C *

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл, я разработчик СХД в YADRO и ML-энтузиаст, автор книги "Hands-on Machine Learning with C++". Я заметил, что роль С/С++ в экосистеме машинного обучения трансформируется прямо сейчас. Чтобы понять, какое значение язык играет в развитии ML, мы поговорим о классическом применении C++ для ручной оптимизации вычислительных ядер. Затем разберемся, почему новый стандарт не закрепляет реализаций линейной алгебры, а отдает это на откуп поставщикам стандартной библиотеки и вендорам оборудования. И в завершение подумаем, как работать с «зоопарком реализаций», который из-за этого остается. 

Прошлым летом подарили сыну магнитную азбуку. Ну, знаете, такие буквы на магнитах, можно составлять слова на холодильнике. Ну само собой получилось, что мне захотелось составить что‑то из всех букв.

Оказалось, что классика вроде «Съешь ещё этих мягких французских булок» не подходит — в моём наборе каждая буква была только один раз. А те панграммы, где буквы не повторяются (можно найти, например, у Лебедева в «Ководстве») — «Эй, жлоб! Где туз? Прячь юных съёмщиц в шкаф.» или «— Любя, съешь щипцы, — вздохнёт мэр, — кайф жгуч» — они, скажем так, на любителя. Слишком много восклицаний, междометий и прямой речи. Хотелось чего-то более пристойное и связное.

У меня получилось найти следующую панграмму:

«Съев мяч, щипцы, эльф‑конюх ждёт груз шайб»

В ней все 33 буквы русского алфавита, каждая по одному разу. В статье — как я её искал, фильтры словаря и то, как устроен поиск.

Привет, мой читатель с Хабра!

Знаешь ли ты о том, что такое многопоточное программирование? Если да, то это хорошо! Если же нет, то придётся почитать немного скучноватой теории про такую известную технологию программирования, как многопоточное программирование, а затем мы копнём эту тему глубже…

Руководство по разработке своей версии vsnprintf для целочисленных значений для увлекающихся osdev. Проходит стандартные тесты от gcc

В этой статье речь пойдёт не просто об очередном алгоритме, а о том, как можно обойти классический бинарный поиск. Казалось бы, что может быть эффективнее старого доброго деления массива пополам для нахождения значения в отсортированных данных? Однако можно пойти дальше. В этой статье будет рассказываться о самодельном алгоритме «SIMD Quad» - квадратичном поиске.

Идея возникла из необходимости быстро искать 16-битные целые числа в массивах размером до 4096 элементов — именно такие структуры лежат в основе популярного формата Roaring Bitmap. Вместо того чтобы на каждом шаге сравнивать искомый элемент только с одной серединой интервала, авторский алгоритм использует две ключевые аппаратные особенности современных процессоров. Во-первых, это SIMD-инструкции, позволяющие за раз сравнить до 16 элементов. Во-вторых, это распараллеливание работы с памятью, которое даёт возможность безболезненно делить массив не на две, а сразу на четыре части. Так родился гибрид, который сначала выполняет учетверённый поиск по блокам, а затем находит нужный элемент с помощью векторных инструкций. Давайте разберёмся, как это работает и почему такой подход действительно позволяет превзойти бинарный поиск.

Приветствую читатель!

Для тех кто со мной впервые вот оглавление:

Часть 1

Часть 2

Часть 3

Код лежит тут

Подразумевается что читатель знаком с архитектурой аллокатора из части 3 и понимает алгоритм неявного списка свободных блоков который был освещен в части 1

Аллокатор работает стабильно, все тесты зеленые, включая тесты на стабильность. И следующим шагом логично бы реализовать перегрузки new и delete для abi, но вот незадача: там есть версии принимающие дополнительный аргумент, а именно выравнивание. Эту фичу я реализовать как раз забыл. В архитектуре которая рассматривается в предыдущей статье это оказалось простой, но интересной задачей. Ее мы и обсудим ниже.

Решение потребовало реализации функции mem_malloc_aligned которая выделит бОльший кусок памяти с учетом запрошенного выравнивания что бы мы там точно нашли правильно выровненный адрес.

Но что если адрес указателя из mem_malloc_aligned не совпадает с адресом указателя который вернул mem_malloc? Что делать в mem_free? Что делать в mem_realloc? Как мне работать с указателем перед которым не хедера?

Для начала я решил применить технику добавления смещения перед payload выровненного блока вместо хедера, смещения до payload изначального блока у которого есть хедер и футер.

Но как мне отличить offset от header? Я решил добавить magic number в хедер и футер увеличив тем самым размер оверхеда в 2 раза и раз уж от него считалось внутреннее выравнивание блоков памяти в аллокаторе и минимальный размер блока, то теперь минимальный размер блока стал 32 байта, а с оверхедом все 64. Теперь можно просто проверять magic number и если он не совпадает, то интерпретировать число на месте хедера как смещение до payload блока который вернул mem_malloc и далее получив на него указатель работать с блоком стандартным образом.

У меня было множество вело фар и всегда меня напрягало то, что фара включается практически мгновенно.

Глаза даже не успевают приспособиться и это доставляет существенный дискомфорт.

В связи с этим я принял решение разработать свою безопасную вело фару.

Примерно полгода назад я познакомился с VLIW‑процессором Эльбрус-8СВ. На тот момент у меня уже был опыт написания кода на ассемблере для VLIW‑процессора TMS320C66. Поэтому я захотел сделать нечто похожее для Эльбруса, а именно, написать алгоритм FFT на ассемблере. Но из‑за нехватки документации на инструкции процессора мне пришлось начать с реализации какого‑нибудь простого алгоритма на Си, чтобы изучать его ассемблерный вывод.
По результатам этой работы была опубликована предыдущая статья на Хабре.

После завершения той статьи я решил попробовать написать алгоритм FFT на Си для Эльбруса. Работа ещё не завершена, но определённые успехи уже есть (сравнение с EML присутствует). В этой статье я хочу поделиться полученными на данный момент результатами.

Изначально цели у меня свергнуть с пьедестала популярные сетевые инструменты типа BloodHound и иже с ними не было. Нет ее и сейчас. У них было, есть и будет заслуженное место в арсенале redteam и blueteam‑команд. Все нижеописанное можно воспринимать с легкой иронией, как необычный побочный эффект моих изысканий.

Вопрос у меня был простой — какие компоненты подсистемы COM лежат в основе AD? Если вкратце, то Windows управляет AD через ADSI — Active Directory Service Interfaces. Это довольно замороченная COM‑абстракция над LDAP, которую использует сама Windows, когда компоненты, подключенные к домену, запрашивают каталог. Её используют процессы групповой политики, оснастки MMC и так далее

И, не сказать, чтобы прям совсем неожиданно, как побочный эффект ковыряния, вдруг обнаружилось, что вам не нужно самому пытаться построить топологию локальной сети под управлением AD — Windows это уже сделала за вас. И попросить у Windows эти результаты может кто угодно. Даже простой пользователь, без повышенных прав.

Вот уже более 20 лет проходит масштабная конференция разработчиков свободного и открытого ПО – FOSDEM. Для CodeScoring она примечательна тем, что с 2021 года на ней регулярно представлен тематический деврум "SBOMS and supply chains" посвященный составу программного обеспечения и цепочкам поставок.

Эта статья – адаптация доклада "LibreOffice and Collabora Online – how we managed to automate SBOM generation for a large legacy project", с которым Торстен Беренц выступил на конференции в 2026 году. Специально для вас мы перевели выступление и превратили его в статью, оригинал доклада на английском языке – по ссылке.

Привет, Хабр! Меня зовут Владислав, я разрабатываю компиляторы в YADRO. В этой статье я расскажу вам про алиасинг памяти в C++: как он развивался, к чему пришел сейчас и что комитет по стандартизации языка думает делать с алиасингом в будущем. По пути я немного затрону алиасинг в других языках, рассмотрю связанные случаи undefined behavior, а также пропозалы C++, которые, как ожидалось, проблемы с алиасингом решат.

В третьей статье пойдет речь уже о готовом аллокаторе который вполне пригоден для распределения памяти

Я продолжаю освещать работу с USB на Raspberry Pi Pico. В текущей статье хочу привести пример, как можно использовать Raspberry Pi Pico в качестве загрузочного USB-устройства.

В этом тексте рассматривается метод преобразование двоичного числа в строку без использования операций деления и остатка.

Как-то давным-давно я заинтересовался дешевым железом, ибо был студентом-ардуинщиком, который очень хотел сэкономить. И как-то раз пришла идея — поработать с E-INK дисплеем. Цены на новые модули на Али кусались, поэтому я отправился шерстить Авито и нашел там объявление о продаже б/у электронных ценников из супермаркета и DNS.

О чудо! Всего 250 рублей за штуку: плата, контроллер, корпус, и оно даже работает... наверное.

Я заказал целую партию, не подозревая, что внутри меня ждет коррозия всего - чего можно, чип nRF52832 в новой партии, нестандартный протокол связи и абсолютный ноль документации. О том, как я ковырял эти платы китайским программатором, как писал в RAM через GDB, убил пару ценников, экранов и в итоге завел дисплей через Zephyr RTOS. Спойлер: фрактал Мандельброта успешно выведен! Дум не за горами

Существует два фундаментальных подхода к доставке данных: уникаст - передача "точка-точка", и мультикаст - передача "один-ко-многим". Подавляющее большинство данных в локальных и глобальных сетях ходит по TCP, уникасту. У большинства программистов сложилась четкая ассоциация: если нужно устроить сетевое взаимодействие, то используем TCP. Но в финансовой сфере на этот счёт мы привыкли думать по-другому. Если требуется построить систему с минимальным временем отклика, но при этом с высокой пропускной способностью и надежной доставкой, то мультикаст годится лучше.

Много лет назад моя рутинная работа заключалась в поддержке большой базы кода на C++. Этот проект был настоящим кормильцем всей компании, и в нём предоставлялся публичный HTTP API, через который принимались онлайн-платежи. Речь шла об обработке платежей в размере миллиардов евро ежегодно.

Тогда меня ещё было не назвать опытным C++-разработчиком. Разумеется, я знал о неопределённом поведении, но как о чём-то абстрактном, о беде, которая приключается только с новичками. Как же я был неправ!  

В этой статье везде, где написано «структура», я имею в виду «структура или класс».

В этом тексте я произвел обзор микросхемы SPI-NOR FLASH памяти MX25L6433F.
Показан код, который позволит запустить на микросхеме файловую систему LittleFS.

Не так давно у меня на руках появилась плата RK-ZYNQ7020-F REV 1.1.

В данной статье я хочу поделиться своим опытом, связанным с подготовкой buildroot для данной платы. Здесь мы разберем этапы от формирования xsa файла до запуска платы и первых логов, с объяснением что происходит в железе на каждом этапе.
Также в рамках этой статьи я не буду использовать FSBL, мы попробуем обойтись U-Boot SPL.

Итак, приступим к рассмотрению!

Описание отладочной платы

Базовый набор периферии на данной плате, заявленный в документации:

В предыдущих частях этой серии статей мы рассказали о платформе быстрого прототипирования Zynq SDR,¹ представили этапы использования MATLAB и Simulink для разработки алгоритма, который может успешно обрабатывать и декодировать передачи ADS-B,² а также показали, как проверить алгоритм как в симуляторе, так и с помощью реальных данных, полученных с платформы SDR.³ Конечная цель всех этапов — создать проверенную модель, которую можно преобразовать в код на языках C и HDL и интегрировать в программно-аппаратную инфраструктуру платформы SDR.