных структурам данных и алгоритмам, опубликованным на arxiv.org. По ссылкам можно познакомиться с материалами за 2010 и 2011 (мой перевод) годы.

Раздел cs.DS развивается хорошими темпами: в этом году появилось 935 препринтов по алгоритмам и структурам данных, в то время как за 2011 их было 798. Раздел пока не дотягивает до сотни в месяц, хотя в июле (98 препринтов) этот порог был очень близок.

Это мой личный список из десятка препринтов, которые кажутся мне особенно интересными. Как обычно, я не вношу в него мои собственные работы и некоторые другие, о которых я писал раньше. Кроме того, здесь нет результатов (например, более быстрый алгоритм нахождения максимального потока), не появлявшихся на arxiv.org.

Вот они, в хронологическом порядке:

Один из методов улучшения эффективности распараллеливания алгоритмов определенного класса – конвейеризация фаз исполнения, как последовательных, так и параллельных. Библиотека Intel TBB может помочь сократить усилия и время, необходимые на реализацию конвейеризированных алгоритмов, беря на себя заботу об управлении задачами и распределении нагрузки между потоками в системе. Однако, формулирование и формирование задач, составляющих фазы алгоритма, может быть нетривиальной проблемой в зависимости от сложности алгоритма, что в реальных приложениях чаще всего и бывает. Контролировать выполнение задач может оказаться еще сложнее, если сам алгоритм не содержит средства для контроля. Инструментарий анализа вычислительных задач в Intel VTune Amplifier помогает разработчикам представлять структуру исполнения в многопоточной среде в удобном графическом виде, увеличивая эффективность анализа и значительно сокращая время разработки приложений. В данной статье мы рассмотрим простой пример конвейеризированной задачи, и шаг за шагом распараллелим ее, используя конвейерный класс TBB, проанализируем с помощью VTune Amplifier и улучшим производительность реализации на основе результатов анализа.

Нет, здесь не будет ничего из серии «Аааа, я сделал malloc (new), и забыл сделать free (delete)!»
Здесь будет нечто изощренное: мы будем отрезать кусочки памяти по чуть-чуть, прятать их в укромное место… А когда операционная система заплатит выкуп скажет «Хватит!», мы попробуем вернуть все обратно. Казалось бы, простейшая операция выделения и освобождения памяти — ничего не предвещает беды.
Тем кому интересно как уничтожить забить память — прошу под хабракат

Не так давно Скотт Майерс (англ. Scott Meyers) — эксперт по языку программирования C++, автор многих известных книг — опубликовал статью, описывающую подробности использования rvalue ссылок в C++11.
На Хабре эта тема еще не поднималась, и как мне кажется, статья будет интересна сообществу.
Оригинал статьи: «Universal References in C++11—Scott Meyers»

«Универсальные» ссылки в C++11

T&& не всегда означает “Rvalue Reference”

Автор: Scott Meyers

Возможно, наиболее важным нововведением в C++11 являются rvalue ссылки. Они служат тем фундаментом, на котором строятся «семантика переноса (англ. move semantics)» и «perfect forwarding». (Вы можете ознакомится с основами данных механизмов в обзоре Thomas’а Becker’а).

Синтаксически rvalue ссылки объявляются также, как и «нормальные» ссылки (теперь называемые lvalue ссылками), за исключением того, что вы используете два амперсанда вместо одного. Таким образом, эта функция принимает параметр типа rvalue-reference-to-Widget:

void f(Widget&& param);

Учитывая, что rvalue ссылки объявляются с помощью “&&”, было бы разумно предположить, что присутствие “&&” в объявлении типа указывает на rvalue ссылку. Но это не так:

Widget&& var1 = someWidget;         // здесь “&&” означает rvalue ссылку

auto&& var2 = var1;                 // здесь “&&” НЕ означает rvalue ссылку

template<typename T>
void f(std::vector<T>&& param);     // здесь “&&” означает rvalue ссылку

template<typename T>
void f(T&& param);                  // здесь “&&” НЕ означает rvalue ссылку

Всем привет!

Мы хотим рассказать о нашем опыте исследования цифровых подписей Windows PE файлов и возможном варианте использования их особенностей в своих целях. Если вам интересны технические подробности или просто чтиво о, казалось бы, давно известных вещах, добро пожаловать под кат.

Сегодня вашему вниманию представляется вторая статья из цикла статей об архитектурных решениях сервиса AtContent.com.

В процессе работы над сервисом AtContent.com у нас возникла задача о синхронизации между экземплярами внутри роли, а также между ролями. Стандартные средства из SDK не позволяют решить эту проблему двумя строчками кода. Поэтому мы разработали собственное решение для коммуникации между экземплярами. Оно позволяет выполнять задания на всех экземплярах роли сразу, либо на одном экземпляре, который выбирается определенным образом либо случайно.

Tsung — это распределенная система нагрузочного тестирования, написанная на Erlang'е. Заявлена поддержка HTTP, WebDAV, SOAP, PostgreSQL, MySQL, LDAP and XMPP/Jabber. В этой статье я опишу как протестировать обычный web сайт на нагрузку.

Хочу поделиться ссылками на несколько полезных сервисов. Некоторые из них помогут сэкономить время, другие — сделают за Вас незнакомую/нелюбимую работу. Список разбит по категориям, чтобы было легче ориентироваться.

Сервисы опросов
userreport.com (добавил Romanych)
simpoll.ru
webanketa.com (добавил mihass)

Кнопки постинга в социальные сети
Кнопка от Яндекса
addthis.com (добавил UksusoFF)
share42.com

Организация Common Crawl сделала щедрый подарок разработчикам и компаниям, которые работают в области поиска и обработки информации. В открытый доступ на Amazon S3 выложен индекс из 5 миллиардов веб-страниц с метаданными, PageRank и графом гиперссылок.

Если вы видели в логах веб-сервера CCBot/1.0, то это их краулер. Некоммерческая организация Common Crawl выступает за свободу информации и поставила целью сделать общедоступный поисковый индекс, который будет доступен каждому разработчику или стартапу. Предполагается, что это приведёт к созданию целой плеяды инновационных веб-сервисов.

Привет. В этой серии постов я попробую рассказать про тестирование кода на питоне, в частности проектов django. Мы рассмотрим модульное тестирование (юнит-тесты), статический анализ кода и некоторые подводные камни тестирования веб-сайтов.

Вводную часть о пользе тестирования опустим — код, покрытый тестами, становится мягким и шелковистым, про это только ленивый еще не читал / писал.