C *

Эта статья написана по итогам разработки геоинформационной платформы «RndFlow.Кругозор» и конкретной прикладной системы на её основе.

В рамках этой работы нам потребовалось интегрировать в единый программно-аппаратный комплекс большое количество российской и китайской аппаратуры, которая выдаёт в систему информацию географического характера (координаты и параметры объектов) в реальном времени. При этом аппаратура, как правило, так же требует и дистанционного управления – частично тоже в реальном времени, как результат активности оператора, частично в режиме настройки и введения в эксплуатацию.

Состояние аппаратуры и канала связи с ней является критичным параметром работоспособности системы в целом, и, следовательно, тоже непрерывно мониторится.

Сама система представляет из себя интеграционную платформу, которая поддерживает

Security Support Provider Interface (SSPI) - программный интерфейс в Microsoft Windows между приложениями и провайдерами безопасности.

В статье рассмотрим:
1. Как устроен SSPI и зачем нужны провайдеры
2. Разбор и создание кастомного SSP для перехвата учетных данных
3. Где искать следы в системе: реестр, логи, артефакты
4. Методы обнаружения и защиты

Издание SelaNi опубликовало результат анализа утечки секретных документов DARPA, слитых в сеть в начале недели. В документах в основном финансовые отчёты и перечисления финансируемых программ, но также там оказались планы и отчёты по экспериментам и разработкам проведённым агентством за период с 2009 до 2025 год.

Отчёт 2010 года свидетельствует о том, что основной проблемой военной промышленности США стал найм программистов. Основные критические системы, такие как банки, были написаны на COBOL, а в военной сфере по директиве DoD 3405.2 использовался только язык программирования Ada. Оба языка постепенно потеряли носителей и к 2010 году стало понятно, что им нужно искать замену.

На свете есть не так много вещей, способных выбесить программиста. И лишь одна делает это с гарантией: оборзевшая в край машина, возомнившая себя умнее человека.

А значит снова пришло время карать и патчить!

В статье разбираются три практических способа интеграции C кода с Python для ускорения вычислений, а так же поясняется причина по которой не используется NumPy. Каждый метод рассматривается с примерами кода и бенчмарками.

Предположим, вы пишете многопоточное приложение для Linux, которое рассчитано на длительную работу. Может — это СУБД или какой-нибудь сервер. Представим ещё, что ваша программа не рассчитана на какую-нибудь среду выполнения кода (скажем — на JVM, Go или BEAM), которая берёт на себя управление низкоуровневыми вещами. Вы сами управляете порождением потоков (thread), прибегая к системному вызову clone. Когда пишут на C — потоки создают с помощью pthread_create, а в C++ применяется std::thread. (1)

В программировании микроконтроллеров порой надо сделать так, чтобы после сборки артефактов в прошивке глобальные константы оказались в строго заданных адресах NOR Flash памяти. Причем при пересборке проекта эти адреса оставались прежними.

Это особенно полезно, если вы решили конфигурационные и калибровочные выделить в отдельный интервал Flash памяти.

Потом это требование международного стандарта программирования ISO-26262.
Делается для того, чтобы появилась возможность менять значения в этом интервале утилитой TunerPRO перед прошивкой бинаря.

Фиксированные адреса констант позволят вам всегда иметь один и тот же *.xdf файл для утилиты TunerPRO.

Всем привет. Недавно я занялся нахождением возможности бросить луч не используя классический метод с перемножением обратных матриц. Меня эта идея зацепила и я стал исследовать, возможно ли как-то сделать то же самое, но без обратных матриц. И вот что получилось. Есть видео и также описание код приложу в туториал.

TunerPRO это бесплатный бинарный редактор прошивок. Это аналог STM32Studio.
Эта программа позволит вам редактировать константы в готовом bin файле. Минуя стадию повторной пере сборки всего проекта прошивки. Можно сказать, что TunerPRO хакерская tool-а.

Эта утилита связывает воедино всю информацию про переменные. Это адрес ячейки памяти в бинаре, название физической величины, размерность переменной, размер параметра, формат ее хранения в памяти, имя переменной, множитель, единицу измерения, максимальное и минимальное значение. В то время как тот же *.map файл дает только сведения про имя адрес в памяти и размер.

Помимо всем известной Apple, на свете существовала еще одна «фруктовая» компания, выпускавшая очень популярные компьютеры.

И сейчас мы цинично оживим и запустим эмулятор этих замечательных машин.

Как бы я ни старался учиться электронике, я нахожу занятным освоить в первую очередь аналитическую геометрию, чтобы виртуозно манипулировать векторами и делать разные расчёты.

Я разрабатываю собственный движок, чтобы отработать математические навыки и подготовиться к математическому анализу. Да, мне уже 37 лет, а я всё ещё не знаю как пользоваться правильно дифференциальными уравнениями, хоть и понимаю из одной книги как это было важно для разных открытий, в том числе и для нахождения площади или длины кривых.

Свой путь я начал с линейной алгебры и до сих пор знаю наверное очень мало из этой области. Даже пробовал с утра просить нейросеть давать мне задачки из линейной алгебры и решал их, а потом отдавал на проверку. Эта алгебра показалась более дружелюбной для начала вхождения в изучение математики.

Как только я узнаю какую-то формулу или что-то открываю для себя новое, я тут же воодушевляюсь и очень радуюсь, и конечно не забываю добавлять в игровой движок новые знания, подчерпнутые из книг.

Я бы хотел рассказать как я бросил луч в сцену, на создание которого, а он ещё не доделан, я потратил 4 дня. Движок мой на C и поэтому думаю, что будет понятен каждому.

Я хотел разобраться в этом сам и не боялся времени, которое ускользает у нас каждый день. Больше люблю получать удовольствие от процесса и поэтому я не искал в книгах по началу как правильно бросить луч, но и потом как оказалось, что я не совсем понимаю примеры, которые мне подала нейросеть.

Нейросеть мне подсказала, что можно перемножить обратные (матрицу камеры и проекции) и умножить это на вектор и потом получается что-то, с чем я не понимал как работать и пошёл дальше своим путём.

Компиляцию большой программы можно сравнить с кипячением воды. Вы никогда не можете сказать сколько еще осталось времени до окончания процесса. Многим пользователям GUI‑IDE приходится страдать от того, что запустив сборку проекта приходится ждать окончания непредсказуемое время.

Однако эту проблему можно решить, если собирать код скриптами сборки. Достоинством сборки проекта из самостоятельно написанных скриптов является то, что в процесс сборки можно добавлять всяческие полезные механизмы. Вы программируете не только свою прошивку, но и процесс сборки самой прошивки. Здорово?

В этом тексте я написал про то, как добавить индикатор прогресса в процесс сборки прошивки.

В обсуждениях компьютерного зрения обычно речь идёт об OpenCV или нейронных сетях глубокого обучения наподобие YOLO. Однако в большинстве случаев для работы с компьютерным зрением требуется понимание базовых алгоритмов, чтобы можно было адаптировать их под свои нужды.

Мне захотелось понять, насколько далеко я смогу зайти, оставив в computer vision только самый минимум: одни лишь 8-битные изображения в градациях серого; никаких сложных структур данных, старый добрый C, немного байтовых массивов и единственный файл заголовка. В конце концов, изображение — это ведь просто прямоугольник из чисел, не так ли?

Этот пост — экскурсия по алгоритмам, лежащим в основе Grayskull — минималистичной библиотеки компьютерного зрения, спроектированной для устройств с ограниченными ресурсами.

Эта заключительная часть данной серии (ссылка на первую часть) должна быть выйти раньше, но из-за многих факторов (об этом будет в конце статьи, если кому интересно) этого не произошло. Но звёзды сошлись и результаты экспериментов собраны здесь.

В данной статье поясню, как я разбирался в работе файловой лицензии, как новая версия программы не поддалась мне с первого раза (поэтому в этот раз патч сделан по иной схеме, но лучше с моей точки зрения), а так же поговорим о экспериментах с живым HASP ключом.

Disclaimer: Данная заметка написана в ознакомительных целях и не является руководством к действиям. Статья в этот раз написана таким образом, что в ней описываются мои мысли и шаги, как я к этому пришёл. Мне кажется, что это интереснее и позволяет перенять логику решения подобных задач.

В прошлой статье был рассмотрен процесс создания без стековых сопрограмм на основе библиотеки прото потоков. При этом вся работа по хранению состояния сопрограммы и сохранению ее параметров полностью ложится на плечи программиста. В данной статье я хочу рассказать о том, как можно автоматизировать выполнение этих задач при помощи стековых корутин, рассмотрю 3 способа передачи управления от одной сопрограммы к другой, и опишу с  какими проблемами приходиться сталкиваться при создании стековых корутин. Продолжим писать на языке Си и добавим ассемблер.

Для начала вспомним сопрограмму для вычисления чисел Фибоначчи, рассмотренную в предыдущей статье. Для её корректной все переменные, необходимые для работы алгоритма, а также состояние выполнения сопрограммы приходилось хранить в отдельной структуре, передаваемой сопрограмме в качестве параметра. Теперь я хочу избавиться от этой структуры и хранить состояние корутины при помощи локальных переменных, как это делается в обычных функциях. Функции хранят локальные переменные в стеке, следовательно, нам также нужен стек.

Под обычной я подразумеваю функцию, определённую синтаксисом языка, с указанием возвращаемого типа, имени функции, а также её параметров.

Однако, использовать стек как это делается в обычных функциях мы не можем из-за того, что сопрограмма должна приостанавливать свое выполнение и передавать управление вызывающему коду, а при повторном вызове продолжать свою работу. 

Обычная функция в Си передает управление вызывающему коду при помощи оператора return. При этом область стековой памяти, хранящая локальные переменные, больше не принадлежит функции. 

Многие embedded-разработчики привыкли работать без автоматизированных тестов, полагаясь на ручное тестирование и отладку через программатор. Это кажется простым и быстрым решением для небольших проектов. Однако при росте кодовой базы и команды такой подход приводит к критическим проблемам: баги возвращаются в новых релизах, знание о системе хранится только в головах разработчиков, а каждое изменение требует длительного ручного тестирования на стенде.

Автоматизация CI/CD для embedded-систем решает эти проблемы, хотя требует начальных усилий на настройку инфраструктуры.

В сентябре мы рассматривали релиз 86Box v5.0, приуроченный к тридцати годам со дня выхода в розничную продажу Windows 95, и пообещали показать ещё кое-что. О чём мы сознательно умолчали, и почему оставили находку для отдельной статьи?

Многие разработчики привыкли везде ставить if-проверки, даже для условий, гарантированных кодом. Зачем проверять то, что не может нарушиться? Такие проверки создают шум в коде и мусор в релизе. Assert решает эту проблему: документирует допущения и исчезает из финальной сборки. В статье покажу все преимущества assert'ов и предостерегу от подводных камней их использования.

Библиотеки на С слишком сложны. И в этой статье я хочу подробно описать что конкретно под этим имеется в виду и почему оно происходит

Нет, я не про сложность задач, которые они решают, не про количество кода или его качество, а про то, что они представляют собой для конечного пользователя.

Библиотеки не просто сложны, они выглядят намеренно переусложнёнными, как будто разработчики намеренно делали всё, чтобы то во что они вкладывали годами свой труд невозможно было использовать.

Для незнакомых с ситуацией вкратце - любая библиотека на С это в конечном счёте всего лишь набор .c файлов и набор .h файлов, а также опции компиляции которые записываются в современности в CMakeLists.txt. Для адекватных библиотек CMakeLists.txt обычно состоит из набора опций в самом верху (и только они нужны пользователю) и дальше описания таргетов (библиотеки, исполняемые файлы), зачастую это укладывается в сотню строк

Но по какой-то причине в реальности всё совсем не так и тут нужно смотреть на примеры

Типичным примером можно считать репозиторий OpenSSL. Взгляните на (ЧАСТЬ) того что видит перед собой человек, который хочет использовать OpenSSL:

Всем привет!

В данной статье я хочу Вам рассказать про датчик HEDR(от компании avago technologies) - это двухканальный инкрементальный оптический датчик, предназначен для измерения пройденного пути, линейной скорости, угловой скорости и направлении вращения вала.
С помощью данного датчика будет реализован энкодер на базе микроконтроллера STM32, который будет производить вычисление пройденного пути.

Будет рассмотрено:

Принцип работы датчика HEDR-5420-ES214;

Схема подключения к микроконтроллеру STM32;

Программная реализация (расчет пройденного пути и вывод информации на дисплей).