Арифметика с плавающей запятой - популярная эзотерическая тема в информатике. Можно с уверенностью заявить, что каждый инженер-программист по крайне мере слышал о числах с плавающей запятой. Многие даже использовали их в какой-то момент. Но мало кто будет утверждать, что действительно понимает их достаточно хорошо, и значительно меньшее число скажет, что знает все пограничные случаи. Эта последняя категория инженеров, вероятно, мифическая или, в лучшем случае, очень оптимистичная. В прошлом мне приходилось иметь дело с проблемами связанными с плавающей запятой в библиотеке C GNU, но я бы не стал называть себя экспертом по этой теме. И я определенно не ожидал узнать о существовании нового типа чисел, о которых я услышал пару месяцев назад.

В этой статье описаны новые типы чисел с плавающей запятой, которые ничему не соответствуют в физическом мире. Числа, которые я называю псевдо-нормальными числами, могут создать проблемы для программистов, которые трудно отследить, и даже попали в печально известный список Common Vulnerabilities and Exposures (CVE).

Привет, Хабр!

Поговорим о драйверах сетевых устройств Linux, механизме NAPI и его изменениях в ядре 5.12.

В этой подборке представлены полезные малоизвестные консольные Linux утилиты. В списке не представлены Pentest утилиты, так как у них есть своя подборка.

Осторожно много скриншотов. Добавил до ката утилиту binenv.

binenv — cамая интересная утилита для установки новых популярных программ в linux, но которых нет в пакетном менеджере.

Сетевой стек — одна из самых запутанных вещей в Linux. И не только из-за сложности некоторых концепций и терминов, но и из-за изменения смысла некоторых параметров в разных версиях ядра. В этой статье приведена информация для ядра 2.2 и выше, а также, там где это возможно, указано различие между версиями вплоть до 5.5.

О том как изменять параметры ядра, описываемые здесь, можно прочитать в статье Linux Kernel Tuning for High Performance Networking: Configuring Kernel Settings.

Неблокирующие алгоритмы широко применяются в ядре Linux когда традиционные примитивы блокировки либо не могут быть использованы, либо недостаточно быстры. Эта тема многим интересна и время от времени всплывает на LWN. Из недавнего — вот эта июльская статья, которая собственно и сподвигла меня написать свою серию. Ещё чаще разговор заходит про механизм read-copy-update (RCU — руководство 2007 года всё ещё актуально), подсчёт ссылок, и способы сделать более понятные, высокоуровные API ко всему этому разнообразию. Ну а сейчас вас ждёт погружение в идеи, стоящие за неблокирующими алгоритмами, а также их использованием в ядре.

Знание низкоуровневой модели памяти в целом считается продвинутым уровнем понимания, которого страшатся даже опытные программисты-ядерщики. Словами нашего редактора (из его июльской статьи): «Понять модель памяти можно лишь правильно повёрнутым мозгом». Говорят, что моделью памяти Linux (и файлом memory-barriers.txt в частности) можно пугать детей. Порой для достижения эффекта достаточно всего лишь рявкнуть “acquire” или “release”.

И в то же время, механизмы вроде RCU и seqlocks так широко применяются в ядре, что практически каждый разработчик рано или поздно сталкивается с фундаментально неблокирующими интерфейсами. Поэтому многим будет полезно иметь хотя бы базовое представление о неблокирующей синхронизации. В этой серии статей я расскажу, что же на самом деле означает acquire и release-семантика, а также приведу пять сравнительно простых паттернов, которые покрывают большинство вариантов использования неблокирующих примитивов.

Объяснение легковесных потоков в 200 строк на Rust

Легковесные потоки (ligthweight threads, coroutines, корутины, green threads) являются очень мощным механизмом в современных языках программирования. В этой статье Carl Fredrik Samson попытался реализовать рантайм для легковесных потоков на Раст, попутно объясняя, как они устроены "под капотом".

Так же следует учесть, что статья не суперсвежая, так что для того, чтобы примеры заработали в современной ночной версии компилятора Раст, скорее всего понадобятся изменения, найти которые можно в репозитории кода для этой статьи.

Переводил для себя большей частью. Обо всех замечаниях пишите — оперативно исправлю. Старался переводить близко к тексту, но в некоторых местах переформулировал, чтобы читалось легче и было понятнее.

std::stringstream in(mystring);
while(in >> x) {
   sum += x;
}

do {
    number = strtod(s, &end);
    if(end == s) break;
    sum += number;
    s = end; 
} while (s < theend);

Я уже довольно давно хотел написать пост о работе с виртуальной памятью. И когда @jimsagevid в ответ на мой твит написал о ней, я понял, что время пришло.

Виртуальная память — очень интересная штука. Как программисты, мы прекрасно знаем, что она есть (по крайней мере, во всех современных процессорах и операционных системах), но часто забываем о ней. Возможно, из-за того, что в популярных языках программирования она не присутствует в явном виде. Хотя иногда и вспоминаем, когда наш софт начинает тормозить (а не падать) из-за нехватки физической оперативной памяти.

Но, оказывается, с помощью виртуальной памяти можно делать довольно интересные вещи.

Цель этой статьи — показать, как можно настроить на обычном ноутбуке стенд, который может помочь в изучении различных подсистем любой операционной системы. Целью этой статьи станет операционная система Linux, но на этом же стенде могут быть развернуты любые операционные системы. В статье основной фокус будет сделан на использование Linux для работы с сетевыми интерфейсами для доступа в сети, где используется VLAN.

1. Насколько опасно пользоваться публичным WiFi в 2020 году, в мире где господствуют браузеры и сайты с повсеместно победившими технологиями HTTPS (на основе TLS 1.1+) и HSTS
2. Сможет ли человек моего уровня знаний (не самого высокого) “залезть” в чужой браузер и стащить ценные данные.

В последнее время на хабре, и не только, можно наблюдать интерес GO сообщества к луковой/чистой архитектуре, энтерпрайз паттернам и прочему DDD. Читая статьи на данную тему и разбирая примеры кода, постоянно замечаю один момент — когда дело доходит до хранения сущностей предметной области — начинается изобретение своих велосипедов, которые зачастую еле едут. Код вроде бы состоит из набора паттернов: сущности, репозитории, value object’ы и так далее, но кажется, что они для того там “чтобы были”, а не для решения поставленных задач.
В данной статье я бы хотел не только показать, что, по моему мнению, не так с типичными DDD-примерами на GO, но также продемонстрировать собственную ORM для реализации персистентности доменных сущностей.

Долгое время меня интересовала тема машинного обучения. Меня удивляло, как машины могут обучаться и прогнозировать безо всякого программирования — поразительно! Я всегда был очарован этим, однако никогда не изучал тему подробно. Время — ресурс скудный, и каждый раз, когда я пытался почитать о машинном обучении, меня заваливало информацией. Освоение всего этого казалось трудным и требовало много времени. Также я убедил себя, что у меня нет необходимых математических знаний даже для того, чтобы начать вникать в машинное обучение.

Но в конце концов я решил подойти к этому иначе. Мало-помалу я буду пытаться воссоздавать в коде разные концепции, начиная с основ и постепенно переходя к более сложным, стараясь охватить как можно больше базовых вещей. В качестве языка я выбрал Go, это один из моих любимых языков, к тому же я не знаком с традиционными для машинного обучения языками вроде R или Python.

1. Уязвимость Off-By-One
2. Понимание работы malloc в glibc

Что такое Use-After-Free (UaF)?

В начале была технология и называлась она BPF. Мы посмотрели на нее в предыдущей, ветхозаветной, статье этого цикла. В 2013 году усилиями Алексея Старовойтова (Alexei Starovoitov) и Даниэля Боркмана (Daniel Borkman) была разработана и включена в ядро Linux ее усовершенствованная версия, оптимизированная под современные 64-битные машины. Эта новая технология недолгое время носила название Internal BPF, затем была переименована в Extended BPF, а теперь, по прошествии нескольких лет, все ее называют просто BPF.

Грубо говоря, BPF позволяет запускать произвольный код, предоставляемый пользователем, в пространстве ядра Linux и новая архитектура оказалась настолько удачной, что нам потребуется еще с десяток статей, чтобы описать все ее применения. (Единственное с чем не справились разработчики, как вы можете видеть на кпдв ниже, это с созданием приличного логотипа.)

В этой статье описывается строение виртуальной машины BPF, интерфейсы ядра для работы с BPF, средства разработки, а также краткий, очень краткий, обзор существующих возможностей, т.е. всё то, что нам потребуется в дальнейшем для более глубокого изучения практических применений BPF.

Введение

Предпосылки для обновления API

Как быть, если дерево поиска разрослось на всю оперативку и вот-вот подопрет корнями соседние стойки в серверной? Что делать с инвертированным индексом, жадным до ресурсов? Завязывать ли с разработкой под Android, если пользователю прилетает «Память телефона заполнена», а приложение едва на половине загрузки важного контейнера?

В целом, можно ли сжать структуру данных, чтобы она занимала заметно меньше места, но не теряла присущих ей достоинств? Чтобы доступ к хэш-таблице оставался быстрым, а сбалансированное дерево сохраняло свои свойства. Да, можно! Для этого и появилось направление информатики «Succinct data structures», исследующее компактное представление структур данных. Оно развивается с конца 80-х годов и прямо сейчас переживает расцвет в лучах славы big data и highload.

А тем временем на Хабре найдется ли герой, способный пересковоговорить три раза подряд
[səkˈsɪŋkt]?