C++ *

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.)

На момент написания этого текста текущей версией Android Studio была версия 1.0.1. Компилятор Intel C++ Compiler for Android, будучи частью Intel Integrated Native Developer Experience (Intel INDE), поддерживает Android Studio 1.0.1 в Intel INDE 2015 Update 1. Поскольку Android Studio 1.0.1 не поддерживает Android NDK, в этой статье описаны шаги для создания нативного Android-приложения с использованием Android NDK r10d и компилятора Intel C++ Compiler for Android. Поехали!

Android Studio в качестве системы сборки использует Gradle. На момент написания статьи Gradle в процессе сборки вызывала систему NDK. В Android NDK r10 и более поздней версии после инсталляции Intel INDE компилятор Intel C++ Compiler for Android (ICC) не является более используемым по умолчанию компилятором в системе сборки NDK.

Хочу поделиться с вами историей о том, как мы опробовали статический анализатор кода PVS-Studio в своем проекте и попытались определить, какую выгоду можно извлечь из этого инструмента. В этой статье не будут описаны уникальные и интересные для специалистов программные ошибки. Все найденные в коде статическим анализом баги и недочеты оказались достаточно прозаичными. Я опишу здесь взгляд на данный инструмент с точки зрения руководителя проекта. Возможно, этот ракурс не так точен и однозначен, как оценка инженера: своё влияние оказывают особенности организации работы в конкретном проекте. Но все же я думаю, что приведенные в статье мысли могут оказаться интересны тем, кто задумывается об использовании статического анализа в работе. Или тем, кто сталкивается в своих проектах со значительными потерями ресурсов на фиксы ошибок, отлавливаемых на стадии тестирования.

Привет, Хабр!

А давайте поговорим про одну из легенд Амазона — книгу «Elements of Programming Interviews: The Insiders' Guide».

Дискуссии о текущем положении C++ в мире программирования, как правило, делят участников на два фронта: одни этот язык недолюбливают, пророча ему скорую гибель; другие же наоборот утверждают, что на C++ писали, пишут и будут писать. Я бы сказал, что истина находится где-то посередине, но это означало бы, что C++ находится в неком «подвешенном» состоянии, в котором он был, например, между выходами стандартов C++03 и C++11. На самом деле всё обстоит немного иначе. Как? Давайте попробуем в этом разобраться.

Доброго времени суток.

Это продолжение статьи, в котором я расскажу о создании клиента для моего чата.

Несколько месяцев назад понадобилось разработать чат для локальной сети одного офиса, а также выступить с этой программой на научной конференции. Делать его я решил в среде разработки Builder C++ 2006. При написании статьи у меня возникла одна самая главная проблема — полное отсутствие опыта в работе с сетями в билдере, поэтому статью пишу для таких же «программистов», как я. Отмечу сразу, в интернете найдется множество программ, которые, несомненно, будут лучше моей, но задание было не найти программу, а разработать. Статья получится большая, поэтому разделю ее на 2 части — серверную и клиентскую.

Продолжение публикации «Локализация WPF страниц». Интернационализация C++ проектов — это в основном перевод RC ресурсов. Как и раньше, рассмотрим процесс локализацию на простом примере MFC проекта.

В этой статье я расскажу, как использовать PVS-Studio для статического анализа программного кода на языках С/C++ на примере open-source проекта Wireshark. Начну я с краткого описания анализатора сетевого трафика Wireshark и продукта PVS-Studio. Опишу подводные камни процесса сборки и подготовки проекта к статическому анализу. Постараюсь сформировать общую картину о продукте PVS-Studio, его преимуществах и удобстве использования, приводя предупреждения анализатора, примеры кода и собственные комментарии.

Чего только ни услышишь от апологетов тех же Java или C# про разработку на C/C++! Якобы этот язык устарел и на нем никто не пишет. Вот только когда требуется создать no latency или low latency сервис или нужно сэкономить память и время выполнения узкого места обработки больших объемов данных, то тут же прибегают за помощью к «архаичным» разработчикам на C/C++. Просто потому, что эти ребята умеют вручную управлять памятью и прекрасно представляют, что за начинка у той или иной высокоуровневой операции. Сегодня наша задача — стать на шаг ближе к этим ребятам.