Представьте, что вы разрабатываете приложение, использующее какую-то shared-библиотеку. Библиотека тщательно следует принципам обратной совместимости, не меняя старый интерфейс и лишь добавляя новый. Оказывается, даже с учетом этого обновление библиотеки без непосредственной перелинковки приложения может привести к неожиданным эффектам.
User
ООП: Кто взял Измаил? Вопрос принадлежности методов объекту
Это распространённая тема для холиваров. Например:
Не используйте ООП. Никогда. Это ошибка.Цитата из холивара
На эту тему есть много материалов, к примеру: www.youtube.com/watch?v=QM1iUe6IofM
Если ООП все еще кажется вам хорошей идеей, то решите простую задачку.
Есть три объекта: кошка, кормушка и человек. Вам необходимо написать метод, который бы позволял человеку покормить кошку, воспользовавшись кормушкой.
Вопрос: методом какого класса будет являться метод.покормить()?
Просьба привести аргументированный ответ, в соответствии с иерархией классов, и другими лучшими практиками ООП.
Теперь сравните это с функциональной реализацией: у вас есть функция покормитьКошку() принимающая в качестве аргумента ссылку на кошку и кормушку.
Как ответить на данный вопрос?
Массивы bash
Если вы используете «стандартную» оболочку *NIX-системы, возможно, вы не знакомы с такой полезной особенностью bash как массивы. Хотя массивы в bash не так круты, как в P-языках (Perl, Python и PHP) и других языках программирования, они часто бывают полезны.
Bash-массивы имеют только численные индексы, но они не обязательны к использованию, то есть вы не должны определять значения всех индексов в явном виде. Массив целиком может быть определен путем заключения записей в круглые скобки:
arr=(Hello World)
Отдельные записи могут быть определены с помощью знакомого всем синтаксиса (от Бейсика (да простит меня Дейкстра — прим. переводчика) до Фортрана):
arr[0]=Hello
arr[1]=World
Как я написал интро 4K на Rust — и оно победило
Можете просмотреть демо-версию на Youtube, скачать исполняемый файл на Pouet или получить исходный код с Github.
SOLID == ООП?
Наверное я не ошибусь, если скажу, что чаще всего на собеседованиях спрашивают о SOLID принципах. Технологии, языки и фреймворки разные, но принципы написания кода в целом похожи: SOLID, KISS, DRY, YAGNI, GRASP и подобные стоит знать всем.
В современной индустрии уже много десятков лет доминирует парадигма ООП и у многих разработчиков складывается впечатление, что она лучшая или и того хуже — единственная. На эту тему есть прекрасное видео Why Isn't Functional Programming the Norm? про развитие языков/парадигм и корни их популярности.
SOLID изначально были описаны Робертом Мартином для ООП и многими воспринимаются как относящиеся только к ООП, даже википедия говорит нам об этом, давайте же рассмотрим так ли эти принципы привязаны к ООП?
Математические расчёты, стоящие за феноменом роллинг-шаттера

Помню, как однажды увидел фотографию выше на Flickr и сломал мозг, пытаясь понять, что с ней не так. Дело было в том, что пропеллер вращался в то время, когда датчик движения в камере «считывал показания», то есть во время экспозиции камеры происходило какое-то движение. Об этом действительно стоит подумать, давайте-ка подумаем вместе.
Многие современные цифровые камеры используют КМОП-матрицу в качестве своего «чувствительного» устройства, также известную как активный датчик пикселей, который работает путем накопления электронного заряда при падении на него света. По истечении определенного времени – времени экспозиции – заряд построчно перемещается обратно в камеру для дальнейшей обработки. После этого камера сканирует изображение, построчно сохраняя ряды пикселей. Изображение будет искажено, если во время съемки присутствовало хоть какое-то движение. Для иллюстрации представьте съемку вращающегося пропеллера. В анимациях ниже красная линия соответствует текущему положению считывания, и пропеллер продолжает вращаться по мере считывания. Часть под красной линией – это полученное изображение.
Первый пропеллер совершает 1/10 оборота во время экспозиции:

Подписывайтесь на каналы:
@Ontol — самые интересные тексты/видео всех времен и народов, влияющие на картину мира
@META LEARNING — где я делюсь своими самыми полезными находками про образование и роль ИТ/игр в образовании (а так же мыслями на эту тему Антона Макаренко, Сеймура Пейперта, Пола Грэма, Джозефа Ликлайдера, Алана Кея)
Бенуа Мандельброт на TED: «Фракталы и искусство изломов»

Большое спасибо. Прошу прощения за то, что я сижу. Я очень старый человек.
Моя сегодняшняя тема в определённом смысле весьма особенная, потому что она очень древняя. Изломы – неотъемлемая часть человеческой жизни, они есть всегда. Об этом писали древние. Эта вещь по большей части нам неподконтрольна. И в каком-то смысле они кажутся крайней степенью усложнения – просто сплошной беспорядок.
Есть много видов беспорядка. Так вот, по чистой случайности много лет назад я стал заниматься этой формой усложнения, и, к моему полному удивлению, я нашёл признаки, и, должен сказать, весьма чёткие признаки порядка в изломах. А потому сегодня я хотел бы представить вам несколько примеров того, что это значит. Я предпочитаю слово «изломанность» слову «неровность» потому, что для того, кто изучал латынь, как и я в своей далёкой молодости, неровность – это противоположность ровности. Но ведь это не так.
Ровность есть противоположное к изломанности, потому что мир по большей части предстаёт нам как полный изломов.
Что такое алгоритм?_? Часть 3.1 «Эволюция памяти»
Идём в глубь острова сокровищ с названием "Алгоритм".
Что такое алгоритм !!? Часть III «Память и мозг»
Используем алгоритм. Он ключ к решению головоломки с названием "Память".
Что такое алгоритм! (часть 2) «Жизнь»
Продолжаем искать рецепт блюда "Алгоритм". В меню обусловленная и свя́зная последовательность исполнения на примере химических и биологических процессов
Что такое алгоритм?! Часть первая
Терзаем вместе основной кирпичик программиста — Алгоритм.
Как скомпилировать декоратор — C++, Python и собственная реализация. Часть 2
Декораторы — одна из самых необычных особенностей Python. Это инструмент, который полноценно может существовать только в динамически типизированном, интерпретируемом языке. В первой части статьи мой товарищ Witcher136 показал, как в С++ реализовать наиболее приближенную к эталонной (питоновской) версию декораторов.
Я же расскажу про то, как решил попытаться реализовать декораторы в компилируемом языке программирования, для чего в итоге написал написал собственный небольшой компилятор на Haskell на основе LLVM.
Утерянная диссертация Денниса Ритчи

Многие из вас, дорогие читатели, слышали о Деннисе Ритчи. В конце 1960-х он оставил аспирантские исследования в области прикладной математике в Гарварде ради должности в Bell Telephone Laboratories, где и проработал всю жизнь. Вскоре после поступления на работу в Labs Ритчи объединил свои усилия с Кеном Томпсоном для создания фундаментальной пары, породившей весь последующий цифровой мир: операционной системы Unix и языка программирования C. Томпсон вёл разработку ОС, а Ритчи занимался созданием C, на котором Томпсон переписал Unix. В то время Unix стал основой для большинства операционных систем, из которых строился наш цифровой мир, а язык C стал (и по-прежнему остаётся) одним из самых популярных языков для создания ПО, приводящего этот мир в движение.

Создатели Unix Кен Томпсон и Деннис Ритчи. Источник фотографии неизвестен.
На личных веб-страницах Ритчи сайта Labs (которые до сих пор поддерживает текущий владелец Nokia), он описывает в характерном ему сухом и уничижительном стиле своё путешествие в академический мир компьютерных наук:
«Я… получил степень бакалавра и учёную степень в Университете Гарварда, где студентом занимался физикой, а аспирантом — прикладной математикой… Темой моей докторской диссертации 1968 года были подрекурсивные иерархии функций. Опыт моей студенческой учёбы убедил меня, что я недостаточно умён для физика, и что компьютеры — это довольно любопытно. Мой аспирантский опыт убедил меня, что я недостаточно умён, чтобы стать специалистом в теории алгоритмов, и что мне больше нравятся процедурные, а не функциональные языки»1.
Анализ графики Red Dead Redemption 2
Сегодня мы рассмотрим несколько примеров кадров из игры и проанализируем использованные в игре графические приёмы.
Предисловие
Это неофициальный анализ игры. Я просто проанализировал захват кадров при помощи RenderDoc. Если вы хотите узнать информацию от самих разработчиков, то можете изучить слайды с доклада на SIGGRAPH Фабиана Байера. Слайды (внизу страницы), видео (начинается с 1:58:00).
Также можно прочитать анализ графики GTA5, выполненный Адрианом Корреже [перевод на Хабре]. Так как и RDR2, и GTA5 созданы одной компанией и используют один движок, часть приёмов из GTA5 присутствует и здесь.
Ещё один важный момент — я не являюсь опытным программистом графики и по-прежнему новичок в этой области. Поэтому многое мне непонятно. Если вы найдёте ошибки или то, что можно улучшить, пишите мне. Ну, поехали!
Разбираем кадр
Вот наш основной кадр для анализа:

Кадр захвачен на PC со средними настройками.
Пара слов об именовании переменных и методов
Правильное именование переменных, функций, методов и классов — это один важнейших признаков элегантного и чистого кода. Кода, который чётко и ясно передает намерения программиста и не терпит допущений о том, что же имелось в виду.
В этой статье мы будем говорить о коде, являющемся полной противоположностью описанного выше — о коде, к написанию которого подходили второпях, безответственно и невдумчиво. Эта статья — небольшая исповедь, ведь и мне, как и любому другому программисту, так же доводилось писать подобный код. В этом нет ничего ужасного до тех пор, пока мы понимаем, что это плохо и над этим нужно работать.
PVS-Studio впечатлен качеством кода Abbyy NeoML

На днях компания ABBYY опубликовала исходный код своего фреймворка NeoML. Нам предложили проверить эту библиотеку с помощью PVS-Studio. Это интересный проект с точки зрения анализа, так что мы не стали откладывать его в долгий ящик. Чтение этой статьи не займет у вас много времени, так как проект оказался высокого качества :).
Хеш-таблицы
Предисловие
Я много раз заглядывал на просторы интернета, нашел много интересных статей о хеш-таблицах, но вразумительного и полного описания того, как они реализованы, так и не нашел. В связи с этим мне просто нетерпелось написать пост на данную, столь интересную, тему.
Возможно, она не столь полезна для опытных программистов, но будет интересна для студентов технических ВУЗов и начинающих программистов-самоучек.
Ускорение поиска в Have I Been Pwned до 49 микросекунд (С++)

Я давно знал о сайте Have I Been Pwned (HIBP). Правда, до недавнего времени никогда там не был. Мне всегда хватало двух паролей. Один из них неоднократно использовался для мусорной почты и пары аккаунтов на странных сайтах. Но пришлось от него отказаться, потому что почту взломали. И, честно говоря, я благодарен хакеру, потому что это событие заставило меня пересмотреть свои пароли — то, как я их использую и храню.
Конечно, я поменял пароли на всех аккаунтах, где стоял скомпрометированный пароль. Затем мне стало интересно, попал ли утёкший пароль в базу HIBP. Я не хотел вводить пароль на сайте, поэтому скачал базу данных (
pwned-passwords-sha1-ordered-by-count-v5
). База весьма впечатляет. Это текстовый файл на 22,8 ГБ с набором хэшей SHA-1, по одному в каждой строке со счётчиком, сколько раз пароль с данным хэшем встречался в утечках. Я вычислил SHA-1 своего взломанного пароля и попытался найти его.О быстрой сортировке, сложности 2*N
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Новосибирск, Новосибирская обл., Россия
- Date of birth
- Registered
- Activity