Это НЕ очередная статья о том что такое P/Invoke.

Итак, допустим в сферическом C# проекте необходимо использовать какую-либо технологию, отсутствующую в .NET, и все что у нас есть это Windows SDK 8.1 в котором имеется лишь набор заголовочных файлов для C/С++. Придется объявлять кучу типов, проверять корректность выравнивания структур и писать различные обертки. Это большое количество рутинной работы, и риск допустить ошибку. Можно конечно написать парсер заголовочных файлов… Тут просто и понятно все кроме количества требуемых на это человекочасов. Поэтому этот вариант отбрасываем и постараемся как либо иначе свести к минимуму количество необходимых действий для взаимодействия с unmanaged кодом.

Кроме того, полученный в результате код не будет зависеть от разрядности процесса, будет сохранена строгая типизация, будет применено автоматическое тестирование.

Начать статью я хотел бы с констатации того факта, что прямо за окном находится 2011 год (пруфлинк), середина апреля. Напоминаю я это в первую очередь себе, поскольку меня периодически посещают в этом сомнения. Дело в том, что как по работе, так и ради хобби я часто читаю код на С++, написанный лет 10-20 назад (но поддерживаемый и поныне) или код написанный совсем недавно, но людьми, которые учились программировать на С++ те же 20 лет назад. И вот после этого у меня и возникает ощущение, что никакого прогресса за эти годы не было, ничего не менялось и не развивалось, а по Земле до сих пор бродят мамонты.

Вы неплохо владеете языком C# и платформой .NET в целом? Вам надоело стоять в стороне и смотреть, как кто-то другой пишет крутые мобильные приложения вместо вас? У меня есть для вас кое-что интересное! То, что поможет вам изменить сложившуюся ситуацию и позволит писать отличные мобильные приложения, не требуя отдельного изучения Objective-C и Java. Я расскажу вам о продукте Xamarin. Подробно и правдиво.

Что это?

Xamarin — это фреймворк для кроссплатформенной разработки мобильных приложений (iOS, Android, Windows Phone) с использованием языка C#. Идея очень простая. Вы пишете код на своем любимом языке, с применением всех привычных для вас языковых фич типо LINQ, лямбда-выражений, Generic`ов и async`ов. При этом вы имеете полный доступ ко всем возможностям SDK платформы и родному механизму создания UI, получая на выходе приложение, которое, строго говоря, ничем не отличается от нативных и (по крайней мере по заверениям) не уступает им в производительности.

Фреймворк состоит из нескольких основных частей:

"The joy of coding Python should be in seeing short, concise, readable classes that express a lot of action in a small amount of clear code — not in reams of trivial code that bores the reader to death."
Guido van Rossum

Python — язык программирования, на котором приятно писать и который приятно читать. Мы предлагаем тринадцать лекций осеннего курса CS центра, чтобы посмотреть вглубь языка и попробовать понять, как пользоваться всеми его возможностями. Лекции читает Сергей Лебедев, разработчик в компании JetBrains и преподаватель в Computer Science Center.

Мало освоить синтаксис, чтобы узнать язык программирования: нужно осознать идиомы языка и научиться их применять. В течение курса Сергей знакомит слушателей с идиомами и возможностями языка Python.

_{Фотография сделана осенью 2014 года в Страсбурге, за две недели до начала первого прочтения этого курса.}

«Элитарность программистов представляется мне очевидной и в этом представлении является интереснейшим вызовом человечеству в целом.»
— Андрей Петрович Ершов



«Суть проблемы в том, чтобы признать, что программирование требует от человека несколько особого взгляда на мир, его потребности и эволюцию, особой моральной подготовленности к своему долгу. Программист — это солдат технической революции и как таковой должен обладать революционным мышлением.»
— А. П. Ершов

Дональд Кнут вспоминал: «Это началось еще когда я был студентом последнего курса. Тогда только появилась книга Андрея «Программирование для БЭСМ», и мы, группа студентов, смогли убедить преподавателя русского языка включить её в курс в качестве одного из двух сборников текстов для изучения научной лексики».

Ершов потом водил дружбу с Кнутом и Сеймуром Пейпертом, разработал Русский алгоритмический язык, который народ за глаза называл «Ершол». В 1985 создал серию обучающих телепередач для обучения программированию школьников (советский MOOC), через год свозил группу школьников-программистов в Америку, а еще через год принял в Новосибе ответную делегацию американских школьников-программистов. (Кстати, если вы знаете участников этих событий — отпишитесь в комментах или в личку.)

Заслуги и вклад Ершова в советское (и мировое) программирование описаны в Википедии, мне же захотелось заглянуть чуть глубже и поискать фоточки первоисточники. Пару часов покопался в архиве. Нашел кое-что интересное. Под катом — много картинок и две фундаментальные науч-поп статьи Ершова про важность программирования.

А это Ершов и МакКарти если что:

Если вы из тех, кто «работал ещё Там-То!» и «делал ещё То-То!», а сейчас счастливо отдыхаете на пенсии — эта статья не для вас. Просто спасибо за труд и примите мои поздравления. Но если же вы, как и я, даже став немного старше всё ещё ощущаете страсть к программированию, радуетесь виду кода и не можете устоять перед желанием написать ещё что-нибудь, тогда продолжайте читать.

Большую часть моей жизни я проработал разработчиком программного обеспечения. Но однажды, уже под конец моего четвёртого десятка, я попался на удочку предпринимательской наживы. Я тогда поверил, что создавать собственные компании — это круто. Я нашел немного венчурного капитала и организовал пару небольших стартапов для реализации собственных идей. И вот я стал, как мне казалось, нормальным CEO и не таким уж плохим менеджером. И, хотя я уже не писал код лично, я мог нанимать хороших программистов, управлять качеством проектов и внедрением инноваций.

Я смирился с мыслью, что мой лучший код уже написан — в прошлом. Мне было уже 54 года (немало!) и я, вероятно, уже не мог писать код так же хорошо, как и раньше. Кто знает — может быть у меня уже начала отказывать память, ну или я просто выучил всё, что был способен в жизни выучить. Мой настрой подкреплялся наблюдениями окружающей меня реальности. Все новые технологии выглядели для меня чудаковато. Я ненавидел Node.js. Я считал все фреймворки для веб-разработки ужасными. И я сетовал на то, что классические способы разработки ПО разрушились и превратились в набор клише, которые нынче впариваются под умными названиями типа Agile или «экстремальное программирование». Я скучал за днями, когда люди писали спецификацию на будущее ПО, программировали, а затем тщательно тестировали его. И когда в каждой статье не было тысячи жаргонных словечек.

Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.

На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего-то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 40 лет, значит тому есть причина. РБД — штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас.

В продолжение моего поста "Начинающим Java программистам" публикую очередную свою шпаргалку, а именно список задач, которые я обычно даю новичкам. Опытным разработчикам они покажутся тривиальными, а только начинающим изучать Java, причём самостоятельно, надеюсь будут в самый раз. Так же если Вы используете какие-то ещё задачи для обучения, то поделитесь ими, пожалуйста.:) Так как мне, иногда, как-то не по себе в ...-цатый раз рассказывать стажёрам одну и ту же задачу — пусть даже они её слышат впервые:)

Программирую на Java вот уже 7 лет. Но на работе часто приходится обучать новое поколение. В связи с этим и решил сделать некоторую шпаргалку, которая, надеюсь, пригодится и для хабрчан. Если кто-то может помочь дополнить чем-то информацию из этой статьи, то пишите! Итак:

Основные ресурсы для начального обучения

• www.javable.com — сайт со статьями и tutorial'ом по Java. Все в основном на русском.
• www.exampledepot.com — очень полезный ресурс, где собраны краткие примеры использования классов для тех или иных пакетов
• java.sun.com — без первоисточника не обойтись. Для любого Java программиста JavaDoc должен быть истиной в последней инстанции. Так же здесь можно найти серию tutorial'ов на все возможные темы.

В заметке Магия тензорной алгебры было дано очень неплохое введение в математику тензоров. Но, как мне кажется, этот текст все-равно несколько сложен для понимания. В нем не до конца понятно, что же это такое тензор и зачем он вообще нужен.

Сейчас я попытаюсь дать совсем простое введение в тензоры. Я не претендую на математическую строгость, поэтому некоторые термины могут употребляться не совсем корректно.

Сегодня лекция одного из самых известных в России специалистов по машинному обучению Дмитрия Ветрова, который руководит департаментом больших данных и информационного поиска на факультете компьютерных наук, работающим во ВШЭ при поддержке Яндекса.

Как можно хранить и обрабатывать многомерные массивы в линейных по памяти структурах? Что дает обучение нейронных сетей из триллионов триллионов нейронов и как можно осуществить его без переобучения? Можно ли обрабатывать информацию «на лету», не сохраняя поступающие последовательно данные? Как оптимизировать функцию за время меньшее чем уходит на ее вычисление в одной точке? Что дает обучение по слаборазмеченным данным? И почему для решения всех перечисленных выше задач надо хорошо знать математику? И другое дальше.



Люди и их устройства стали генерировать такое количество данных, что за их ростом не успевают даже вычислительные мощности крупных компаний. И хотя без таких ресурсов работа с данными невозможна, полезными их делают люди. Сейчас мы находимся на этапе, когда информации так много, что традиционные математические методы и модели становятся неприменимы. Из лекции Дмитрия Петровича вы узнаете, почему вам надо хорошо знать математику для работы с машинным обучением и обработкой данных. И какая «новая математика» понадобится вам для этого. Слайды презентации — под катом.

Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.

Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.

Добро пожаловать в учебник «Создание языка программирования с LLVM». Этот учебник знакомит вас с созданием простейшего языка программирования, и при этом показывает, каким оно может быть легким и интересным, а также даёт вам начальные знания, которые вы затем сможете применить на других языках программирования. Код в этом учебнике также может быть использован в качестве стартовой площадки для ваших творений с помощью LLVM.

Целью данного учебника является постепенное представление нашего языка, описание его пошагового создания. Это позволит нам охватить достаточно широкий спектр вопросов проектирования языков и использования LLVM, попутно показывая и объясняя код без огромного количества ненужных деталей.

Предисловие

Добрый день.
Это вторая часть статьи про написание своего генератора LALR-анализаторов. В этой части я расскажу про эволюции от примитивных восходящих синтаксических анализаторов до наиболее актуальных, хотя и не шибко новых, LALR-парсеров. Тем, кто не читал первую статью (ссылки — снизу), советую прочесть хотя бы первую половину последнего раздела. О том небольшом фрагменте кода я буду упоминать несколько раз.

В комментариях к прошлой статье несколько человек интересовались моими мотивами в написании своего компилятора компиляторов. К сожалению, они в этой статье не найдут ответов на этот вопрос. Не скрою, изначально я планировал написать статью без особой теории, но с оправданием задач и целей, ради которых я начал писать генератор, да и хотел поделиться нюансами и особенностями реализации. То есть по объему это довольно прилично: несколько экранов. Но затем я решил всё же описать базовую теорию популистским языком, поэтому статья разрослась до трех частей. Таким образом, дабы не ломать логику изложения, я сначала расскажу про LR/SLR/LALR-анализаторы, а завтра опубликую заключительную, и, думаю, самую интересную часть.

В комментариях к блестящему топику «Как выглядит китайская клавиатура» высказали интересную идею: рассказать про набор текста в разных языках с необычной письменностью.

Арабам относительно повезло: у них лишь 28 букв — даже меньше, чем в русском. Каждой букве можно назначить отдельную клавишу, и ещё останутся свободные. Зато с их письменностью возникают свои сложности, неведомые китайцам.

Этот пост написан по мотивам лекции Джеймса Смита, профессора Висконсинского университета в Мадисоне, специализирующегося в микроэлектронике и архитектуре вычислительных машин.

История компьютерных наук в целом сводится к тому, что учёные пытаются понять, как работает человеческий мозг, и воссоздать нечто аналогичное по своим возможностям. Как именно учёные его исследуют? Представим, что в XXI веке на Землю прилетают инопланетяне, никогда не видевшие привычных нам компьютеров, и пытаются исследовать устройство такого компьютера. Скорее всего, они начнут с измерения напряжений на проводниках, и обнаружат, что данные передаются в двоичном виде: точное значение напряжения не важно, важно только его наличие либо отсутствие. Затем, возможно, они поймут, что все электронные схемы составлены из одинаковых «логических вентилей», у которых есть вход и выход, и сигнал внутри схемы всегда передаётся в одном направлении. Если инопланетяне достаточно сообразительные, то они смогут разобраться, как работают комбинационные схемы — одних их достаточно, чтобы построить сравнительно сложные вычислительные устройства. Может быть, инопланетяне разгадают роль тактового сигнала и обратной связи; но вряд ли они смогут, изучая современный процессор, распознать в нём фон-неймановскую архитектуру с общей памятью, счётчиком команд, набором регистров и т.п. Дело в том, что по итогам сорока лет погони за производительностью в процессорах появилась целая иерархия «памятей» с хитроумными протоколами синхронизации между ними; несколько параллельных конвейеров, снабжённых предсказателями переходов, так что понятие «счётчика команд» фактически теряет смысл; с каждой командой связано собственное содержимое регистров, и т.д. Для реализации микропроцессора достаточно нескольких тысяч транзисторов; чтобы его производительность достигла привычного нам уровня, требуются сотни миллионов. Смысл этого примера в том, что для ответа на вопрос «как работает компьютер?» не нужно разбираться в работе сотен миллионов транзисторов: они лишь заслоняют собой простую идею, лежащую в основе архитектуры наших ЭВМ.

Моделирование нейронов

Кора человеческого мозга состоит из порядка ста миллиардов нейронов. Исторически сложилось так, что учёные, исследующие работу мозга, пытались охватить своей теорией всю эту колоссальную конструкцию. Строение мозга описано иерархически: кора состоит из долей, доли — из «гиперколонок», те — из «миниколонок»… Миниколонка состоит из примерно сотни отдельных нейронов.



По аналогии с устройством компьютера, абсолютное большинство этих нейронов нужны для скорости и эффективности работы, для устойчивости ко сбоям, и т.п.; но основные принципы устройства мозга так же невозможно обнаружить при помощи микроскопа, как невозможно обнаружить счётчик команд, рассматривая под микроскопом микропроцессор. Поэтому более плодотворный подход — попытаться понять устройство мозга на самом низком уровне, на уровне отдельных нейронов и их колонок; и затем, опираясь на их свойства — попытаться предположить, как мог бы работать мозг целиком. Примерно так пришельцы, поняв работу логических вентилей, могли бы со временем составить из них простейший процессор, — и убедиться, что он эквивалентен по своим способностям настоящим процессорам, даже хотя те намного сложнее и мощнее.

Меня всегда завораживало таинство рождения программой программы. К сожалению, российские вузы уделяют мало внимания сей интереснейшей теме. Рассчитываю написать серию постов, в которых поэтапно создадим маленький работоспособный компилятор.

Первые посты серии уже подготовлены, и бета-тестировались в одном маленьком и наглухо закрытом сообществе. Тем не менее, я буду продолжать их править с учётом пожеланий почтенной хабрапублики.

Далее в посте:

1. С какой стати писать компиляторы?
2. Общий план
3. Анализ текста
4. Практический пример
5. Как это работает?

Если ты всегда мечтал написать свой язык программирования — добро пожаловать. Здесь ты наверняка найдёшь для себя что-нибудь интересное.

GitHub-юзер yawnt собрал чудесную подборку ссылок для любителей драконов, языков и прочих вкусных внутренностей. А знающие камрады в комментариях наверняка поделятся с тобой и другими яствами.

Пишет yawnt следующее:

С каждым днём мне всё интереснее тема компиляторов, интерпретаторов и дизайна языков программирования в целом. И я решил поделиться с народом ссылками на собранные мной материалы (большую часть мне самому ещё предстоит прочитать :<). Надеюсь, кому-нибудь они окажутся полезными.

Я не включил (и не собираюсь) в список ссылки на официальную документацию, т. к. считаю очевидным, что первым делом следует смотреть именно туда ;P.

Vala — это язык программирования, который создавался как замена языка C при разработке приложений для Gnome. При этом язык на мой взгляд удался, в своем синтаксисе взял многое из C# и Java. Прочитать подробнее о нем можно на Хабре или сайте Gnome. Захотев попробовать этот проект в деле столкнулся с тем, что по текущий момент для него не существует качественного IDE или плагина для IDE, которая позволила бы комфортно на нем разрабатывать.

В результате был создан плагин для NetBeans IDE, которая на мой взгляд является одной из лучших open source IDE (наряду с Eclipse). Тем не менее информация о том, как именно разрабатывать модули и плагины для NetBeans Plaform довольно разрознена, а на русском языке практически ничего нет.

Как и договаривались в первой части статьи, в этой мы будем рассматривать инструменты для изменения стандартного поведения Activity Stack.

Вся теория по сегодняшей теме присутствует на developer.android.com/guide/topics/manifest/activity-element.html, я буду кое-где на неё ссылаться, а мы постараемся разобраться как оно работает на деле и выяснить, в каких ситуациях это можно использовать в реальной жизни.