C++ *

В один момент понадобилось мне интегрировать рекламу в мобильное приложение на Qt и я был сильно удивлен, обнаружив, что решений, в общем-то, и нет. Нет, есть конечно, V-Play AdMob плагин, но вы меня извините, 160 баксов за то, что можно сделать за выходные — это чересчур. Последующие поиски привели меня к этой статье на хабре, которая послужила материалом для Android реализации, а в итоге получился небольшой фреймворк, для работы с AdMob рекламой на IOS и Android.

Всем привет!

Мы продолжаем собирать интересных докладчиков в разных городах необъятной. Недавно мы провели встречу в Великом Новгороде и теперь готовим встречу в Нижнем. Напомним, что мы стараемся не просто организовывать интересные встречи, а создать хороший повод посетить прекрасные города.
NB Из Санкт-Петербурга до Нижнего два часа на самолете, из Москвы и того меньше. Когда будете искать что можно посетить в Нижнем, не забудьте посмотреть информацию о шаверме на Средном.
Итак, встреча пройдёт 4 июля в 6 корпусе НГТУ им. Р. Е. Алексеева (Нижний Новгород, Казанское шоссе, 12). В организации встречи нам очень помогли НГТУ им. Р. Е. Алексеева, Яндекс и Intel — спасибо им!

Программа встречи.

11.30 Регистрация.
12.00 Роман Кашицын, Яндекс, Практичный API для хранилища данных
12.50 Катранов Алексей, Intel, Вычислительные графы и параллелизм.
13.40 Перерыв
14.00 Александр Фокин, Яндекс, Resumable функции в C++

Зарегистрироваться на встречу можно здесь, на этот раз регистрация закроется за пару дней до встречи: 2 июля. Подробности о докладах и докладчиках под катом.

Наша команда проверяет большое количество открытых проектов, чтобы продемонстрировать возможности анализатора PVS-Studio в нахождении ошибок. После наших статей нередко звучит вопрос «Как же программа работает с этими ошибками?». Попробую на него ответить.

Доброго времени суток, хабр!


Моим основным ЯП является D. Всегда понимал, что он будет проигрывать C++ из-за сборщика, каких-то высокоуровневых плюшек и т.д. Но никогда не доходили руки проверить насколько. Решил написать простенький классификатор (даже не помню метод как называется) и проверить. Результат меня приятно удивил: версия C++ отработала за 5.47 сек, версия D — за 5.55 сек. «0.08 сек при обработке файла в 74Мб это не так уж и много» — подумал я. Но, на всякий случай, решил попробовать собрать код на D с помощью gdc (dmd как frontend, gnu backend) и тут уже в душу закрались сомнения, что я всё сделал правильно: код отработал за 4.01 сек, что более чем на 20% быстрее версии на С++. Решил собрать с помощью ldc2 (dmd frontend, llvm backend): 2.92(!!) сек. Тут я решил разобраться.

Часть 1
Часть 2

Что вы сделаете, если завтра выиграете в лотерею? Купите спортивную машину, бросите работу и поедете в турне по США? А может быть станете основателем собственной компании, приумножите состояние и купите личный самолёт?

Мы все любим делать планы, и чаще всего они опираются на наше финансовое состояние. Такие планы могут быть описаны функцией. К примеру, план покупки машины это:

pair<Car, Cash> buyCar(Cash cashIn)

На входе у нас некоторое количество денег (Cash), а на выходе новенькая машина (Car) и какое-то количество(не факт, что положительное!) оставшихся финансов (Cash).В общем, финансовый план — это функция, которая принимает деньги и возвращает результат, плюс оставшееся количество денег. Он может быть описан шаблоном:

template<class A>
using Plan = function<pair<A, Cash>(Cash)>;

Вы можете объединять маленькие планы чтобы получить большой. К примеру, вы можете пустить оставшиеся после покупки машины средства на свою поездку или инвестировать в бизнес. Если у вас есть вещи, уже вам принадлежащие, они могут стать часть ваших планов:

template<class A>
Plan<A> got_it(A a)
{
    return [a](Cash s) { return make_pair(a, s); };
}

Какое отношение имеют все эти мечты к решению нашего пазла? Ранее я говорил, что нам нужно где-то сохранять состояние, и это способ, которым программисты на функциональных языках работают с состоянием. Вместо явного модифицирования состояния они пишут код, который генерирует план действий.

Часть 1
Часть 2

Иногда программисты на С++ просят привести пример задачи, которая не может быть решена без использования монад. Начнём с того, что этот вопрос неверен сам по себе — это всё-равно, что спрашивать, существует ли задача, которая не может быть решена без циклов. Очевидно, если в вашем языке есть поддержка оператора goto, вы можете обойтись без использования операторов цикла. Что монады (и циклы) могут сделать для вас, это упростить ваш код и помочь лучше его структурировать. Как использование циклов превращает спагетти-код в нормальный, так и использование монад может превратить ваш код в императивном стиле в декларативный. Эта трансформация может помочь легче писать, понимать, поддерживать и расширять ваш код.

Ну и вот вам задачка, которая может попасться на собеседовании. Она не совсем тривиальна, возможно несколько подходов к решению и лучший из них не сразу очевиден — как-раз то, над чем стоит подумать.
Вам предлагается следующий пазл:

  s e n d
+ m o r e
---------
m o n e y

Каждая буква соответствует цифре от 0 до 9. Нужно написать программу, которая подберёт такие соответствия, чтобы написанная операция сложения была верной. Перед тем, как продолжить чтение статьи — подумайте минутку, как бы вы решили эту задачу?

Новая версия CrystaX NDK 10.2.0 доступна для скачивания.

В этой версии мы сконцентрировались в основном на исправлениях и мелких улучшениях, но есть и несколько более крупных фич.

• Реализация AI: как сделать максимально просто?
• RPC клиент-сервер: json или бинарная «самопальщина»?
• Асинхронные сокеты или многопоточная архитектура?
• Кеширование объектов на уровне приложения или больше памяти для СУБД?
• Работа с БД без Reflection API: действительно ли это так сложно?

        Сегодня мы продолжим рассматривать архитектуру и особенности реализации игрового backend'а на С++ для онлайн игры на примере ММО РПГ «Звездные Призраки». Это вторая часть статьи про сервер, начало можно прочитать здесь.

Шаблоны в С++ являются средствами метапрограммирования и реализуют полиморфизм времени компиляции. Что это такое?
Это когда мы пишем код с полиморфным поведением, но само поведение определяется на этапе компиляции — т.е., в противовес полиморфизму виртуальных функций, полученный бинарный код уже будет иметь постоянное поведение.

Здравствуйте! Сегодня хочу рассказать о том, как сделать устройство, которое позволяет копировать Touch Memory фирмы Dallas. Статья предназначена для тех, кто имеет опыт в программирование на языках C/C++. Рассказывать, как устроен протокол OneWire я не собираюсь, т.к. в интернете куча информации на эту тему.

Итак, что нам понадобится для изготовления данного устройства:

1) Atmega8
2) FTDI RL232, преобразующий USB в USART
3) Драйвер для FTDI RL232
4) Программатор(Я использовал USBasp)
5) Visual Studio
6) Atmel Studio
7) Макетная плата

Добрый день, хаброжители!

Введение

В свободное от работы время увлекся написанием приложений на PyQt5. И свой давний проект по ведению домашней бухгалтерии MyWallet решил в конце мая переписать с плюсов на Python, так как в предыдущей версии были допущены ряд архитектурных ошибок, которые на хотелось исправлять. Поэтому собрав PyQt5 из исходников под Fedora 21, где-то за две недели реализовал весь функционал, который был ранее. И теперь встает вопрос в визуализации данных по расходам/доходам помесячно. Так как имел опыт визуализации данных с помощью QCustomPlot , хотел визуализацию сделать с помощью этой либы. Но к огорчению, не нашел биндов.

Наша компания создаёт, продвигает и продаёт статический анализатор кода PVS-Studio для C/C++ программистов. Однако, наше взаимодействие с клиентами не ограничивается исключительно продажей им лицензий на продукт PVS-Studio. Например, мы занимаемся некоторыми контрактными работами. В силу NDA обычно рассказать о них мы не можем, да и интересного рассказа не получится. Названия проектов, в которых мы принимаем участие, тоже ничего не скажут большинству наших читателей. Но в этот раз, название как раз говорит о многом. Мы поработали вместе с компанией Epic Games над проектом Unreal Engine. Об этом и будет наш рассказ.

Вот уже 3-й год как я нарадоваться не могу на Qt. В нем нахожу только достоинства. Он позволяет почти все. А что не позволяет, но очень надо — можно добавить и пользоваться. Так получилось и в этот раз.

Предыстория

Почему-то у меня к Arduino было отношение как к игрушке. До тех пор, пока не набрел на Arduino Due. Зацепила строчка в описании к модулю, что он построен на контроллере ATSAM3X8E (ядро Cortex M3). Дело в том, что с данным контроллером (вернее, с его младшей версией) я знаком не понаслышке.

Второе — и это заставило его уже купить — это цена. У меня есть опыт разработки железа на похожем контроллере (разрабатывал автомобильный трекер), и этот опыт настойчиво зашептал, что цена за модуль с доставкой в 15$ при стоимости только контроллера на Диджикее в 12$ — это очень выгодно. Бонусом шел интегрированный источник питания c диапазоном входного напряжения от 18В до 7В, 2 USB (Programming и Native).

В одном из моих проектов, который был связан с компьютерным зрением, возникла задача сортировки большого массива чисел (около 100 млн. элементов). Код сортировки должен был выполняться как можно быстрее, причем с возможностью исполнения на нескольких процессорах, и желательно на GPU. Сортировка реализованная в стандартной библиотеке C++ не подходила: она основана на алгоритме Quick Sort, который на данный момент не поддается массивному распараллеливанию на GPU. Поиск других способов привел к алгоритму Radix Sort, но в найденных источниках описывалась реализация требующая большого расхода памяти, точнее памяти требовалось: (количество элементов массива) * (размер radix массива). Для массива 100 млн. элементов и radix массиве размером 256 элементов памяти потребовалось бы 25.6 Гб, мало реальное требование, на текущий момент развития вычислительной техники. Но для распараллеливания вычислений алгоритм Radix Sort подходит неплохо, собственно поэтому автор попытался доработать этот способ, чтобы уменьшить расход памяти до приемлемых значений.

Часть 1. Введение. Создание класса и добавление свойств. Расширение класса С++ с помощью Blueprint.
Часть 2. Классы геймплея. Структуры. Отражение (reflection) в Unreal. Object/Actor итераторы. Менеджер памяти и сборщик мусора.
Часть 3. Префиксы в именах классов. Целочисленные типы. Типы контейнеров. Итераторы контейнеров. Цикл For-each, хеш-функции.
Часть 4. Unreal Engine 4 для Unity разработчиков.
Часть 5.…



От Автора: Начало лето выдалось жарким на проекты, поэтому оформление перевода долго откладывал, дальше будет быстрее.

Эта статья является продолжением перевода части документации по UE4. Оригинальную статью вы можете найти пройдя по это ссылке.

Постановка задачи

Наша цель — понять, насколько можно доверять оптимизацию своего кода компилятору, и можно ли облегчить (осложнить) его задачу?

Почему все одинаково?

Повторим наши замеры (смотри предыдущую статью), попросив компилятор оптимизировать наш код. Чтобы компилятор не увлекся, в код добавим вывод суммы:

Введение

Решение задачи поиска минимальных остовных деревьев ( MST — minimum spanning tree) является распространенной задачей в различных областях исследований: распознавание различных объектов, компьютерное зрение, анализ и построение сетей (например, телефонных, электрических, компьютерных, дорожных и т.д.), химия и биология и многие другие. Существует по крайней мере три известных алгоритма, решающих данную задачу: Борувки, Крускала и Прима. Обработка больших графов (занимающих несколько ГБ) является достаточно трудоемкой задачей для центрального процессора (CPU) и является востребованной в данное время. Все более широкое распространение получают графические ускорители (GPU), способные показывать намного большую производительность, чем CPU. Но задача MST, как и многие задачи по обработке графов, плохо ложатся на архитектуру GPU. В данной статье будет рассмотрена реализация данного алгоритма на GPU. Также будет показано, как можно использовать CPU для построения гибридной реализации данного алгоритма на общей памяти одного узла (состоящего из GPU и нескольких CPU).

Не так давно мне пришлось обращаться к хранилищу ZooKeeper из кода на C++. Приличной С++-обёртки для сишной библиотеки libzookeeper не нашлось, поэтому её пришлось написать самому. В процессе реализации я существенно видоизменил подход авторов java-библиотеки к построению API и теперь хочу поделиться с вами причинами и результатами принятых решений. Несмотря на ключевые слова С++ и ZooKeeper, подход, описанный в статье, подходит для организации доступа к любым хранилищам, и вполне реализуем на языках, отличных от С++.

Один мой знакомый подкинул мне интересную задачку: нужно вызвать функцию через указатель и передать в нее предварительно сохраненные аргументы. Обязательным условием было не использовать std::function. Я хочу поделиться с вами моим решением этой задачки. Не судите строго приведенную реализацию. Она не в коем случае не претендует на полноту и всеобъемлимость. Я хотел сделать все как можно проще, минимальным, но достаточным. Кроме того, решений будет два. Одно из них, по моему мнению, лучше чем другое.

Постановка задачи

Нас интересует скорость различных стандартных инструментов C++ для выполнения однотипных операций над большим количеством элементов (циклы, алгоритмы STL, итераторы, указатели и т.д.). Для упрощения будем считать исходной задачу вычисления суммы большого количества целых чисел. (Ссылка для тех, кто не любит читать, а любит смотреть.)