Не так давно в boost-1.53 появился целый новый раздел — lockfree реализующий неблокирующие очереди и стек.
Я последние несколько лет работал с так называемыми неблокируюшими алгоритмами (lock-free data structures), мы их сами писали, сами тестировали, сами использовали и втайне ими гордились. Естественно, у нас немедленно встал вопрос, переходить ли с самодельных библиотек на boost, и если переходить, то когда?
Вот тогда у меня и возникла в первый раз идея применить к boost::lockfree кое-какие из методик которыми мы испытывали собственный код. К счастью, сам алгоритм нам тестировать не придется и можно сосредоточиться на измерении производительности.
Я постараюсь сделать статью интересной для всех. Тем кто еще не сталкивался с подобными задачами будет полезно посмотреть на то что такие алгоритмы способны, а главное, где и как их стоит или не стоит использовать. Для тех кто имеет опыт разработки неблокирующих очередей возможно будет интересно сравнить данные количественных измерений. Я сам по крайней мере таких публикаций еще не видел.

Все можно сделать лучше, чем делалось до сих пор. /Генри Форд/

Каждый день я работаю за компьютером в среднем 10 часов. В данной статье описывается опыт настройки Windows 7 для ускорение выполнения типовых задач, который может пригодиться и вам.

В целом все сводится к минимизации временных затрат на выполнение задач. Чем меньше времени уходит на выполнение задач, тем большее их количество можно успеть сделать за единицу времени и тем самым повысить свою продуктивность.

Я выделяю несколько типов действий для ускорения выполнения типовых задач:

1. Использование дополнительного софта
2. Настройка интерфейсов Windows и приложений
3. Использование горячих клавиш
4. Ускорение работы системы (за счет отключение неиспользуемого функционала)

Посмотришь на любую программу обучения по IT-специальности, и тут же увидишь дисциплину «Дискретная математика» (возможно, под другим названием), обычно для перво- или второкурсников. И её наличие вполне разумно, поскольку дискретная математика и непрерывная математика (представленная на первом курсе институтов с незапамятных времён математическим анализом) — две грани единой Математики, — красивой, могучей науки.

Хотя раньше такого понятия, как «дискретная математика» вовсе не было, это не значит, что не возникало дискретных задач: Абель, Дирихле, Фибоначчи, Эйлер, чьи имена возникают по ходу изучения дискретной математики, — отнюдь не наши современники! Но просто в те времена для выделения самостоятельной ветви математики ещё не сложилось критической массы задач и приёмов, не было видно взаимосвязей между ними. А большое количество плодотворных взаимосвязей между, на первый взгляд, различными понятиями, — то, что математики в своей науке очень ценят.

Ну хорошо, математикам всё математическое интересно. А зачем дискретная математика программисту?

Здравствуйте, меня зовут Александр Акбашев, я Lead QA Engineer в проекте Skyforge. А также по совместительству ассистент tully в Технопарке на курсе «Углубленное программирование на Java». Наш курс идет во втором семестре Технопарка, и мы получаем студентов, прошедших курсы по C++ и Python. Поэтому я давно хотел подготовить материал, посвященный самым распространенным ошибкам новичков в Java. К сожалению, написать такую статью я так и не собрался. К счастью, такую статью написал наш соотечественник — Михаил Селиванов, правда, на английском. Ниже представлен перевод данной статьи с небольшими комментариями. По всем замечаниям, связанным с переводом, прошу писать в личные сообщения.



Изначально язык Java создавался для интерактивного телевидения, однако со временем стал использоваться везде, где только можно. Его разработчики руководствовались принципами объектно-ориентированного программирования, отказавшись от излишней сложности, свойственной тем же С и С++. Платформонезависимость виртуальной машины Java сформировала в своё время новый подход к программированию. Добавьте к этому плавную кривую обучения и лозунг «Напиши однажды, запускай везде», что почти всегда соответствует истине. Но всё-таки ошибки до сих пор встречаются, и здесь я хотел бы разобрать наиболее распространённые из них.

Открытые вакансии на должность разработчика в Яндексе есть всегда. Компания развивается, и хороших программистов не хватает постоянно. И претендентов на эти должности тоже хоть отбавляй. Главная сложность – отобрать действительно подходящих кандидатов. И в этом плане Яндекс мало чем отличается от большинства крупных IT-компаний. Так что базовые принципы, описываемые в этой статье, могут быть применимы не только к Яндексу.

Однако стоит оговориться, что статья все же про подбор разработчиков. Т.е. собственно тех восьмидесяти процентов сотрудников, на которых держится массовая разработка. Часто мы нанимаем людей на специальные вакансии: например, разработчиков систем компьютерного зрения, лингвистов, экспертов по машинному обучению. В этом случае формат собеседования может заметно отличаться.

Уже чуть больше полугода я работаю в поиске Яндекса релиз-инженером. И чуть ли не с первого рабочего дня хочу написать о том, как отзывалась на вакансию, как проходила собеседования, что мне в этом процессе понравилось, а что — не очень. Но сначала я входила в курс дела, а потом каждый день в моей работе появлялись такие интересные задачи, что я даже не была готов отвлечься от них на этот рассказ.



А еще год назад у меня в жизни была вроде бы похожая, но в то же время совсем другая ситуация — времени на хобби не хватало, задач было много, но они не приносили мне никакого удовольствия. В итоге я решилась на перемены. На самом деле, эта позиция в Яндексе не была первой, которую я рассматривала. За то время, которое прошло до моего первого рабочего дня, я освежила в голове очень много тем. И перед финальным собеседованием мне пришлось взяться ещё за несколько. Сейчас я понимаю, какие ошибки совершила в этом процессе, поэтому хочу поделиться своим опытом с вами. Буду рада, если кому-то это будет полезно. Хочу сказать, что это не официальные рецепты от рекрутеров Яндекса, а только мои собственные выводы. В конце поста я поделюсь списком литературы, которая мне помогла в подготовке, и еще добавлю те источники, которые считаю полезными, оглядываясь назад.

Тим Петерс разработал гибридный алгоритм сортировки Timsort в 2002 году. Алгоритм представляет собой искусную комбинацию идей сортировки слиянием и сортировки вставками и заточен на эффективную работу с реальными данными. Впервые Timsort был разработан для Python, но затем Джошуа Блох (создатель коллекций Java, именно он, кстати, отметил, что большинство алгоритмов двоичного поиска содержит ошибку) портировал его на Java (методы java.util.Collections.sort и java.util.Arrays.sort). Сегодня Timsort является стандартным алгоритмом сортировки в Android SDK, Oracle JDK и OpenJDK. Учитывая популярность этих платформ, можно сделать вывод, что счёт компьютеров, облачных сервисов и мобильных устройств, использующих Timsort для сортировки, идёт на миллиарды.

Но вернёмся в 2015-й год. После того как мы успешно верифицировали Java-реализации сортировки подсчётом и поразрядной сортировки (J. Autom. Reasoning 53(2), 129-139) нашим инструментом формальной верификации под названием KeY, мы искали новый объект для изучения. Timsort казался подходящей кандидатурой, потому что он довольно сложный и широко используется. К сожалению, мы не смогли доказать его корректность. Причина этого при детальном рассмотрении оказалась проста: в реализации Timsort есть баг. Наши теоретические исследования указали нам, где искать ошибку (любопытно, что ошибка была уже в питоновской реализации). В данной статье рассказывается, как мы этого добились.

Статья с более полным анализом, а также несколько тестовых программ доступны на нашем сайте.

Фрактальное пламя (или фрактальные искры, англ. fractal flame) – алгоритм, предложенный Скоттом Дрейвсом (Scott Draves) и использующий для построения изображений системы итерируемых функций (СИФ). Благодаря разным значениям seed для генератора псевдослучайных чисел можно получить множество разнообразных «картин». Хотя фрактальность в них просматривается далеко не всегда, результаты получаются очень интересными.

Под катом – краткое описание основных моментов реализации алгоритма.

Этот пост является вольным переводом ответа, который Mark Eichenlaub дал на вопрос What's an intuitive way to understand entropy?, заданный на сайте Quora

Энтропия. Пожалуй, это одно из самых сложных для понимания понятий, с которым вы можете встретиться в курсе физики, по крайней мере если говорить о физике классической. Мало кто из выпускников физических факультетов может объяснить, что это такое. Большинство проблем с пониманием энтропии, однако, можно снять, если понять одну вещь. Энтропия качественно отличается от других термодинамических величин: таких как давление, объём или внутренняя энергия, потому что является свойством не системы, а того, как мы эту систему рассматриваем. К сожалению в курсе термодинамики её обычно рассматривают наравне с другими термодинамическими функциями, что усугубляет непонимание.

Идея, лежащая в основе всех алгоритмов сжатия с потерями, довольно проста: на первом этапе удалить несущественную информацию, а на втором этапе к оставшимся данным применить наиболее подходящий алгоритм сжатия без потерь. Основные сложности заключаются в выделении этой несущественной информации. Подходы здесь существенно различаются в зависимости от типа сжимаемых данных. Для звука чаще всего удаляют частоты, которые человек просто не способен воспринять, уменьшают частоту дискретизации, а также некоторые алгоритмы удаляют тихие звуки, следующие сразу за громкими, для видеоданных кодируют только движущиеся объекты, а незначительные изменения на неподвижных объектах просто отбрасывают. Методы выделения несущественной информации на изображениях будут подробно рассмотрены далее.

Перевод первой части материала с github, обстоятельно объясняющего работу интернета: что именно происходит, когда пользователь набирает в адресной строке google.com?

Кнопка «ввод» возвращается в исходное положение

Для начала отсчёта выберем момент, когда кнопка «ввод» утоплена. В этот момент замыкается контур, отвечающий за эту кнопку. Небольшой ток проходит по логическим контурам клавиатуры. Они сканируют состояние всех переключателей, гасят паразитные электрические импульсы, и преобразовывают нажатие в код клавиши 13. Контроллер кодирует код для передачи в компьютер. Теперь это почти всегда делается через USB или Bluetooth, а раньше в процессе участвовали PS/2 или ADB.

Как я уже обещал постом ранее, представляю вашему вниманию вторую часть большого рассказа о сжатии изображений. На этот раз речь пойдёт о методах сжатия изображений без потерь.

Мы с моим научным руководителем готовим небольшую монографию по обработке изображений. Решил представить на суд хабрасообщества главу, посвящённую алгоритмам сжатия изображений. Так как в рамках одного поста целую главу уместить тяжело, решил разбить её на три поста:
1. Методы сжатия данных;
2. Сжатие изображений без потерь;
3. Сжатие изображений с потерями.
Ниже вы можете ознакомиться с первым постом серии.

Продолжаем начатый разговор о Intel® Graphics Technology, а именно о том, что у нас есть в распоряжении с точки зрения написания кода: прагмы offload и offload_attribute для оффлоадинга, атрибуты target(gfx) и target(gfx_kernel), макросы __GFX__ и __INTEL_OFFLOAD, интринсики и набор API функций для асинхронного оффлоада. Это всё, что нужно нам для счастья. Чуть было не забыл: конечно, нам нужен компилятор от Intel и магическая опция /Qoffload.

Но обо всё по порядку. Одна из основных идей – это относительно легкая модификация существующего кода, выполняемого на CPU для его выполнения на интегрированной в процессор графике.

В посте про «новшества» Parallel Studio XE 2015 я обещал написать про интересную технологию от Intel — Graphics Technology. Собственно, это я и собираюсь сделать сейчас. Суть Intel Graphics Technology заключается в использовании интегрированного в процессор графического ядра для выполнения вычислений на нем. Это оффлоад (offload) на графику, что, естественно, дает прирост производительности. Неужели интегрированная графика настолько мощна, что этот прирост будет действительно велик?
Давайте посмотрим на семейство новых графических ядер GT1, GT2 и GT3/GT3e, интегрированных в процессоры 4-го поколения Intel Core.

Дело Росса Ульбрихта наглядно показывает, как пренебрежение несколькими банальными мерами защиты собственной анонимности может вылиться в огромный срок тюремного заключения. Владельца подпольной биржи по продаже наркотиков Silk Road признали виновным по всем пунктам. Похоже, за решёткой ему предстоит провести от 30 лет до всей оставшейся жизни. И этого можно было избежать.

Рыночная площадка, которую выстроил Ужасный Пират Робертс, была основана на неплохих технологиях обеспечения анонимности: сервера были надёжно спрятаны посредством луковой маршрутизации сети Tor, а транзакции оплаты между покупателями и продавцами проводились с помощью криптовалюты Bitcoin. Внешне отследить что-либо невозможно. Но Ульбрихт допустил несколько нелепых ошибок, которые вылились в огромный список цифровых доказательств на судебном процессе.

Всего было допущено пять основных ошибок. Глупость некоторых из них поражает, но их легко понять — скорее всего, излишняя самоуверенность накапливалась годами.

Bitcoin. Анонимность биткойнов часто сравнивают с анонимностью передачи наличных денег. Но это не совсем корректное сравнение: абсолютно все транзакции находятся в публичном доступе. Некоторые веб-сайты (к примеру, Blockchain.info) позволяют легко отслеживать транзакции на любом кошельке.

В этом посте я постараюсь окончательно разобрать такие тонкие понятия в C и C++, как указатели, ссылки и массивы. В частности, я отвечу на вопрос, так являются массивы C указателями или нет.

Обозначения и предположения

• Я буду предполагать, что читатель понимает, что, например, в C++ есть ссылки, а в C — нет, поэтому я не буду постоянно напоминать, о каком именно языке (C/C++ или именно C++) я сейчас говорю, читатель поймёт это из контекста;
• Также, я предполагаю, что читатель уже знает C и C++ на базовом уровне и знает, к примеру, синтаксис объявления ссылки. В этом посте я буду заниматься именно дотошным разбором мелочей;
• Буду обозначать типы так, как выглядело бы объявление переменной TYPE соответствующего типа. Например, тип «массив длины 2 int'ов» я буду обозначать как int TYPE[2];
• Я буду предполагать, что мы в основном имеем дело с обычными типами данных, такими как int TYPE, int *TYPE и т. д., для которых операции =, &, * и другие не переопределены и обозначают обычные вещи;
• «Объект» всегда будет означать «всё, что не ссылка», а не «экземпляр класса»;
• Везде, за исключением специально оговоренных случаев, подразумеваются C89 и C++98.

Указатели и ссылки

Указатели. Что такое указатели, я рассказывать не буду. :) Будем считать, что вы это знаете. Напомню лишь следующие вещи (все примеры кода предполагаются находящимися внутри какой-нибудь функции, например, main):

int x;
int *y = &x; // От любой переменной можно взять адрес при помощи операции взятия адреса "&". Эта операция возвращает указатель
int z = *y; // Указатель можно разыменовать при помощи операции разыменовывания "*". Это операция возвращает тот объект, на который указывает указатель

LibreOffice — флагманский офисный пакет для Linux, он также довольно популярен среди пользователей под Windows. Свободный, открытый и кроссплатформенный пакет включает в себя всё необходимое: текстовый редактор, электронные таблицы, презентации и т.д. Единственной проблемой было то, что раньше он не всегда работал как обещано: поддержка документов Microsoft Office, мягко говоря, хромала.

С выходом версии 4.4 ситуация сильно изменилась к лучшему. Упрощённый интерфейс и улучшенная поддержка проприетарных форматов вызвали восхищённые отзывы обозревателей. Наконец-то мы получили свободный офисный пакет должного качества, пишут они.

В рамках проходившего вчера заседания ПТК №700 «МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ» был представлен новый журнал «Математическое моделирование и численные методы».
Журнал выпускается под покровительством кафедры ФН-11 МГТУ им.Баумана.
Главный редактор д.ф.-м.н., Профессор Димитриенко Юрий Иванович.
Приглашаю всех интересующихся темой математического моделирования и информационного моделирования читать и писать статьи.

Deleted Deleted