Все потоки

Происходит вполне осязаемый процесс зомбирования многопоточностью. А потому хотелось бы кое-что уточнить, конкретизировать, что можно считать параллельными вычислениями и, соответственно, параллельным программированием, а что нельзя.

 Предположим, перед вами «черный ящик». Это может быть, к примеру, ваш комп , ноут или хотя бы смартфон. Нет внешних критериев, по которым вы могли бы идентифицировать алгоритм его работы. В смысле параллельный он или последовательный. Следовательно, для любой последовательной программы должен быть универсальный формальный механизм, преобразующий ее в эквивалентную параллельную программу и наоборот.

 Уже давно известны универсальные модели последовательных алгоритмов, такие как машина Тьюринга или машина Поста. Есть и другие модели, но без потери общности вполне можно ограничиться упомянутыми. Но современный собеседник буквально впадает в ступор, когда речь заходит о  модели параллельных вычислений.

Но так было не всегда. В 80-х годах прошлого века математики, программисты и другие, причастные к процессу алгоритмизации и программирования, пытались такую модель создать. К сожалению, все, похоже, завершилось автоматом сетями Петри. Но даже с учетом столь печального факта, как не успешность таких поисков, должна существовать, как и в случае последовательных алгоритмов, модель параллельных алгоритмов. Без нее разговоры об упомянутом выше  преобразовании алгоритмов просто не имеют смысла.

В силу философского закона единства и борьбы  противоположностей, когда есть одно, то должно быть и другое. Так, если есть свет, то, как ни крути, будет и тьма. Когда есть хорошее, то рано или поздно, как ни избегай, будет и плохое (жизнь, как известно, в полоску). А если есть последовательное программирование, то должно быть, как его ни назови, альтернативное ему - параллельное. А если уж оно есть или, как минимум, обсуждается, то необходимо дать ему определение, аналогичное по смыслу моделями обычных алгоритмов. Все это естественно и даже очевидно, когда речь идет о научных понятиях и, как в нашем случае, о науке программирования.

Рано или поздно вы решите написать чат. Да, свой чат. И, возможно, вспомните про эту статью.

Изложу свое понимание, видение на построение системы любого чата, будь то чат между 2 пользователями, групповой чат (открыто и закрытого типа), чат с контактом в другом мессенджере, канал.

Все изложенное субъективно. Искал разные источники, анализировал другие чат-платформы. Надеюсь, будет полезно.

И так.

Что такое чат? Мы каждый день общаемся в чатах, чаты в разных приложениях похожи и не похожи одновременно.

Сделаем несколько обобщающих утверждений, на которые будем опираться далее.

- Чат - это хронологическая лента сообщений.

- Сообщение - некая единица контента (текст, файл, картинка, аудио, видео, стикер, оповещение, ...)

- также у сообщения есть дата-время создания сообщения.

- У сообщения всегда есть отправитель.

- В чат сообщения могут добавлять разные отправители (пользователи, боты, система).

- В чате есть участники. По сути - это подписчики, которые подписаны на получение новых сообщений в чате.

Большинство проектов гибнут не на финише, а на старте. Причина проста — неясная цель, туманное планирование и команда, собранная «по знакомству». Если вы готовите запуск нового проекта, это руководство поможет избежать типичных ошибок. Здесь — практичный системный подход, который проведёт вас от идеи до уверенного старта.

В этом руководстве описывается процесс настройки FreeBSD 15 для работы в режиме Secure Boot.

Создадим Machine Owner Key, установим его в UEFI, подпишем загрузчик.

Скорость, с которой мы разрабатываем искусственный интеллект, слишком высока и опережает любые предыдущие технологии, меняющие парадигмы, например, ядерные. Этот тезис о световой скорости развития используется для продвижения нарратива об экономической гонке вооружений в сфере ИИ, распространяя страх: если Запад не возглавит эту гонку, его экономика будет сокрушена. А значит, мы должны влить все наши ресурсы в этот единственный сектор, чтобы остаться впереди и избежать гибели. Таким образом, бум ИИ напрямую отражает ядерную гонку вооружений между Западом и Советами.

Однако в этом нарративе есть одна проблема: ИИ не развивается и никогда не будет развиваться даже близко так же быстро, как ядерные технологии. Сама основа, используемая для оправдания бума ИИ, - это наглая ложь. Позвольте мне объяснить реальность и последствия этой фальши.

Многие помнят как давно была на слуху такая проблема как озоновая дыра. Сколько было споров о реальности проблемы, о том как её решить, и что же вообще теперь делать. Как много было заявлений что это фейк, и проблема выдумана. А потом как-то всё затихло. Хотите с сегодняшнего дня посмотреть назад и разобраться, что же это такое было?

Всем привет! В настоящее время очень активно насаждается использование AI программистам, так было в зелёном банке, в котором я отработал последние три года. Использование AI-помощников в основном продвигалось у нас сверху, людьми, которые никак не связаны с IT и не имеют технического образования. В общем я хочу подсветить те проблемы, которые наблюдал за время работы, когда джуны взаимодействовали с AI для написания кода, такими как ChatGPT, GigaChat или YandexGPT.

Статья рассчитана на людей, которые пропагандируют эти инструменты и не разбираются в них, возможно это поможет им лучше понять, сильные и слабые стороны использования AI-помощников. Впрочем, прошу под кат всех желающих, в любом случае я постараюсь не использовать код, а передать именно суть на примерах из своего личного опыта.

Долгое время моим основным рабочим окружением был Linux. Там, как известно, «из коробки» (или через легкий тюнинг конфигов) можно повесить смену раскладки на любую клавишу. Я привык использовать для этого CapsLock. Это эргономично: мизинец лежит рядом, не нужно выкручивать пальцы в аккорды типа Alt+Shift или тянуться к Win+Space.

Но обстоятельства сложились так, что мне пришлось переехать на Windows. И тут начались фантомные боли. Стандартными средствами повесить смену языка на CapsLock — задача нетривиальная, а сторонний софт часто перегружен лишним функционалом.

Быть выгнанной из отеля полицией, пережить шок и стресс, но выжить. Чуть не сойти с ума от буквально безумных цен, бешеного трафика, вечного шума и океана людей, и при этом все же умудриться посмотреть Стамбул и округу и получить настоящее удовольствие от путешествия... Да, это все про меня. 

Всем привет! Я Лилия. В моем багаже 19 стран и немного больше мест по России. Еще ни об одном из своих путешествий я не писала такого подробного материала, но сейчас чувствую, что просто обязана. Хочу поделиться опытом и советами с теми, кто ещё не был в Стамбуле, но в ближайшее время туда собирается. Не считаю себя суперкрутым путешественником и всезнайкой, но хочу рассказать обо всём максимально подробно, чтобы вы знали, к чему нужно готовиться, где можно сэкономить, чего можно избежать и чего ожидать от этого города, чтобы действительно получить радость и удовольствие, а не разочарование.

Так сложилось, что программируя микроконтроллеры, разработчик балансирует между двумя крайностями. Все ресурсы под твоим полным контролем — и это кайф (думаю, многие в embedded за этим и идут). Но платой становится сложность встраивания базовых инструментов, которые стали де-факто стандартом в других областях разработки. Сложность хотя бы в том, что они не идут из коробки.

Возьмём обычную задачу: включить фару на устройстве.

На практике наша железка должна загрузиться, зарегистрироваться в LTE-сети, поднять TLS-соединение с MQTT-брокером, синхронизировать состояние и пройти ещё кучу слоёв бизнес-логики. С другой стороны — мобильное приложение и бэкенд для управления этой лампочкой (уже целая система собралась!). Там не меньше логики: от авторизации до “да кто блин так дизайн спроектировал?”. Пока дотапаешься до кнопки, пройдёт вечность.

В итоге, любое простое действие требует либо полного рабочего стека, либо моков с тестовыми сборками и отключёнными проверками. Либо дебагера с брейкпоинтами и ручными правками памяти. Всё работает, но каждый раз жрёт уйму времени и внимания.

Хотелось бы проще. Нужен способ аккуратно вмешаться в работу устройства — без отключения основной логики, без специальных сборок и независимо от режима. Не просто физическая кнопка, а полноценный интерфейс: настраивать параметры, включать/выключать функции, забирать данные.

И стало ясно: нам не хватает shell-интерфейса. Или CLI. Или терминала — называйте как угодно (разницу можно глянуть здесь). Но не просто не хватает — его придётся писать самим. Меня зовут Сергей Шилин, я руковожу разработкой электроники и встроенного ПО в Whoosh. Почему не взяли готовое и чем наш велосипед лучше — расскажу под катом!

Принес вам разбор подкаста Губермана с необычным гостем — Алексом Хоннольдом, скалолазом, покорившим одну из крупнейших горных вершин Северной Америки, Эль-Капитан. К тому же, без страховки. В разговоре с Губерманом он объясняет не как быть бесстрашным, а как строить масштабные цели на основе простых решений, чтобы получить грандиозный результат.

Знаете, в чём проблема большинства гайдов и курсов, которые обещают научить всему и сразу — да ещё и устроить на работу? Часто они учат примитиву, выдавая это за качественный контент. В итоге появляется много низкокачественного кода: на первый взгляд он работает, но в реальности трудно поддерживается.

Если в проекте нет структуры, он быстро превращается в кашу. Каждая доработка — это не отдельный продуманный модуль, а «приматывание новых кусков кода синей изолентой» с мыслью: «хоть бы не сломалось». Для новичка это особенно опасно: кажется, что всё нормально, пока проект маленький, но при росте даже простые изменения начинают занимать часы и ломать соседние части.

Вы наверняка задаётесь вопросом: «Почему рубрика называется “ИИ бот-модератор”, а автор тут рассказывает про качество кода?» На самом деле, всё связано.

Telegram-бот для группы — отличный пример проекта, который очень быстро обрастает фичами: команды, настройки, роли, интеграции, хранение данных, логирование, админка, модерация, ИИ и т.д. Если делать всё “в одном файле”, это почти гарантированно закончится болью. Поэтому в этой рубрике мы будем строить бота так, чтобы его можно было развивать: добавлять функциональность без постоянного страха «сломать всё».

Ни для кого не секрет, что вот уже несколько лет в некоторых регионах нашей страны имеются проблемы с навигацией. И если раньше мы всецело могли полагаться на спутниковые навигаторы, то сейчас приходится справляться без привычного «через сто метров поверните направо».

На связи Фарук, с некоторых пор я отвечаю за RnD в Whoosh, и сегодня я хотел бы рассказать вам о том, как мы справлялись с проблемами определения местоположения наших самокатов.

ПД — персональные данные.

Одни бизнесы пользуются услугами других бизнесов или частных исполнителей. Это база. 

Пример: обучающий центр хранит данные работников и учащихся в CRM.

Другой пример: флористическая студия пользуется услугами курьерской компании (или самозанятого курьера) для доставки букетов.

В этих и подобных случаях организации, ИП или самозанятые, исполняющие поручения компании — это третьи лица, обрабатывающие ПД.

Хотите увидеть нечто любопытное? Вот, как устранили проблему «антеннагейта» на iPhone в 2010 году. 20 байт.

iOS 4.0: 8d ff ff ff 91 ff ff ff 95 ff ff ff 99 ff ff ff 9d ff ff ff iOS 4.0.1: 86 ff ff ff 98 ff ff ff 9e ff ff ff a7 ff ff ff b0 ff ff ff

Контекст: в 2010 году, когда выпустили iPhone 4, пользователи заметили, что если взять телефон определённым образом, то количество полосок сигнала сети падает с 5 до примерно 2. Спустя насколько недель компания опубликовала письмо, в котором свалила вину за это на неправильную формулу.

Всем известно, что злые корпорации собирают о нас данные, но как именно они это делают?

Трекинг курсора, рейтинг номера который вы используете, Email трекеры, скорость печати и даже... определения дрожит ваша рука или нет.

А также как сайты легко вычисляют ВПН-щиков.

В этой статье мы разберемся во всем этом и составим портрет человека на основе собранных данных.

Привет, Хабр! Я Виктор, в Хайстекс руковожу отделом разработки. Сегодня расскажу про фичу, которая снимает ложную дилемму «API или универсальность», потому что оба сценария можно применять параллельно.

При переносе виртуальных машин между облаками и частными контурами API-интеграция обычно даёт максимум автоматизации. Но как только целевых площадок становится больше одной-двух или появляется «собранная на коленке» платформа, выясняется, что у этой автоматизации есть цена. Миграция через API превращается в отдельный проект на недели разработки и тестирования. Этот пост — для инженеров и архитекторов, которые занимаются миграциями ВМ и упираются в стоимость и сроки поддержки API-интеграций под каждую новую целевую площадку.

Под катом — как сделать целевую сторону миграции воспроизводимой без зависимости от API конкретного облака и без ожидания поддержки со стороны платформы.

Продолжая серию разборов в рамках сезонного ивента Season of the Gacha на HackTheBox, хочу поделиться прохождением MonitorsFour. Машина оказалась не самой сложной, но с неочевидным подвохом: Windows-хост с Docker Desktop, что добавило головной боли на этапе повышения привилегий. Признаюсь, меня поначалу сбило с толку, почему Nmap показывает Windows, а shell получается Linux, но об этом чуть позже.

В машине реализованы IDOR, актуальные CVE и побег из Docker-контейнера, и на мой взгляд, отличный набор для отработки навыков. Давайте разбираться!

Нужно быстро решить тест с помощью нейросети? 📸 Обзор ИИ решающих любые тесты по фото. Узнай, какая нейросеть для лучше справляется с физикой, задачами по математике и тестами по истории и биологии. Инструкция внутри.

Решил я тут, что будет удобно иметь S3 бакет как диск в системе для всякого. Так как я плотно работаю с Yandex Cloud, то и использовать буду их бакет.

У них довольно щедрые тарифы и достаточно большие бесплатные лимиты.

Я сижу на Федоре. Для подключения бакета буду использовать GeeseFS - - высокопроизводительная файловая система S3 ( Яндекс , Amazon ), соответствующая стандарту POSIX и написанная на языке Go.

GeeseFS позволяет монтировать S3 бакет как файловую систему. Файловые системы FUSE на основе S3 обычно имеют проблемы с производительностью, особенно при работе с небольшими файлами и операциями с метаданными. GeeseFS пытается решить эти проблемы, используя агрессивный параллелизм и асинхронность.

Будет работать кстати и на винде.

Естественно нужно иметь аккаунт в яндекс облаке. У меня он есть. Создать новый не представляет сложности. Там ещё и грант 4000 рублей дадут. Поэтому переходим к делу.

В облаке нужно будет создать бакет. А так же статические ключи доступа.

Скачиваю бинарник https://github.com/yandex-cloud/geesefs/releases/latest/download/geesefs-linux-amd64. Кстати должна быть установлена ещё fuse, в федоре она предустановлена.

В профиль aws нужно добавить созданный ранее статический ключ доступа. Если вы не пользовались aws cli, то нужно создать файл ~/.aws/credentials, если пользовались то файл уже есть. В него нужно добавить профиль