В этой статье автор делится тем, что узнал сам, когда заинтересовался темой о калибровке монитора и создании его цветового профиля в домашних условиях. Автор применил свои знания при создании программы предназначенной для визуальной калибровки монитора написав её на Python.

В чём существенные отличия между профилированием и калибровкой? Доступны ли эти процедуры домашнему пользователю компьютера? Возможна ли программная реализация калибровки монитора не уступающая по качеству аппаратному профилированию?

Рано или поздно в руки любителей, начинавших с Ардуино, попадают куда более быстрые устройства. Накинув щупы осциллографа на навесные провода, они обнаруживают, что сигнал, который задумывался, как голубая линия на заглавной картинке на деле выглядит, как жёлтая. В поисках решения проблемы они приходят к весьма многогранной области знаний под названием «Целостность сигналов». И если такие её аспекты, как питание и возвратные токи относительно просты для понимания, то согласование импедансов содержит ряд контринтуитивных положений. В процессе освоения данной темы мне показалось, что материалы по ней разделены на три не слишком хорошо связанных блока:
1) теория с формулами и отсылками к 2 курсу ВУЗа
2) гипертрофированные примеры на симуляторах
3) применение на практике (с эмпирическими суевериями)

Данная статья является попыткой начать с конца. Я возьму работающую схему, выполненную в текстолите. Затем постараюсь ухудшить её характеристики так, чтобы рассогласование линий стало причиной сбоев в работе или хотя бы стало заметно на осциллографе. А затем постараюсь устранить возникшие проблемы.

Git имеет репутацию запутывающего инструмента. Пользователи натыкаются на терминологию и формулировки, которые вводят в заблуждение. Это более всего проявляется в "перезаписывающих" историю командах, таких как git cherry-pick или git rebase. По моему опыту, первопричина путаницы — интерпретация коммитов как различий, которые можно перетасовать. Однако коммиты — это не различия, а снимки! Я считаю, что Git станет понятным, если поднять занавес и посмотреть, как он хранит данные репозитория. Изучив модель хранения данных мы посмотрим, как новый взгляд помогает понять команды, такие как git cherry-pick и git rebase.

Меня зовут Игорь Сидоренко, я техлид в команде админов, поддерживающих в рабочем состоянии всю инфраструктуру Домклик.

Хочу поделиться своим опытом в настройке распределённого хранения данных в Elasticsearch. Мы рассмотрим, какие настройки на нодах отвечают за распределение шардов, как устроен и работает ILM.

Как проверить идеи, архитектуру и алгоритмы без написания кода? Как сформулировать и проверить их свойства? Что такое model-checkers и model-finders? Требования и спецификации — пережиток прошлого?

Привет. Меня зовут Васил Дядов, сейчас я работаю программистом в Яндексе, до этого работал в Intel, ещё раньше разрабатывал RTL-код (register transfer level) на Verilog/VHDL для ASIC/FPGA. Давно увлекаюсь темой надёжности софта и аппаратуры, математикой, инструментами и методами, применяемыми для разработки ПО и логики с гарантированными, заранее определёнными свойствами.

Это первая моя статья из цикла, призванного привлечь внимание разработчиков и менеджеров к инженерному подходу к разработке ПО. В последнее время он незаслуженно обойдён вниманием, несмотря на революционные изменения в подходе и инструментах поддержки.

Не буду лукавить: основная задача статьи — возбудить интерес. Так что в ней будет минимум пространных рассуждений и максимум конкретики.

О статье

Содержание

• О статье
• Содержание
• Словарь
• Чем ядро GPU отличается от ядра ЦП?
• Что такое согласованность/расхождение?
• Примеры обработки маски выполнения
  • Выдуманная ISA
  • AMD GCN ISA
  • AVX512
• Как бороться с расхождением?
• Ссылки

Neural Ordinary Differential Equations

Для дошкольников

Не так давно на Хабре появилась отличная и вдохновляющая статья про компиляторы и стековые машины. В ней показывается путь от простой реализации исполнителя байт-кода ко всё более и более эффективным версиям. Мне захотелось показать на примере разработки стековой машины, как это можно сделать Haskell-way.

На примере интерпретации языка для стековой машины мы увидим, как математическая концепция полугрупп и моноидов помогает разрабатывать и расширять архитектуру программы, как можно использовать алгебру моноидов и каким образом можно строить программы в форме набора гомоморфизмов между алгебраическими системами. В качестве рабочих примеров мы сначала построим интерпретатор, неотделимый от кода в виде EDSL, а потом научим его разным штукам: вести запись произвольной отладочной информации, отделять код программы от самой программы, проводить простой статический анализ и вычислять с различными эффектами.

Статья рассчитана на тех, кто владеет языком Haskell на среднем уровне и выше, на тех, кто его уже использует в работе или исследованиях и на всех любопытных, заглянувших поглядеть чего это функциональщики ещё понаворотили. Ну, и для тех, конечно, кого не испугал предыдущий абзац.

Предыстория

Не так давно у меня произошёл очередной разговор с коллегой на извечную тему: "по ссылке, или по значению". В результате возникла данная статья. В ней я хочу изложить результаты моего исследования по этой и смежным темам. Далее будут рассмотрены:

• Регистры и их назначение при вызове функций.
• Передача и возврат простых типов и структур.
• Как передача по ссылке и по значению влияют на оптимизации тела функции компилятором.
• Как используется место при многочисленных вызовах функций.
• Механизм виртуальных вызовов.
• Оптимизация хвостовых вызовов и рекурсии.
• Инициализация структур, массивов и векторов.

Осторожно! Статья содержит большое количество кода на C++ и ассемблере (Intel ASM с комментариями), а также множество таблиц с оценками производительности. Всё написанное актуально для x86-64 System V ABI, который используется во всех современных Unix операционных системах, к примеру, в Linux и macOS.

Регулярные выражения в Python от простого к сложному