Стараясь непрерывно пополнять свои знания о С++ я определил для себя несколько каналов получения информации, на которых можно сконцентрироваться. Они, возможно, могут быть применимы и к другим областям знаний, но я попробую сфокусироваться на С++. Давайте я расскажу о них чуть подробнее.

1. Вдумчивое чтение — чтение фундаментальных книг, структурированных и информативных. Это требует длительной концентрации, причём нельзя читать в состоянии усталости, поскольку вы попросту уснёте и ничего не запомните. Если у вас ещё нет электронной читалки — обязательно купите.
2. Лёгкое чтение — чтение менее серьёзной литературы вроде книг о мотивации, продуктивности, Soft Skills. Всё это зря недооценивается некоторыми программистами. Эти книги не требуют большой концентрации внимания. Да, это совершенно не о языке С++, но это о том, как вообще что-то делать и всё-таки сделать. Хорошо читается перед сном.
3. Подкасты — хорошо идут, когда нужно переключиться с чего-то одного на другое, или во время шоппинга. Помогают взглянуть на что-то неожиданное. Тренируют умение слушать и понимать услышанное, что может быть полезным умением (например, для участия в совещаниях). Если английский язык для вас не родной — вы можете услышать как произносятся термины и имена. Я рекомендую послушать CppCast или Software Engineering Radio — я был приятно удивлён широким охватом их тем. Первый эпизод вышел в 2006-ом году, подкаст наполовину состоит из истории программной инженерии и наполовину из теории (паттерны, проблемы, решения и т.д.)
4. Видео и лекции — CppCon, CppNow, Meeting C++, ACCU Conference для начала. Там просто ошеломляющее количество интересных докладов. В отличии от подкастов это требует визуального внимания и концентрации, но и выучить в результате можно больше. Я думаю просмотр 2-5 видео в неделю вполне достижимо.
   Совет: увеличивайте скорость аудио/видео — мозг быстро привыкает к этой скорости и вы сможете услышать больше за меньшее время.
5. Обсуждения, форумы, твиттер — этот канал обмена информацией требует меньше всего концентрации. Вы можете быстренько просмотреть дискуссии, ленту твиттера в поисках чего-то интересного — просто убивая время. Если что-то нашлось — можно добавить это в список для чтения позже. Чем это всё полезно — огромным разнообразием людей, мнений, подходов, задач и решений. Хороший способ разогнать свой мозг весьма случайной информацией.
   
   Вот, например, мой список Core C++ чтобы следить за значимыми в мире С++ разработчиками. А ещё есть несколько страниц и групп в Facebook и неплохие обзоры от Jens Weller.
   
   Для дискуссий о С++ есть раздел на Реддите (прим. переводчика: а ещё есть хаб на Хабрахабре). Ну и, конечно, группы комитета по стандартизации C++
6. Блоги и статьи — обычно занимает 5-10 минут чтобы прочитать среднюю статью. Если встречается более глубокая статья — можно пометить её для чтения «когда я буду сконцентрирован». По моим наблюдениям выходит 5-10 хороших статей в неделю и не так сложно прочесть их все.

Эта статья рассказывает о времени выполнения и о расходе памяти большинства алгоритмов используемых в информатике. В прошлом, когда я готовился к прохождению собеседования я потратил много времени исследуя интернет для поиска информации о лучшем, среднем и худшем случае работы алгоритмов поиска и сортировки, чтобы заданный вопрос на собеседовании не поставил меня в тупик. За последние несколько лет я проходил интервью в нескольких стартапах из Силиконовой долины, а также в некоторых крупных компаниях таких как Yahoo, eBay, LinkedIn и Google и каждый раз, когда я готовился к интервью, я подумал: «Почему никто не создал хорошую шпаргалку по асимптотической сложности алгоритмов? ». Чтобы сохранить ваше время я создал такую шпаргалку. Наслаждайтесь!

_{Grimoire ensorcele by naiiade}

Любую достаточно развитую технологию можно сравнить с оружием: когда у врага есть ружье, а у тебя нет, поневоле хочется изменить баланс сил в свою пользу. В области IT-безопасности знания, передаваемые различными способами, и есть то самое оружие, использование которого ограничивается не столько нормами УК, сколько этическим выбором.

Невозможно стать профессионалом в области информационной безопасности, не понимая тонкостей проникновения и обнаружения уязвимостей. Все книги в сегодняшней подборке похожи на заряженную винтовку, которую хочется иметь в качестве защиты: они обязательны для изучения как начинающим исследователям безопасности, так и специалистам, желающим расширить границы знаний.

Добрый день, это «Без слайдов». В гостях у меня побывал Роман Елизаров aka elizarov, Java Champion, эксперт по Java и многопоточности (а с недавнего времени — еще и по финансовой математике), спикер многочисленных конференций, председатель жюри Северо-Восточного Европейского региона ACM-ICPC, престижнейшей в мире олимпиады по программированию, лектор в ИТМО и, наконец, VP по технологиям в компании Devexperts. В общем, «человек и пароход».

В разговоре мы затронули следующие темы:

• что такое финансовая математика и как ее учить;
• как устроен софт для финансовой индустрии;
• как в компании Devexperts появилась исследовательская лаборатория по многопоточности;
• куда развивается Concurrency, и что будет в моде в ближайшее время;
• как всемирная олимпиада по программированию пришла в Россию.

Текстовая версия — под катом.

Содержание курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Постановка задачи

Цель этого цикла статей — показать, как работает OpenGL, написав его (сильно упрощённый!) клон самостоятельно. На удивление часто сталкиваюсь с людьми, которые не могут преодолеть первоначальный барьер обучения OpenGL/DirectX. Таким образом, я подготовил краткий цикл из шести лекций, после которого мои студенты выдают неплохие рендеры.

Итак, задача ставится следующим образом: не используя никаких сторонних библиотек (особенно графических) получить примерно такие картинки:



Внимание, это обучающий материал, который в целом повторит структуру библиотеки OpenGL. Это будет софтверный рендер, я не ставлю целью показать, как писать приложения под OpenGL. Я ставлю целью показать, как сам OpenGL устроен. По моему глубокому убеждению, без понимания этого написание эффективных приложений с использованием 3D библиотек невозможно.

Многие студенты, впервые сталкиваясь с описанием какой-нибудь хитроумной штуки, вроде алгоритма Кнута – Морриса – Пратта или красно-чёрных деревьев, тут же задаются вопросами: «К чему такие сложности? И это, кроме авторов учебников, кому-нибудь нужно?». Лучший способ доказать пользу алгоритмов – это примеры из жизни. Причём, в идеале – конкретные примеры применения широко известных алгоритмов в современных, повсеместно используемых, программных продуктах.



Посмотрим, что можно обнаружить в коде ядра Linux, браузера Chromium и ещё в некоторых проектах.

Я работаю со встраиваемыми системами в течение нескольких лет: наша компания разрабатывает и производит бортовые компьютеры для автомобилей, зарядные устройства, и т.д.

Процессоры, используемые в наших продуктах — это, в основном, 16- и 32-битные микроконтроллеры Microchip, имеющие RAM от 8 до 32 кБ, и ROM от 128 до 512 кБ, без MMU. Иногда, для самых простых устройств, используются еще более скромные 8-битные чипы.

Очевидно, что у нас нет (разумных) шансов использовать ядро Linux. Так что нам нужна какая-нибудь RTOS (Real-Time Operating System). Находятся даже люди, которые не используют никаких ОС в микроконтроллерах, но я не считаю это хорошей практикой: если железо позволяет мне использовать ОС, я ее использую.

Несколько лет назад, когда мы переходили с 8-битников на более мощные 16-битные микроконтроллеры, мои коллеги, которые были гораздо более опытными, чем я, рекомендовали вытесняющюю RTOS TNKernel. Так что это — та ОС, которую я использовал в разных проектах в течение пары лет.

Не то, чтобы я был очень доволен ею: например, в ней нет таймеров. И она не позволяет потоку ждать сообщения сразу из нескольких очередей. И в ней нет программного контроля переполнения стека (это действительно напрягало). Но она работала, так что я продолжал ее использовать.

Вступление

Давно хотел написать статью про образование в Computer Science, но руки не доходили. Решил все-таки это наконец сделать. Итак, о чем пойдет речь? Речь о том, что из себя представляет диплом MSc Computer Science топовых университетов США (во всех подробностях, включая основные курсы, книги и проекты) и как ему соответствовать.

Почему именно MSc? Это — некая развилка: с одной стороны после MSc — вы уже готовый к жизни инженер (да, речь идет о инженерной подготовке, как мне кажется это самое больное место в нашей системе образования), с другой — можно спокойно идти по пути PhD. Как известно, в PhD программу можно попасть и не особо умея программировать — особенно это касается теоретического Computer Science. С другой стороны найти работу программиста тоже дело не очень сложное, и часто не требует мощного образования. Но достигнув уровня MSc — вы получаете возможность разбираться как во всех новый идеях в Computer Science, так и возможность их воплотить в практику. То есть с одной стороны круто разобраться в каком-нибудь deep learning и сделать в нем что-то новое, а также взять и написать свою операционную систему (кто так сделал?). Причем вы не зажаты в рамки узкой специализации (если конечно продолжаете учиться). То есть вы теперь — универсальный солдат, готовый на все.

Надеюсь что эта статья будет полезна:
1. Студентам, которые хотят соответствовать высоким стандартам топ вузов США, или собирающиеся туда в аспирантуру по Computer Science
2. Профессионалам, которые хотят закрыть «дыры» и пробелы
3. Может кто-то из преподавателей возьмет на заметку для своих курсов.
4. Студентам, аспирантам американских вузов — хотелось бы тоже получить фидбэк, особенно касается последних трендов в образовании

Что же здесь будет написано? Минимум философии и общих мыслей: конкретная программа undergraduate и graduate курсов, конечно из дисциплин наиболее мне близких. Все курсы были лично прочувствованы на собственной шкуре, по этому и пишу. (Я пытался записаться на все интересные курсы, которые были, но мой основной упор — системное программирование, базы данных и искусственный интеллект. Отсюда конечно некий bias, но пытаюсь предложить более-менее универсальную программу).

Оригинал: Starting out on Game Programming

Путь в индустрию игровых разработок не близок. Эта статья призвана помочь понять с чего лучше начать это путешествие.

Вы только что закончили ваш первый курс по С++ и хотите начать делать игры. Кто-то указал вам на этот сайт и вы, возможно, поэкспериментировали немного с руководством. Вы изучили несколько лаконичных примеров, но не нашли руководства о том, как сделать целую игру. И на то есть причина.

Руководства хороши для обучения чему-то шаг за шагом, например тому, как перемещать изображение точки по экрану. Для того чтобы собрать игру воедино, вам нужны навыки решения возникающих проблем, приобретаемые лишь с опытом. Это не то, чему можно научиться из руководств. Лучший способ научиться делать игры — это начать их делать.

Сегодня дизайн-студией BERG из Лондона было анонсировано устройство «Little Printer». Как можно понять из названия, это миниатюрный черно-белый принтер, предназначенный для использования с мобильным телефоном.

Принтер будет иметь подключение к сети Интернет и несколько раз в день выводить на печать ленту, сформированную из различных источников. Получается маленькая персональная газета. Данными для печати могут быть новости, список дел, именинников, точки назначения из foursquare или кроссворд судоку.

[Сцена: ранние 90е, офис некоего производителя компьютеров в Силиконовой Долине]

— У меня отличная идея!

— Мочи.

— Знаешь, как программистов-старичков обычно обгоняют и втаптывают в грязь молодые пацаны? Эти детишки только из колледжа выпустились, а код на C и C++ строчат быстрее нас, опытных старых пердунов. У меня это уже в печенках сидит.

Привет Хабр! Давно не писал. Да это и понятно. Защита диссертации, получение PhD, а сейчас ещё и активный поиск работы — всё это занимает очень много драгоценного времени. Но разговор сегодня пойдёт не о том. Хотелось бы поделиться с Вами, уважаемые хабралюди, ресурсами и описанием процесса подготовки к телефонному техническому интервью с Гуглом, первый технический этап которого я уже прошёл, и теперь готовлюсь ко второму, который будет в пятницу.

Проблема

Не так давно мне потребовалось обновить своё резюме. Последний раз я это делал несколько лет назад, так что решил написать резюме с нуля.

В этом посте я бы хотел рассказать о своём опыте создания резюме: о предполагаемой целевой аудитории и деталях оформления. Оговорюсь, что я программист, в отделе кадров никогда не работал, так что к соображениям следует относиться со скептицизмом.

Говорят, когда он появился на свет, к нему заглянул сам Дональд Кнут. Говорят, когда его пригласили работать в Google, он за 15 минут переписал весь поисковый алгоритм 16 раз. Говорят, он с улыбкой следит за прогрессом квантовых вычислений, так как при виде его числа от страха факторизуются сами. Но мы точно знаем одно: Пётр — настоящий бог спортивного программирования.

Компьютеры, даже персональные, становятся все сложнее. Не так уж давно в гудящем на столе ящике все было просто — чем больше частота, тем больше производительность. Теперь же системы стали многоядерными, многопроцессорными, в них появились специализированные ускорители, компьютеры все чаще объединяются в кластеры.
Зачем? Как во всем этом многообразии разобраться?
Что значит SIMD, SMP, GPGPU и другие страшные слова, которые встречаются все чаще?
Каковы границы применимости существующих технологий повышения производительности?

Введение

Откуда такие сложности?

Компьютерные мощности быстро растут и все время кажется, что все, существующей скорости хватит на все.
Но нет — растущая производительность позволяет решать проблемы, к которым раньше нельзя было подступиться. Даже на бытовом уровне есть задачи, которые загрузят ваш компьютер надолго, например кодирование домашнего видео. В промышленности и науке таких задач еще больше: огромные базы данных, молекулярно-динамические расчеты, моделирование сложных механизмов — автомобилей, реактивных двигателей, все это требует возрастающей мощности вычислений.
В предыдущие годы основной рост производительности обеспечивался достаточно просто, с помощью уменьшения размеров элементов микропроцессоров. При этом падало энергопотребление и росли частоты работы, компьютеры становились все быстрее, сохраняя, в общих чертах, свою архитектуру. Менялся техпроцесс производства микросхем и мегагерцы вырастали в гигагерцы, радуя пользователей возросшей производительностью, ведь если «мега» это миллион, то «гига» это уже миллиард операций в секунду.
Но, как известно, рай бывает либо не навсегда, либо не для всех, и не так давно он в компьютерном мире закончился. Оказалось, частоту дальше повышать нельзя — растут токи утечки, процессоры перегреваются и обойти это не получается. Можно, конечно, развивать системы охлаждения, применять водные радиаторы или совсем уж жидким азотом охлаждать — но это не для каждого пользователя доступно, только для суперкомпьютеров или техноманьяков. Да и при любом охлаждении возможность роста была небольшой, где-то раза в два максимум, что для пользователей, привыкших к геометрической прогрессии, было неприемлемо.
Казалось, что закон Мура, по которому число транзисторов и связанная с ним производительность компьютеров удваивалась каждые полтора-два года, перестанет действовать.
Пришло время думать и экспериментировать, вспоминая все возможные способы увеличения скорости вычислений.

Привет, Хабр!
Ничего не писал со времен своей первой статьи, решил, что пора это исправить.

Существует мнение, что про геймдев внятной литературы почти нет, все знания надо получать практическим путем. С моей точки зрения, в этом мнении есть зерно истины, тем не менее, я не могу полностью с ним согласиться.

Ниже я даю рецензии на книжки, которые считаю очень полезными в различных разделах computer science, которые используются в геймдеве. Я намеренно опускаю книги по C++ и алгоритмам: мне кажется, эта тема уже настолько изучена и освещена, что больше про нее не стоит рассказывать.

Я старался покрыть максимальное количество разных топиков, особенно тех, что спрашивают на собеседованиях. Я старался воздерживаться от domain-specific литературы: профессионалы и так знают. Все картинки содержат ссылки на амазон.

А какие книжки нравятся вам?
Также в комментах можете писать, на какие темы вам были бы интересны посты.

Вот уже полтора года я зарабатываю фрилансом на бирже oDesk. За это время у меня накопилось много материалов по данной теме. В данном топике я собрал все в одну статью и адаптировал для аудитории хабра.

Здравствуйте! В этой статье я вкратце расскажу вам о процессах, потоках, и об основах многопоточного программирования на языке Java.
Наиболее очевидная область применения многопоточности – это программирование интерфейсов. Многопоточность незаменима тогда, когда необходимо, чтобы графический интерфейс продолжал отзываться на действия пользователя во время выполнения некоторой обработки информации. Например, поток, отвечающий за интерфейс, может ждать завершения другого потока, загружающего файл из интернета, и в это время выводить некоторую анимацию или обновлять прогресс-бар. Кроме того он может остановить поток загружающий файл, если была нажата кнопка «отмена».

Еще одна популярная и, пожалуй, одна из самых хардкорных областей применения многопоточности – игры. В играх различные потоки могут отвечать за работу с сетью, анимацию, расчет физики и т.п.

Давайте начнем. Сначала о процессах.

Добрый день.
В рамках набора на курс «Multicore programming in Java» я делаю серию переводов классических статей по многопоточности в Java. Всякое изучение многопоточности должно начинаться с введения в модель памяти Java (New JMM), основным источником от авторов модели является «The Java Memory Model» home page, где для старта предлагается ознакомится с JSR 133 (Java Memory Model) FAQ. Вот с перевода этой статьи я и решил начать серию.
Я позволил себе несколько вставок «от себя», которые, по моему мнению, проясняют ситуацию.
Я являюсь специалистом по Java и многопоточности, а не филологом или переводчиком, посему допускаю определенные вольности или переформулировки при переводе. В случае, если Вы предложите лучший вариант — с удовольствием сделаю правку.
Этот статья также подходит в качестве учебного материала к лекции «Лекция #5.2: JMM (volatile, final, synchronized)».

Также я веду курс «Scala for Java Developers» на платформе для онлайн-образования udemy.com (аналог Coursera/EdX).

Ну и да, приходите учиться ко мне!

---

JSR 133 (Java Memory Model) FAQ

Jeremy Manson и Brian Goetz, февраль 2004

Содержание:
Что такое модель памяти, в конце концов?
Другие языки, такие как C++, имеют модель памяти?
Что такое JSR 133?
Что подразумевается под «переупорядочением» (reordering)?
Что было не так со старой моделью памяти?
Что вы подразумеваете под «некорректно синхронизированы»?
Что делает синхронизация?
Как может случиться, что финальная поля меняют значения?
How do final fields work under the new JMM?
Что делает volatile?
Решила ли новая модель памяти «double-checked locking» проблему?
Что если я пишу виртуальную машину?
Почему я должен беспокоиться?

За последние десять лет через меня прошло много начинающих разработчиков. Да и чего греха таить, я тоже когда-то был начинающим разработчиком. За это время я получил тысячи вопросов а-ля “как стать разработчиком”, а также просьб взять людей к себе на практику. К сожалению, даже под чутким руководством более опытных специалистов, далеко не каждому хватает сил и мотивации перейти на качественно новый уровень. Статистика — вещь упрямая: количество “пытающихся” и “достигающих успеха” распределяется согласно принципу Парето, т.е. 20/80, где из десяти человек максимум двоим удается пройти первоначальное испытание. Остальные отваливаются по дороге или процесс обучения у них растягивается на долгие годы. И все же, каким должен быть начинающих разработчик, какими навыками и знаниями он должен обладать? Об этом и пойдет речь в статье.