Введение

В данной статье рассматривается возможность представление произвольного полинома произвольной целой степени n в виде конечных разностей. Подход в данной статье отличается от уже имеющихся тем, что все формулы выводятся для произвольного полинома с произвольными коэффициентами, а также тем, что в качестве интервала между точками используется произвольный, а не единичный интервал. Полученные формулы универсальны, и могут без изменения использоваться как для вычисления «будущих», так и «прошлых» значений полинома. То есть, например, для любой кривой, выраженной квадратичным уравнением с произвольными коэффициентами, можно вычислить все значения имея лишь 3 заранее известных значения y, взятые через произвольный равный интервал φ. Как следствие, вводится утверждение, что через (n+1) равноотстоящих точек может быть проведена одна и только одна кривая, выраженная полиномом степени n.

JavaScript, несмотря на его многочисленные недостатки, возможно, является самым лучшим языком программирования для начинающих разработчиков, и лучшим языком, с которым могут повозиться дети.

Шёл 2007 год. Отличное издательство технических книг O’Reilly Media обратилось ко мне, предложив одну идею. Они спросили меня о том, хотел бы я написать книгу о JavaScript, которая предназначалась бы для абсолютных новичков в программировании. «С какой стати?», — тут же задал я встречный вопрос.

Не секрет, что интернет — очень враждебная среда. Как только вы поднимаете сервер, он мгновенно подвергается массированным атакам и множественным сканированиям. На примере ханипота от безопасников можно оценить масштаб этого мусорного трафика. Фактически, на среднем сервере 99% трафика может быть вредоносным.

Tarpit — это порт-ловушка, который используется для замедления входящих соединений. Если сторонняя система подключается к этому порту, то быстро закрыть соединение не получится. Ей придётся тратить свои системные ресурсы и ждать, пока соединение не прервётся по таймауту, или вручную разрывать его.

Чаще всего тарпиты применяют для защиты. Технику впервые разработали для защиты от компьютерных червей. А сейчас её можно использовать, чтобы испортить жизнь спамерам и исследователям, которые занимаются широким сканированием всех IP-адресов подряд (примеры на Хабре: Австрия, Украина).

Многабукафф о том, что квантовая химия думает о принципе работы мюонного катализа: как именно мюон понижает температуру требуемой плазмы. В двух частях.

Суть первой части выражается одним предложением: мюон тяжелее, чем электрон, поэтому его сложнее отодрать от протона.

Но те, кто хочет посмотреть на формулки, графики, и узреть концептуальную суть квантовой химии в применении к наипростейшим (квази)атомам, welcome под кат.

Вторая часть доступна по этой ссылке.

Часть 1. Вобще-то уже все поделили до нас!
Часть 2. Истина где-то рядом

Говорят, можно поделить на ноль если определить результат деления на ноль. Просто нужно расширить алгебру. По странному стечению обстоятельств найти хоть какой-то, а лучше понятный и простой, пример такого расширения не удается. Чтобы исправить интернет нужна либо демонстрация одного из способов такого расширения, либо описание почему это не возможно.

Как правило, модификации алгоритмов, полагающиеся на особенности конкретной задачи, считаются менее ценными, так как их сложно обобщить на более широкий класс задач. Однако это не означает, что такие модификации не нужны. Более того, часто они могут значительно улучшить результат даже для простых классических задач, что очень важно при практическом применении алгоритмов. В качестве примера в этом посте я решу задачу Mountain Car при помощи обучения с подкреплением и покажу, что используя знание о том, как устроена задача, ее можно решить значительно быстрее.

Для тех, кому лень читать всё: предлагается опровержение семи популярных мифов, которые в области исследований машинного обучения часто считаются истинными, по состоянию на февраль 2019. Данная статья доступна на сайте ArXiv в виде pdf [на английском языке].

Миф 1: TensorFlow – это библиотека для работы с тензорами.
Миф 2: Базы данных изображений отражают реальные фотографии, встречающиеся в природе.
Миф 3: Исследователи МО не используют проверочные наборы для испытаний.
Миф 4: В обучении нейросети используются все входные данные.
Миф 5: Для обучения очень глубоких остаточных сетей требуется пакетная нормализация.
Миф 6: Сети с вниманием [attention] лучше свёрточных [convolution].
Миф 7: Карты значимости – надёжный способ интерпретации нейросетей.

А теперь — подробности.

Не так давно я прочёл фантастический роман «Задача трёх тел» Лю Цысиня. В нём у одних инопланетян была проблема — они не умели, с достаточной для них точностью, вычислять траекторию своей родной планеты. В отличии от нас, они жили в системе из трёх звёзд, и от их взаимного расположения сильно зависела «погода» на планете — от испепеляющей жары до леденящего мороза. И я решил проверить, можем ли мы решать подобные задачи.

Вы представляете, это уже десятая часть цикла! И хотя до этого повествование было сфокусировано на чисто функциональном стиле, иногда удобно переключиться на объектно-ориентированный стиль. А одними из ключевых особенностей объектно-ориентированного стиля являются возможность прикреплять функции к классу и обращение к классу через точку для получения желаемого поведения.

• Первая часть
• Вторая часть
• Третья часть
• Четвертая часть
• Пятая часть
• Шестая часть
• Седьмая часть
• Восьмая часть
• Девятая часть

Довольно часто спрашивают, есть ли аналоги аналитических (оконных) функций в MySQL. Примечание. На момент написания статьи таких аналогов не было, однако статья и ныне представляет собой академический интерес в плане разбора оригинального для MySQL подхода к использованию переменных.

Для замены аналитических функций часто используют запросы с самосоединением, сложные подзапросы и прочее. Большинство таких решений оказываются неэффективными с точки зрения производительности.

Также в MySQL нет рекурсии. Однако с некоторой частью задач, которые обычно решаются аналитическими функциями или рекурсией, можно справиться и средствами MySQL.

Одним из этих средств является уникальный, нехарактерный для прочих СУБД механизм работы с переменными внутри запроса SQL. Мы можем объявить переменную внутри запроса, менять ей значение и подставлять в SELECT для вывода. Причем порядок обработки строк в запросе и, как следствие, порядок присвоения значений переменным можно задать в пользовательской сортировке!

Предупреждение. В статье подразумевается, что обработка выражений в предложении SELECT осуществляется слева направо, однако официального подтверждения такого порядка обработки в документации MySQL нет. Это необходимо иметь в виду при смене версии сервера. Для гарантии последовательности вычисления можно использовать фиктивный оператор CASE или IF.

Аналог рекурсии

Рассмотрим простой пример, который генерирует последовательность Фибоначчи (в последовательности Фибоначчи каждый член равен сумме двух предыдущих, а первые 2 равны единице):

Привет, Хабр! Несколько месяцев назад у меня остро встал вопрос смены профиля деятельности и я обнаружил, что для претендента на вакансию web-разработчика сейчас недостаточно навыков десятилетней давности (какая неожиданность!). Пришлось срочно актуализировать свои знания. Заодно я решил составить шпаргалку с описанием большинства современных технологий, чтобы в случае чего кидать жаждущим новых знаний линк на эту статью, да и самому не забывать.

(ИЛИ каламбур типизации, неопределенное поведение и выравнивание, о мой Бог!)

Всем привет, уже через несколько недель мы запускаем новый поток по курсу «Разработчик С++». Этому событию и будет посвящен наш сегодняшний материал

Что такое strict aliasing? Сначала мы опишем, что такое алиасинг (aliasing), а затем мы узнаем, к чему тут строгость (strict).

В C и C ++ алиасинг связан с тем, через какие типы выражений нам разрешен доступ к хранимым значениям. Как в C, так и в C ++ стандарт определяет, какие выражения для именования каких типов допустимы. Компилятору и оптимизатору разрешается предполагать, что мы строго следуем правилам алиасинга, отсюда и термин — правило строгого алиасинга (strict aliasing rule). Если мы пытаемся получить доступ к значению, используя недопустимый тип, оно классифицируется как неопределенное поведение (undefined behavior — UB). Когда у нас неопределенное поведение, все ставки сделаны, результаты нашей программы перестают быть достоверными.

К сожалению, с нарушениями строго алиасинга, мы часто получаем ожидаемые результаты, оставляя возможность того, что будущая версия компилятора с новой оптимизацией нарушит код, который мы считали допустимым. Это нежелательно, стоит понять строгие правила алиасинга и избежать их нарушения.



Чтобы лучше понять, почему нас должно это волновать, мы обсудим проблемы, возникающие при нарушении правил строго алиасинга, каламбур типизаций (type punning), так как он часто используется в правилах строгого алиасинга, а также о том, как правильно создавать каламбур, наряду с некоторой возможной помощью C++20, чтобы упростить каламбур и уменьшить вероятность ошибок. Мы подведем итоги обсуждения, рассмотрев некоторые методы выявления нарушений правил строго алиасинга.

Настало время как я разобрался с freetype2. Теперь я хочу сделать так, чтобы мой код стал доступен нуждающимся. Потому как обдумывать, как работать с библиотекой, не всегда есть время. Я хочу показать код работы именно с freetype и немного с opengl. Немного о коде. Я не могу создавать сложный код. У меня все получается как-то по-простому. Я видел несколько фрагментов кода, работающего с freetype2, и никак не мог понять, как он на самом деле работает. Уж очень сложный код создавали авторы. Я надеюсь, что мой простой код вам понравиться. После прочтения этой статьи можно будет создать многострочный текст и отобразить одной текстурой на экран.

Ежегодно HeadHunter проводит “Школу программистов”, где обучает студентов и молодых специалистов всем хитростям разработки, а также работе в команде. Помимо языков программирования ребята изучают основы дизайна, тонкости командной разработки.

Недавно мы стали обсуждать, как быть родителям, если их дети хотят стать разработчиками. Вопрос интересный хотя бы тем, что в нашем техническом департаменте свыше 130 сотрудников — практически каждый имеет свой собственный путь в разработку и единую историю успеха выявить сходу не удалось.

Я озадачился этим вопросом и решил опросить коллег-родителей, какие курсы, книги и сайты можно посоветовать начинающему программисту. По итогам собрал для вас подборку материалов, которые, по мнению коллег, помогут детям освоить азы разработки.

В этой статье я представляю новую квазислучайную последовательность с низким расхождением, обеспечивающую значительное улучшение по сравнению с современными последовательностями, например, Соболя, Нидеррайтера и т.д.


Рисунок 1. Сравнение различных квазислучайных последовательностей с низким расхождением. Заметьте, что предлагаемая мной $$-последовательность создаёт более равномерно распределённые точки, чем все остальные методы. Более того, все остальные методы требуют тщательного подбора базовых параметров, а в случае неправильного подбора приводят к вырожденности (например справа вверху)

Рассматриваемые в статье темы

• Последовательности с низким расхождением в одном измерении
• Методы с низким расхождением в двух измерениях
• Расстояние упаковки
• Множества с многоклассовым низким расхождением
• Квазислучайные последовательности на поверхности сферы
• Квазипериодический тайлинг плоскости
• Маски дизеринга в компьютерной графике

Какое-то время назад этот пост был выложен на главной странице Hacker News. Можете прочитать там его обсуждение.

«В жизни важен первый шаг», — слова из песни. В установке diaspora* — тоже. В diaspora* wiki для подминов написано, что запуск собственного сервера diaspora* требует технических умений и времени. А далее — инструкции по установке для некоторых популярных дистрибутивов Linux, а также для пары версий MacOS. Сейчас Windows не поддерживается.

Не так давно передо мной встала производственная задача – запустить обученную модель нейронной сети Kesas на нативном C++ коде. Как ни странно, решение оказалось вообще не тривиальным. В результате чего появилась собственная библиотека, дающая такую возможность. О том, как же это – нейросети на чистых крестах и будет сегодняшняя небольшая статья.

Тем, кому не терпится – вот тут репозитарий на github, с подробным описанием использования. Ну а всех остальных прошу под кат…

Введение

Одной из интереснейших задач, решаемых посредством трехмерной графики является создание «больших миров» — протяженных сцен, содержащих большое число объектов с возможностью неограниченного перемещения по сцене. Решение этой задачи упирается в понятные ограничения, присущие аппаратному обеспечению компьютера.

Типичный пример: «большой мир» при визуализации железной дороги на движке OSG. Не хватает только лангольеров, пожирающих мир за поездом...


В этой связи возникает необходимость управления ресурсами приложения, сводящаяся к очевидному решению: загрузке только тех ресурсов (моделей, текстур и так далее), которые необходимы для формирования сцены в текущий момент времени при текущем положении наблюдателя; уменьшении уровней детализации удаленных объектов; выгрузке не нужных более объектов из памяти системы. В большинстве своем графические и игровые движки предоставляют некоторый набор инструментов для решения подобных задач. Сегодня мы рассмотрим, какие из них имеются в OpenSceneGraph.

Введение

Где-то в предыдущих уроках уже говорилось о том, что OSG поддерживает загрузку разного рода ресурсов типа растровых изображений, 3D-моделей различных форматов, или, например, шрифтов через собственную систему плагинов. Плагин OSG является отдельным компонентом, расширяющим функционал движка и обладающий интерфейсом, стандартизированным в пределах OSG. Плагин реализуется как динамическая разделяемая библиотека (dll в Windows, so в Linux и т.д). Имена библиотек плагинов соответствуют определенному соглашению

osgdb_<расширение файла>.dll

то есть в имени плагина всегда присутствует префикс osgdb_. Расширение файла указывает движку какой плагин следует использовать для загрузки файла с данным расширением. Например, когда мы пишем в коде функцию

osg::ref_ptr<osg::Node> model = osgDB::readNodeFile("cessna.osg");

движок видит расширение osg и загружает плагин с именем osgdb_osg.dll (или osgdb_osg.so в случает Linux). Код плагина выполняет всю черную работу, возвращая нам указатель на ноду, описывающую модель цессны. Аналогичным образом, попытка загрузки изображения формата PNG

osg::ref_ptr<osg:Image> image = osgDB::readImageFile("picture.png");

приведет к тому, что будет загружен плагин osgdb_png.dll, в котором реализован алгоритм чтения данных из картинки в формате PNG и помещение этих данных в объект типа osg::Image.

В прошлые выходные, изучая интересные факты об аппаратном переключателе контекста 80386, я вдруг вспомнил, что первые версии ядра Linux полагались именно на него. И я погрузился в код, который не видел уже много лет. Сейчас я решил описать это чудесное путешествие по истории Linux. Я покажу все самородки и забавные артефакты, которые нашёл по пути.

Задача: проследить, как изменялось переключение контекста в ядре Linux от первой (0.01) до последней версии LTS (4.14.67), с особым акцентом на первую и последнюю версии.