В этой статье я вкратце описываю свой опыт оптимизации одной задачи перебора, начиная от однопроцессорного алгоритма к многопроцессорному и к версии на OpenCL.

В статье рассматривается использование платформы Java для разработки совместно с OpenCL, преимущества и недостатки этого подхода. Сочетание этих технологий в разработке ПО в перспективе позволит использовать всю мощь облачных вычислений и OpenCL

Введение

Открывая любой учебник по языку программирования мы первым делом видим простой прмер, показывающий программисту базовые возможности языка. Обычно в качестве такого примера выступает всеми любимый вывод «HelloWorld» на экран. Все давно привыкли к тому, что такой пример просто реализует минимальную структуру программы, и не дает забросить книгу куда-нибудь в уборную на дальнюю полку. Но существует некоторые языки программирования в которых вывод сообщения на экран не является такой уж тривиальной задачей. Ниже будет приведено несколько простых примеров.

Захотел я однажды вычислить квадратный корень с помощью нормальных алгоритмов Маркова (НАМ).

Кратко о НАМ:

• Существует список замен одной подстроки на другую, называемых правилами
• Ищем с начала списка первое правило которое можем применить и применяем его для первого вхождения
• Если такое правило было обнаружено, то возвращаемся к предыдущему пункту и просматриваем список правил сначала
• Если правило было заключительным, то завершаем работу
• Если больше нет правил, которые мы можем применить, то завершаем работу

Итак, вроде бы все просто? Однако, как писать программы на НАМ?
Для себя я сделал примерно такой план:

• Пытаемся написать обычный алгоритм использующий только строки
• Следим за тем, чтобы последние замены не пересекались с первыми
• Переворачиваем алгоритм и записываем с конца к началу

Итак, вернемся к вычислению квадратного корня. Мы будем использовать «детский» метод (он же арифметический), который основывается на том простом факте, что квадрат числа — это сумма нечетных чисел от 1 до 2n-1:

• 1 = 1² = 1
• 1 + 3 = 2² = 4
• 1 + 3 + 5 = 3² = 9

«на русской сцене мы удивляем друг друга тем, что вообще что-то делаем», © manwe
(из статуса SCRIMERS на demoscene.ru/forum)

Пятиминутка мета: в этом тексте вам, котятки, предстоит прочитать о том, как потратить свое время совершенно неэффективно с точки зрения отношения размера полученного продукта к потраченным времени и усилиям.
Предположим, что мы хотим сделать что-нибудь эдакое, например, интру размером до 4кб, но мы нищеброды, и у нас нет денег на виндовс и видеокарту с шейдерами, поддерживающими ветвления. Или мы просто не хотим брать стандартный набор из apack/crinkler/sonant/4klang/боже-что-там-еще-есть, делать очередную «смотрите все! я тоже умею рэймарчинг дистанс филдс!» и теряться среди десятков-сотен таких же. Ну или же мы просто любим выпендриваться как попало в надежде, что девочки на нас наконец-то обратят внимание.

В общем, не важно. Пусть у нас просто есть какой-нибудь линукс со слабой видеокартой и вся юность впереди. Попробуем со всем этим теперь создать запускаемый файл размером не более, скажем, 1024 байт, который при запуске умудрялся бы каким-нибудь образом создавать и показывать пользователю что-нибудь (эдакое).

 

Предисловие

Нормализация отношений (таблиц) — одна из основополагающих частей теории реляционных баз данных. Нормализация имеет своей целью избавиться от избыточности в отношениях и модифицировать их структуру таким образом, чтобы процесс работы с ними не был обременён различными посторонними сложностями. При игнорировании такого подхода эффективность проектирования стремительно снижается, что вкупе с прочими подобными вольностями может привести к критическим последствиям.

Любому специалисту, по роду своей деятельности так или иначе связанному с проектированием реляционных баз данных, полезно понимать и уметь осуществить нормализацию отношений. И этим постом хотелось бы начать небольшую серию публикаций, посвящённых нормальным формам, имеющую целью дать тем читателям Хабрахабра, которые по различным обстоятельствам ещё не освоили эту тему, возможность легко заполнить этот пробел в знаниях.

Статья не имеет своей целью подробное и точное изложение принципов нормализациии, поскольку это, очевидно, невозможно в рамках блога в силу больших объёмов информации, необходимых для публикации при таком подходе. Кроме этого, для такой цели существует большое количество литературы, написанной прекрасными специалистами. Моя же задача, как я считаю, заключается в том, чтобы популярно продемонстрировать и объяснить основные принципы.

Ну вот ты и стал главным. Теперь все тебя будут слушаться, а твои спецификации будут цитировать в джире зарвавшимся еретикам. Твое творение будет вечным, и пока ты здесь, никто не сможет его уничтожить. На радостях ты выпиваешь лишние пол-литра амброзии, а в понедельник приходишь с больной головой, готовый творить.

Вот он первый сорванный дедлайн. Пока еще маленький звоночек больших проблем.
Проходит время, про контер-страйк уже никто не вспоминает, и вместе со слоем пыли на столе для пинг-понга, растет напряжение.
Поломка последней кофе-машины на этаже стала причиной экстренного совещания, и есть только один человек, который сможет найти решение.

Из последних сил и отбросив такт, ты начинаешь свой рассказ.

Существует много разных взглядов на разработку архитектуры и дизайна современных приложений. Некоторые архитекторы стремятся продумать все до мелочей, разрисовать use case-ы всех классов и модулей, проанализировать миллион возможных способов их использования, все их обязательно задокументировать и уже потом приступить к этапу кодирования.

Другие, наоборот, считают, что «думать уже поздно» и давным-давно пора «делать», поэтому они кидаются на баррикады с криками «Ура», выдавая на гора тонны никому не нужного кода. Как и любая крайность, такой подход не приводит ни к чему хорошему. Но, как и во многих других случаях, существует промежуточный вариант, когда проектированию и архитектуре уделяется должное внимание, когда они не ставятся во главу угла, а используются для выявления правильных абстракций и поиска компромиссов в противоречивых требованиях заказчика.

Вступление

Продолжу цикл статей на тему «Apache 2.x под наблюдением. Мониторинг загрузки системы веб-сервером». Опять же под рассмотрением остается известный ранее[2] модуль Apache — mod_performance. На время написания этой статьи на сайте модуля[1] была выложена для доступа новая версия модуля — 0.2. Дальнейшее повествование в статье будет по принципу «Вопрос-Ответ».

Привет, Хабрсообщество!

Наверное, моя статья будет не интересна матерым сисадминам и покажется копипастом. Но я адресую ее тем, кто, как и я, будучи только разработчиком, впервые столкнулся с необходимостью еще и администрировать сервер, при этом решая задачи высоконагруженной БД. И чтобы гугл вас не проклял, постараюсь собрать в одном месте основные приемы для разгона сервера БД, которые мне успешно удалось реализовать.

    В этой статье, мне бы хотелось рассмотреть один из необычных способов оптимизации приложения, а именно использование проекта Gearman для распределения задач. Gearman является фреймворком для построения таких систем. Примеров кода в статье нет, статья больше вводная, хоть и содержит в себе достаточно практической информации.

Недавно на хабре в очередной подняли тему алгоритмов сортировки, а именно был хорошо описан метод Timsort.

Он, имея сложность не более O(n log n), ускоряется в случае сортировки частично упорядоченных данных и имеет сложность O(n), если данные изначально отсортированны. Но это не единственный алгоритм с такими заявленными свойствами. Существует еще как минимум два более-менее известных метода с похожей сложностью — это Smoothsort и сортировка Шелла.

Но то, что они имеют похожую сложность, совсем не значит, что все они работают одинаково быстро. Я попытался сравнить их реальную скорость работы на разных данных и посмотреть кто лучше справляется со своей задачей.

Предисловие

Это приложение может и не имело практической ценности, но опыта прибавило действительно много. Я бы хотел немного поразмышлять на тему компьютерного зрения. Эта область является одной из самых захватывающих в современных компьютерных вычислениях, и она очень сложна. Что легко и просто для человеческого мозга, то очень сложно для компьютера. Многие вещи до сих пор остаются невозможными с сегодняшним уровнем развития IT.

Программа написана с помощью низкоуровневого языка C++, потому что я действительно хотел понять, как же это все работает изнутри. Если вы тоже хотите начать изучение компьютерного зрения, то для этого пригодиться библиотека OpenCV. На CodeProject вы сможете найти несколько уроков по ней. Изображение с веб-камеры получается с помощью исходного кода Вадима Горбатенко (AviCap CodeProject).

В статье "Решение судоку с помощью веб-камеры" большинство решений реализовано очень красиво, за исключением самого решателя. В одном из моих старых проектов «Решатель судоку» была попытка подобрать алгоритм с комплектом эвристик для решения стандартной задачи судоку (поле 9х9). Вариант прямого полного перебора не рассматривался.

Здравствуйте.
Побудила меня написать эту заметку статься Недокументированные возможности secure_link.
Где по большому счету была теория но мало прикладных примеров.
Поэтому я и решил немножко исправить ситуацию и поделится своими небольшими наработками.

Приветствую вас, господа.

Не так давно в одном из своих проектов мне понадобилось иметь возможность передачи файлов посредством метода PUT, без скрипта-обработчика на принимающей стороне, принять и обработать файл должен был сам сервер. Так же была задача реализовать это не на Apache, а на его собрате — Nginx.

В итоге своих изысканий у меня получилась такая схема — скрипт на PHP получает адрес файла и делает запрос к серверу, а он в свою очередь получает файл и складывает в требуемую папочку.

Приводить дальнейшие примеры по установке, настройке и отработке взаимодействий я буду отталкиваясь от debian-based ОС.

Компания Nginx Inc. сообщила о получении первого транша венчурных инвестиций в размере $3 млн. Венчурные фонды Runa Capital, BV Capital и MSD Capital вложили деньги под создание нового коммерческого продукта, который должен выйти до конца октября.

Три миллиона долларов пойдут на американскую экспансию Nginx Inc., открытие офиса в Сан-Франциско в октябре-декабре 2011 года, наём персонала.

Игорь Сысоев разработал первую версию веб-сервера Engine X (Nginx) в 2002-2004 гг, будучи штатным сотрудником компании «Рамблер». В июле 2011 года он основал собственную фирму Nginx, а в октябре 2011 года — акционерное общество Nginx Inc. На сегодняшний день веб-сервер Nginx установлен на более чем 40 млн доменах в интернете (8,5% от общего количества) и владеет долей более 20% среди тысячи самых крупных веб-сайтов, включая Facebook, Dropbox и WordPress.

Можно посчитать, что если хотя бы 1% сайтов перейдёт с бесплатной на коммерческую версию Nginx, то инвестиции венчурных фондов окупятся с лихвой. Кажется, беспроигрышная сделка. По некоторым оценкам, за $3 млн инвесторы получили до 40% акций, а также два места в совете директоров.

UPD. По поводу инвестиционной сделки опубликовано сообщение в официальном блоге Runa Capital на Хабрахабре.

Данный текст является переводом документации Template Haskell, написанной Булатом Зиганшиным. Перевод всего текста разбит на несколько логических частей для облегчения восприятия. Далее курсив в тексте — примечания переводчика.

Template Haskell (далее TH) — это расширение языка Haskell предназначенное для мета-программирования. Оно даёт возможность алгоритмического построения программы на стадии компиляции. Это позволяет разработчику использовать различные техники программирования, не доступные в самом Haskell’е, такие как, макро-подобные расширения, направляемые пользователем оптимизации (например inlining), обобщённое программирование (polytypic programming), генерация вспомогательных структур данных и функций из имеющихся. К примеру, код

yell file line = fail ($(printf "Error in file %s line %d") file line)

может быть преобразован с помощью TH в

yell file line = fail ((\x1 x2 -> "Error in file "++x1++" line "++show x2) file line)

Другой пример, код

data T = A Int String | B Integer | C
$(deriveShow ''T)

может быть преобразован в

data T = A Int String | B Integer | C
instance Show T
    show (A x1 x2) = "A "++show x1++" "++show x2
    show (B x1)    = "B "++show x1
    show C         = "C"

В TH код на Haskell’е генерируется обычными Haskell’евскими функциями (которые я буду для ясности называть шаблонами). Минимум того, что вам необходимо знать, чтобы использовать TH — это следующие темы:

1. Как Haskell-код представляется в шаблонах (TH-функциях)
2. Как монада цитирования используется для унификации имён
3. Как сгенерированный TH-код вставляется в программу