Как асинхронно отправить диагностическую информацию на удалённые сервера для дальнейшей диагностики в условиях очень ограниченной среды? Корутины C++20 без динамической памяти и исключений, а также некоторые другие вещи, о которых вы бы никогда не подумали, что они вам нужны.
В рамках этой статьи я детально расскажу о разработке драйвера шагового двигателя. Я уже много лет держал в голове этот проект и хотел им заняться. Наконец такая возможность появилась: этот проект стал моей дипломной работой.
Playdate – крошечная консоль с жёлтым корпусом и процессором, который в эпоху гигагерцев кажется игрушечным. Разрешение – 400x240, один бит, без оттенков серого. Видеочипа нет: всё, что видите, считает скромный ARM-процессор. Казалось бы, какое тут 3D?
Но Кристина Рамос решила проверить, где проходит граница возможного. Начала с рейкастера, а закончила софтверным рендерером, который читает BSP-карты.
Игры Return of the Obra Dinn и Jet Set Radio вдохновили Кристину на монохромный селшейдинг с жирными контурами. В статье она рассказывает, как 1-битный экран Playdate заставил отказаться от фотореалистичных текстур и найти уникальный визуальный стиль для 3D-игры.
В этой части мы возьмём первый из пропусков BLIS — микроядро sgemm; сначала зафиксируем форму аккумулятора 32×32 в четырёх тайлах ZA, затем разберём горячий цикл по K, потом эпилог с alpha, beta и ловушкой NaN, а в конце посмотрим, какие числа производительности даёт именно это ядро. Следующая часть оставит структуру почти той же, но заменит геометрию тайла и условия существования ядра.
Представьте: через ваш сервер проходит 10 миллионов запросов в минуту. Каждый запрос содержит метку (например, ID пользователя, IP-адрес или поисковый запрос). Руководство просит: «А давайте посмотрим, кто из пользователей самый активный?». Задача выглядит простой, пока вы не осознаете, что хранить HashMap из 10 миллионов ключей в оперативной памяти — это сотни мегабайт, а если ключи — длинные строки, то и гигабайты.
Вероятностные структуры данных решают такие задачи без гигантских кластеров. В прошлых статьях мы разобрали, как с помощью HyperLogLog считать количество уникальных элементов, а с помощью Фильтра Блума — проверять наличие элемента. Сегодня мы закроем триаду и поговорим об алгоритме, который отвечает на вопрос «А сколько раз этот элемент встречался?» с фиксированной памятью в пару килобайт и строгой вероятностной гарантией.
И это — Count-Min Sketch! Структура, которая лежит в основе анализа потоков в базах данных (от ClickHouse до BigQuery) и сетевых протоколов. Мы разберем её математику, реализуем на чистом C с использованием MurmurHash3 и проведем бенчмарки.
Когда я начал работать с CH32V203G6U6 и обнаружил, что там есть 64-битный аппаратный таймер, то подумал: ух, это же отлично, раз таймер аппаратный, то и о чтении/записи заботится сам микроконтроллер. И какое-то время это не вызывало вопросов. А потом…
В этой части мы начнём с тупика, в который приводит голый цикл FMOPA; затем покажем, какую часть GEMM BLIS уже построил за нас; после этого разберём пять циклов BLIS и место микроядра внутри них. Финал главы должен сделать дальнейший план конкретным: что именно нужно добавить для Apple SME, а что уже относится к готовой «мебели» фреймворка.
Добавили потоков, а программа стала медленнее? Причина может скрываться в ложном разделении кеш‑линий: потоки работают с разными переменными, но процессор всё равно заставляет ядра конкурировать за один участок памяти.
Разберём, как воспроизвести такую просадку, найти её через perf c2c и исправить без лишнего раздувания структур.
Мне было интересно узнать, какие байты бегают по моей домашней сети. Я не нашёл простого инструмента, который можно было бы собрать за вечер и понять от начала до конца — и пришлось написать свой, на C.
Получилось ~500 строк кода, 95.6% распознавания протоколов и отличная возможность разобраться, как работает Deep Packet Inspection изнутри.
Без фреймворков, без зависимостей — только C, libpcap и алгоритм Ахо‑Корасик.
Изучаю шину CAN J1939 через написание самописных утилит. Целенаправленно отключал датчик наддува для проверки своих программ.
И здесь случай: Идёт выпуск машин на маршрут. На одном из автобусов АКПП не включается выше второй передачи. Сканера нет читать нечем. Но есть C, Linux, CANable, map_id_j1939, viz_j1939.
Данная статья содержит обзор графического фреймворка “Арго”, предназначенного для быстрой разработки полноценного пользовательского интерфейса для управления приложениями. Это кроссплатформенное решение, которое может работать на различных операционных системах и аппаратных платформах, и, прежде всего, на устройствах в условиях очень ограниченных ресурсов по быстродействию процессора и оперативной памяти. Это полностью отечественная разработка, практически независимая от зарубежных продуктов и Open Source разработок.
У директив proxy_* и fastcgi_* совпадает 46 опций из 53 — буферизация, таймауты, кеш, next_upstream, с точностью до префикса и вплоть до значений по умолчанию. Два независимо написанных модуля так не сходятся.
Они и не независимы. Всё, чем proxy_pass отличается от fastcgi_pass, — девять указателей на функции в ngx_http_upstream_t. Соединение, таймауты, повторы, буферизация и отдача клиенту лежат в общих 7352 строках ngx_http_upstream.c, и восемь модулей — от proxy до свежего tunnel — дёргают один и тот же код.
Только контракт из этих девяти указателей врёт в обе стороны. Один из них, abort_request, ставят все восемь модулей — а машинерия не вызывает его ни разу: ноль вызовов во всём дереве и ни одного коммита с вызовом за всю публичную историю, с импорта 0.1.14 в январе 2005-го. Другой, pipe->input_filter, в контракте не объявлен вовсе — но обязателен, как только включена буферизация, и вызывается без проверки на NULL.
Разбираем по тегу release-1.31.3 со ссылками файл:строка: все места вызова каждого колбэка, включая тот, который разбирает заголовок не из сокета, а из файла кеша; матрица «кто какие указатели ставит» по всем восьми модулям; два сценария падения с разными стек-трейсами. Плюс свой рабочий upstream-модуль на 335 строк, собранный и проверенный curl'ом, и tunnel — самый маленький из восьми, приехавший в open source в апреле.
Embedded-разработка отличается множеством уникальных настроек, компиляторов и систем сборки. А при использовании стандартных методов анализа могут возникать сложности. Для решения этой проблемы PVS-Studio предоставляет специально разработанный механизм. Давайте узнаем о нём больше и посмотрим, как его можно применять на практике.
В этой части мы проверим, есть ли у SME учебная дорога, сравнимая с той, которую получили тензорные ядра GPU; затем разберём два реально полезных источника: Arm Learning Path и KleidiAI; после этого отделим то, чему они действительно учат, от того, где они останавливаются. К концу главы станет видно, какая именно «середина лестницы» отсутствует и почему следующая часть неизбежно приводит к BLIS.
server a.internal weight=10 max_fails=2; — десять к одному. Ночью бэкенд на пару секунд отвалился, к утру давно жив и из ротации не выведен. А первые полсотни запросов рабочего дня распределяются не 10:1, и среди них есть места, где два запроса подряд уходят на сосед с весом единица.
Ни один лог об этом не скажет, в документации по upstream такого объяснения нет. Есть — в двух строках ngx_http_upstream_round_robin.c.
Разбираем по тегу release-1.31.3, со ссылками файл:строка: smooth weighted round-robin и его восемь копий в исходниках; effective_weight, которого нет в документации, и то, как max_fails втихую им управляет; почему least_conn сравнивает не число соединений; почему ip_hash не работает на unix-сокетах. Плюс sticky и least_time, приехавшие в open source несколько месяцев назад.
В руках у меня новые часы от Xiaomi, Smart Band 10 Pro, у них есть приличный минус в системе recovery, который устранен в других часах линейки Сяоми, я расскажу об устройстве данной модели, структуре прошивки, пакета OTA и покажу какое решение решение я реализовал, чтобы улучшить механизм восстановления часов.
В радиолокации и цифровой связи есть острая потребность кодировать зондирующие импульсы уникальным цифровым кодом с хорошей автокорреляционной функцией.
Для преодоления помех надо закачивать в импульс существенно большую энергию. Энергию можно закачивать в двух направлениях: либо в амплитуду передаваемого сигнала, либо в длительность излучения. Амплитуду невозможно увеличивать до бесконечности. Остается увеличивать длительность зондирующего импульса. Однако длинные монотонные импульсы портят разрешение по дальности. Чтобы не проиграть в разрешении по дальности длинные сигналы надо как-то модулировать. Вот тут-то и выходят на сцену М-последовательности.
Представим, что у вас есть сервер, который обрабатывает и анализирует 100.000 RPS. Вам нужно высчитать и показать на дашборде 99-й перцентиль задержки — значение, выше которого только 1% самых медленных запросов. Если вы сохраните все 100 000 чисел за секунду, через час это 360 миллионов чисел. Через день — 8.6 миллиардов. Каждый раз хранить, сортировать и высчитывать? Нереально долго и ресурсозатратно.
Но для этой задачи существует алгоритм T-Digest. Вместо того, чтобы хранить все числа, он группирует их в кластеры — центроиды. А все дело в том, что кластеры на краях распределения (там, где наши хвосты) он делает маленькими и точными, а в центре — большими и «приблизительными». В результате для 100 000 точек нам нужно всего ~100 центроидов вместо 100 000 чисел. Это в сотни раз меньше памяти. И притом что ошибка при вычислении 95-го перцентиля в среднем составляет всего 0.001–0.06% (в зависимости от параметра сжатия).
В этой статье я разберу математику алгоритма, почему алгоритм такой быстрый и малозатратный, разберём графики и бенчмарки, а также покажу реализацию алгоритма на C.
Через четыре часа после первой статьи пришёл комментарий: в моём коде не хватает трёх инструкций, и на настоящей плате он рассыплется.
Читатель arteast был прав.
Сел воспроизводить поломку. Собрал два варианта, свой и правильный, прогнал на строке в 231 байт. Вывод побайтово одинаковый. Замедлил линию до предела. Ничего не изменилось. Написал программу, которая смотрит, бывает ли передатчик занят хоть когда-нибудь. При выводе в консоль не бывает.
Моя ошибка внутри эмулятора не проявляется вообще. Проверить себя было нечем.
Пришлось чинить эмулятор.
Без библиотек, без обвязок, без операционной системы под ногами. Реальный код на реальном железе — ну, почти реальном.
Пустая эмулируемая машина RISC-V, десяток строк ассемблера, и в терминале:
Сначала думал вывести «hello», как все.
Пусть будет «Привет, мир!»
