То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия.

Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон.
Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено.
Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на предыдущие две строчки и разрешите потом записаться к вам на консультацию по одному богословскому вопросу.

Итак, магия:


Слева — обычная и всем знакомая нейронная сеть, у которой каждая связь между парой нейронов задана каким-то числом (весом). Справа — нейронная сеть, веса которой представлены не числами, а демоническими облаками вероятности, колеблющимися всякий раз, когда дьявол играет в кости со вселенной. Именно ее мы в итоге и хотим получить. И если вы, как и я, озадаченно трясете головой и спрашиваете «а нафига все это нужно» — добро пожаловать под кат.

Продолжим (1, 2) рассматривать тему машинного обучения. Вашему вниманию вторая часть (первая тут) адаптированной подборки полезных материалов.

Мы в «Латере» занимаемся созданием биллинга для операторов связи и рассказываем на Хабре о разработке своего продукта, а также публикуем интересные технические переводные материалы. И сегодня мы представляем вашему вниманию адаптированный перевод одной из глав книги «Архитектура open-source-приложений», в которой описываются предпосылки появления, архитектура и организация работы популярного веб-сервера nginx.

Почти каждый из нас испытывал дискомфорт, когда при нажатии на кнопку или при вводе текста в iOS или Mac приложениях, как внезапно пользовательский интерфейс переставал отвечать, приложение будто замирало и переставало реагировать на ваши действия.

На Mac, пользователи видит песочные часы или вращающийся радужный курсор, пока снова не возобновится взаимодействие с пользовательским интерфейсом. Многие пользователи ошибочно предполагают, что приложения сразу же заработает при прикосновению к экрану. Такие приложение дают ощущение низкой производительности и кажутся медленными, и, как правило, получает плохие отзывы в AppStore.

Но обеспечить постоянную отзывчивость пользовательского интерфейса не так уж просто. Как только приложение выполняет множество задач, оно начинает подтормаживать. Не так уж много времени выделяется для выполнения большого количества задач в главном потоке и для обеспечения отзывчивости интерфейса.

Что же должен делать «несчастный» разработчик? Решение есть, оно состоит в том, чтобы отделить основной поток через параллелизм. Параллелизм, это свойство приложения выполнять задачи в несколько потоков одновременно – и при этом пользовательский интерфейс остается отзывчивым, поскольку Вы выполняете свою работу в разных потоках.

Одним из методов для одновременного выполнения операций в iOS являются использование классов NSOperation и NSOperationQueue. В этой статье вы узнаете, как их использовать! Вы будете работать с приложением, которое совсем не использует многопоточность, таким образом, оно будет очень медленным, и будет «тормозить». Когда вы измените приложение, чтобы можно было добавлять параллельные операций и — надеюсь – это обеспечит более отзывчивый интерфейс для пользователя!

Существует множество книг и статей по данной теме. В этой статье я попробую понятно рассказать самое основное.

Бинарное дерево — это иерархическая структура данных, в которой каждый узел имеет значение (оно же является в данном случае и ключом) и ссылки на левого и правого потомка. Узел, находящийся на самом верхнем уровне (не являющийся чьим либо потомком) называется корнем. Узлы, не имеющие потомков (оба потомка которых равны NULL) называются листьями.


Рис. 1 Бинарное дерево

Как только я заинтересовался lock-free алгоритмами, меня стал мучить вопрос – а откуда взялась необходимость в барьерах памяти, в «наведении порядка» в коде?
Конечно, прочитав несколько тысяч страниц руководств по конкретной архитектуре, мы найдем ответ. Но этот ответ будет годен для этой конкретной архитектуры. Есть ли общий? В конце концов, мы же хотим, чтобы наш код был портабелен. Да и модель памяти C++11 не заточена под конкретный процессор.
Наиболее приемлемый общий ответ дал мне мистер Paul McKenney в своей статье 2010 года Memory Barriers: a Hardware View of Software Hackers. Ценность его статьи – в общности: он построил некоторую упрощенную абстрактную архитектуру, на примере которой и разбирает, что такое барьер памяти и зачем он был введен.
Вообще, Paul McKenney – известная личность. Он является разработчиком и активным пропагандистом технологии RCU, которая активно используется в ядре Linux, а также реализована в последней версии libcds в качестве ещё одного подхода к безопасному освобождению памяти (вообще, о RCU я хотел бы рассказать отдельно). Также принимал участие в работе над моделью памяти C++11.
Статья большая, я даю перевод только первой половины. Я позволил себе добавить некоторые комментарии, [которые выделены в тексте так].

Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.

На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего-то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 40 лет, значит тому есть причина. РБД — штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас.

Этот пост попытка кратко оформить все, что я читал или слышал из разных источников про операторы приведения типов в языке C++. Информация ориентирована в основном на тех, кто изучает C++ относительно недолго и, как мне кажется, должна помочь понять cпецифику применения данных операторов. Старожилы и гуру С++ возможно помогут дополнить или скорректировать описанную мной картину. Всех интересующихся приглашаю под кат.

Управление памятью – одна из главных задач ОС. Она критична как для программирования, так и для системного администрирования. Я постараюсь объяснить, как ОС работает с памятью. Концепции будут общего характера, а примеры я возьму из Linux и Windows на 32-bit x86. Сначала я опишу, как программы располагаются в памяти.

Каждый процесс в многозадачной ОС работает в своей «песочнице» в памяти. Это виртуальное адресное пространство, которое в 32-битном режиме представляет собою 4Гб блок адресов. Эти виртуальные адреса ставятся в соответствие (mapping) физической памяти таблицами страниц, которые поддерживает ядро ОС. У каждого процесса есть свой набор таблиц. Но если мы начинаем использовать виртуальную адресацию, приходится использовать её для всех программ, работающих на компьютере – включая и само ядро. Поэтому часть пространства виртуальных адресов необходимо резервировать под ядро.



Это не значит, что ядро использует так много физической памяти – просто у него в распоряжении находится часть адресного пространства, которое можно поставить в соответствие необходимому количеству физической памяти. Пространство памяти для ядра отмечено в таблицах страниц как эксклюзивно используемое привилегированным кодом, поэтому если какая-то программа пытается получить в него доступ, случается page fault. В Linux пространство памяти для ядра присутствует постоянно, и ставит в соответствие одну и ту же часть физической памяти у всех процессов. Код ядра и данные всегда имеют адреса, и готовы обрабатывать прерывания и системные вызовы в любой момент. Для пользовательских программ, напротив, соответствие виртуальных адресов реальной памяти меняется, когда происходит переключение процессов:

Поскольку никаких публичных заявлений касательно взлома PS4 не поступало уже давно, настало время нарушить тишину и рассказать немного о том, как далеко зашел прогресс в отношении взлома PS4, а так же о причинах, которые мешают продвинуться дальше.

В данной статье я затрону некоторые принципы безопасности, касающиеся всех современных систем, а также поделюсь своими находками, сделанными благодаря выполнению ROP-тестов на моей PS4.

Если вы плохо знакомы с применением эксплойтов, вам cледует сначала прочитать мою прошлую статью про взлом игр DS с помощью уязвимости целостности стека (stack smash) в файлах сохранений.

Загрузить всё необходимое для собственных экспериментов можно здесь, на данный момент поддерживается исключительно прошивка 1.76.

Продолжая изучать возможности платформы Arduino, решил подсветить лестницу дачного дома.

Первым делом изучил подобные проекты в интернете, и нашел отличную работу Rimidalw. Проанализировав чужой опыт и набравшись уверенности, я приступил к воплощению своего проекта.

Цель:

«Автоматическая подсветка лестницы в тёмное время суток»

Задачи:

---

1) Собрать электрическую схему управления

---

• Мозгом всей конструкции является Arduino Mini
• Датчиками служат два PIR-сенсора
• Для увеличения пинов, микросхема 74HC595
• LED-ленты управляются ИМС ULN2003A
• Датчик освещенности фототранзистор
• Блок питания с двумя выходами +12 и +5