Сегодня мы продолжаем наш разговор об оптимизирующих компиляторах для самых маленьких и не очень. Для тех, кто пока не в курсе происходящего, но желает приобщиться - я поставил себе задачу написать цикл вводных статей в эту область для совсем-совсем начинающих. Первую часть, где рассказывается об SSA-форме, можно и нужно прочитать здесь.

Сегодня мы поговорим о доминировании. Это одна из фундаментальных вещей, на которых стоит как теория компиляторов вообще, так и многие компиляторные оптимизации в частности. Пристегните ремни и запишите стоп-слово на бумажке, чтобы не забыть.

Когда мы встретились, я шел в студенческий клуб или из него? Спрашиваю, потому что во втором случае я уже пообедал.

Американский Джон фон Нейман, выдающийся эрудит, который сделал потрясающий вклад в чистую математику, а затем начал вторую и столь же поразительную карьеру в прикладной математике.

Началось все на лекциях. Для иллюстрации работы нейронной сети нужны простые примеры. Достаточно хорошо известно, что одиночный нейрон формирует разделяющую гиперплоскость, и поэтому задачки типа "а найди мне, какой прямой разделяются два цвета на флаге Монако (который состоит из двух горизонтальных полос)" один нейрон решает на раз. Проблемы начинаются позже, например с флагом Японии (который состоит из красного круга на белом фоне) - один нейрон эту задачу хорошо не решает. Обычно, стандартным методом решения является 'в лоб': а давайте увеличим число нейронов, поставим решаюший слой, и задача решится. И тут возникает проблема номер 1: сколько нейронов в скрытом слое ставить. Традиционный ответ из всей обучающей литературы - подбирайте опытным путем. С одной стороны, их не должно быть сильно много, потому-что будет много неизвестных параметров, а с другой стороны - и сильно мало тоже не очень хорошо, ведь с одним нейроном мы уже обожглись. Итак, стандартный вопрос: сколько-же нейронов все-таки надо?

Оказывается, ответ на этот вопрос давно уже есть: в этой задаче - ровно пять. Есть такая теорема Колмогорова-Арнольда, где доказано, что если взять пять нейронов, то для них существуют какие-то гладкие функции активации, при которых двухслойная нейронка будет решать почти любую простую задачу для двумерных входных данных. И это было доказано аж в конце 50х годов 20 века и решало одну из важнейших математических задач 20го века - 13ю проблему Гильберта. Ключевая проблема здесь - "какие-то гладкие функции активации". Ведь, какие они конкретно - никто не сказал, и поэтому нужно их искать.

Одной из наиболее важных проблем при создании распределенных приложений является вопрос представления данных. Мы должны убедиться, что данные, отправленные компонентом «удаленному» компоненту (т. е. компоненту, который является частью другого процесса), будут получены правильно с теми же значениями. 

Это может показаться простым, но помните, что взаимодействующие компоненты могут быть написаны на совершенно разных языках. Ситуация усложняется еще больше, если учесть, что разные аппаратные/системные архитектуры, скорее всего, имеют различные способы представления «одинаковых» значений. Простого копирования байтов из одного компонента в другой недостаточно. Даже в Java, где мы можем считать себя «защищенными» от такого рода ситуаций, нет требования, чтобы две разные реализации JVM или разные версии от одного производителя использовали одно и то же внутреннее представление для объектов.

Наиболее распространенным решением этой проблемы является определение «канонического» представления данных, которое будет понятно между процессами — даже между языками программирования — и перевод данных в этот формат перед отправкой, а затем обратно в собственный формат получателя после получения. 

Существует несколько таких «форматов передачи», начиная от текстовых стандартов, таких как YAML, JSON или XML, до бинарных вариантов, таких как Protobuf, которые включают метаданные или являются полностью неструктурированными.

В компании Chronicle Software разработан ряд библиотек для поддержки создания приложений, оптимизированных для обмена сообщениями с низкой задержкой, в основном в сфере финансовых услуг. 

Роберт К. Мартин (Robert C. Martin) (дядя Боб) назвал пять основных принципов проектирования программного обеспечения SOLID. Такой акроним помогает людям легче запомнить их. Мне очень нравятся подобные мнемоники, потому что всем нам нужна помощь для фиксации в памяти необходимой информации. Чем проще закрепить знания, тем большему мы способны научиться.

Благодаря большому опыту проектирования программного обеспечения, эти принципы были разработаны для того, чтобы помочь создать ПО, которое можно поддерживать в работоспособном состоянии на протяжении длительного времени. Это благо для мира ОО (object-oriented — объектно-ориентированный), что об этих и подобных принципах так много говорят. Они были идентифицированы, переработаны, названы и кодифицированы. И теперь можно открыто говорить о них, при этом люди понимают, что вы имеете в виду. Такого рода вещей, как ни странно, совершенно не хватает в мире функционального программирования.

Почти всегда фильтры – неотъемлемая часть листинга товаров. Без них мы просто заблудились бы в большинстве интернет-магазинов. И от того, насколько хорошо они спроектированы, сильно зависят конверсия и удовлетворенность клиентов.

Сегодня поговорим о проектировании функционала фильтрации – как всегда, детально и со множеством примеров.

Характеристики и описание на странице товара в интернет-магазине помогают клиенту погрузиться в детали и узнать о нем больше. Казалось бы, простые элементы – что тут выдумывать?

Но на практике есть очень много граблей, на которые не стоит наступать, а также интересных идей, применив которые, вы улучшите Customer Experience.

В этой статье разберем 101 гайдлайн с примерами.

Привет, меня зовут Станислав Хрусталёв, я автор блога hardclient.com. Работаю в управлении клиентским опытом с 2009 года. Пишу на эту тему, собираю лучшие практики из мира Customer Experience, оцениваю сервисные модели компаний.

В этой статье мы разберем UX/UI фотографий на странице товара в интернет-магазине: внешний вид, типы контента, расположение, функциональность и интересные нестандартные кейсы. Как всегда, детально (чек-лист на 130+ пунктов) и с примерами.

Дорогие любители литературы! Рады сообщить, что наш литературный сайт приступает к работе. Приглашаем писателей – и читателей, само собой разумеется.

***

С сегодняшнего дня на сайте функционирует сервис обложек. Вы можете нарисовать для своей книги яркую и красивую обложку.

***

Нас часто спрашиваю, как быть тем, кто не умеет рисовать. Мы нашли выход и приделали к сайту сервис, позволяющий рисовать обложки с помощью нейросети. Вы задаете тему – нейросеть рисует. Получается замечательно!

***

Согласно многочисленным пожеланиям, мы написали автоматический корректор. Теперь любые грамматические, также стилистические ошибки исключены: они будут исправляться в публикуемых произведениях автоматически. Нет безграмотности!

***

Самый важный релиз из состоявшихся. Если раньше мы шли навстречу тем, кто не умеет рисовать и не умеет писать грамотно, то теперь – тем, что просто не умеет писать. ИИ вам в помощь! С сегодняшнего дня вы задаете тему и очерчиваете характеры главных персонажей – остальное берет на себя ИИ.

***

Кажется, мы забыли о писателях, страдающих отсутствием вдохновения. Для них радостная весть. С сегодняшнего дня вы можете пользоваться генератором идей. Сгенерировав идею, вы загружаете ее в ИИ, проверяете полученный текст на наличие ошибок и создаете к нему обложку. Книга готова к публикации! 

***

В связи с достигнутой автоматизацией публикуемые произведения утеряли индивидуальность. Сообщаем, что вынужденно переименовываем писателей в инвесторов, каковыми они по сути и являются.

***

У нас радостные новости.  За прошедшие годы наш литературный сайт финансово преуспел и больше не нуждается в инвесторах. Мы готовы производить литературную продукцию самостоятельно. Приглашаем программистов, специализирующихся в области нейросетей, автоматических корректоров, ИИ и генераторов идей.

Сегодня мы хотим рассказать о Pingora, новом HTTP-прокси, который мы создали своими силами с использованием Rust и который обслуживает более 1 триллиона запросов в день, повышает нашу производительность и предоставляет множество новых возможностей для клиентов Cloudflare, требуя при этом лишь треть ресурсов процессора и памяти от объема ресурсов нашей предыдущей инфраструктуры прокси.

По мере роста Cloudflare мы переросли NGINX. Он был прекрасен в течение многих лет, но со временем его ограничения в наших масштабах привели к тому, что нам захотелось создать что-то новое. Мы больше не могли обеспечивать необходимую производительность, и NGINX не обладал функциями, необходимыми для нашей очень сложной среды

Один великий китайский философ сказал: «каждый разработчик должен понимать, как исполняется его программа». Что ж, давайте разбираться. Говорить будем про рендеринг и его производительность.

Меня зовут Глеб Михеев, я CTO Skillbox Holding, а также руководитель программного комитета FrontendConf. Уже как 19 лет работаю в коммерческой разработке. Сегодня я расскажу, как устроен браузерный конвейер поставки кадров на экран и что нужно знать каждому разработчику, чтобы его интерфейсы были отзывчивыми, не лагали, а анимации были плавными и выдавали 60fps даже при высокой вычислительной нагрузке на main thread.

Ссылки

• unreal rust на github
• Devlog на Youtube

Введение

"Для повышения устойчивости мы закинули в ракету 300 грамм местного асфальта"

Стабильность и скорость ― это то, что ожидается от автотестов. В этой статье я расскажу о нашей стратегии по оптимизации тестовой пирамиды, о том, почему мы сделали выбор в пользу Cypress и какие выработали подходы к написанию тестов, а также о запуске тестов на инфраструктуре AWS.