C++ *

Углубленный взгляд на устройство работы New | Delete

Переопределение, new_handler, типы new, внутренняя реализация

Привет Хабр!

Сегодня я решил закрыть трилогию статей, а закончи парой не мало важных тем. Хочу сказать огромное спасибо тем кто активничает и задает вопросы. Ну что ж, начнем.

Приветствую вас, дорогие читатели! В этой статье мы разберёмся в том, как нам добраться от самого нуля до первого треугольника. Мы будем использовать Vulkan API 1.0, а затем будем переходить к всё более и более новым версиям этого API. Это моя первая авторская статья, поэтому прошу вашей поддержки. Цель данной статьи - разъяснить процесс отрисовки треугольника так, чтобы любой мог не просто нарисовать треугольник, а понять как устроен простейший рендеринг на Vulkan API на примере отрисовки треугольника.

В данной статье я описываю свой опыт разработки приложений с OpenCL/SYCL.

Вычисления на видеокартах ассоциируются преимущественно с графикой, научными вычислениями и с недавних пор с нейросетями. Но чаще всего с графикой.

Тем не менее, графические процессоры обладают свойствами, за счёт которых их очень удобно использовать в задачах, напрямую не связанных с перечисленным выше. И главное из этих свойств – массовый параллелизм.

Самый краткий ввод в гетерогенное программирование: у нас есть две роли — хост и девайс, задача хоста – формировать задачи и отдавать их на девайс, в то время как задача девайса обработать их и вернуть результат. При этом хост и девайс могут быть одним вычислительным устройством (это не обязательно CPU + GPU, так как CPU может отдавать задачи сам себе).

Привет, Хабр! Я Кирилл Колодяжный, разработчик систем хранения данных в YADRO, ML-энтузиаст и автор книги "Hands-on Machine Learning with C++". В своих материалах я развеиваю миф о том, что машинное обучение — это сплошной Python. На самом деле под капотом моделей часто работает C++.

Этой теме я посвятил цикл статей: хочу рассказать, как привычные для «плюсовиков» инструменты используют для реализации ядра платформы машинного обучения. В первой части поговорим о стандартных библиотеках, идиомах программирования и алгоритмах управления памятью.

Солнечный трекер – это устройство, которое может отслеживать положение солнца. На трекеры ставят солнечные панели, чтобы они могли аккумулировать больше энергии, благодаря изменению угла поворота в пространстве.

Данная реализация является моделью для прототипа. Описание полной сборки и настройки, как и сборки многих других занимательных устройств я описал в своей книге "Умная робототехника для начинающих. Разработка на Arduino".

Для создания работающей модели нам понадобяться прочный, но лёгкий материал, на котором будет производиться монтаж электрокомпонентов и сам он будет использоваться в качестве несущей конструкции. Можно выбрать вспенённый пвх лист 3 мм или листовой прозрачный пластик 1,5-3 мм. Так же подойдёт корпус из под лазерных дисков.

Нам нужны электрокомпоненты. Я возьму: arduino uno, два сервопривода- четыре фоторезистора, четыре резистора на 1 кОм, соединительные провода, плата для монтажа (можно беспаечную).

Чтобы производить монтаж электроники, вырезать и собирать конструкцию трекера нам нужны инструменты. Я воспользуюсь: канцелярским ножом и ножницами, клеем для пластика или термоклеем, карандашом, линейкой или штангенциркулем, наждачной бумагой мелкой фракции, паяльной станцией с припоем и канифолью.

Фоторезисторы в этом устройстве будут работать, как датчики света. Располагаться они должны по краям подвижной платформу. С какой стороны более яркий свет – в ту сторону и поворачивается устройство.

Привет, Хабр!

Для начала хочу сказать огромное спасибо всем, кто прочитал и прокомментировал мою прошлую статью про Data-Oriented Design.

Честно говоря, я ожидал дискуссии, но такой накал страстей вокруг кэш-миссов, структур данных и «смерти ООП» меня приятно удивил. Приятно видеть, что оптимизация и понимание того, как данные текут через железо, всё еще волнуют сообщество.

Я внимательно изучил все ваши аргументы — от «компилятор сам всё сделает» до «это невозможно поддерживать в реальных проектах». И вместо того, чтобы отвечать каждому в ветке комментариев, я решил подготовить этот материал.

Многие из вас совершенно справедливо заметили: DOD — это круто, но какой в нем смысл, если мы упираемся в зоопарк архитектур? Мы раскладываем данные в памяти идеально ровно, но как только пытаемся применить к ним SIMD-инструкции (чтобы получить тот самый 10-кратный буст), мы попадаем в ловушку вендор-лока. Написал под Intel — не работает на ARM. Написал под ARM — не заведется в браузере.

Сегодня я хочу показать инструмент, который снимает этот вопрос и делает «низкоуровневую магию» действительно универсальной.

Речь пойдет о SIMDe (SIMD Everywhere).

Доброго дня всем!

Мыс друзьями делаем инди‑игру The 13th Sign, и недавно выпустили первый трейлер, он же — техническое демо. После чего в узких кругах возник широкий круг вопросов формата «как это работает». Ниже — все детали реализации.

Встав утром и посмотрев в профиль, отметил: на Хабре много лет, писал статьи, писал код. И ни разу не писал о коде на Хабре. А вообще‑то разработчик. Поззорище! Пора исправляться.

Поговорим о классической (и болезненной) проблеме кодирования «присваивание вместо равенства» которая в любой момент может создать очень много проблем. О логическом источнике этой ошибке, и о способах решения.

Ну и ещё слегка вспомним «Звездные войны»:-)

Захотелось мне как-то написать что-нибудь на UMG в Unreal Engine 5 и исключительно на С++ (без использования блупринтов). Заодно было любопытно краем глаза взглянуть на QT. “Пахнет небольшим проектом”, - подумал я и избрал для вдохновения игру “Сапёр” из сего репозитория -> https://github.com/Bollos00/LibreMines. Моё почтение автору той репы!

Началось всё с бездумного и медитативного переписывания… простите, портирования структуры и логики на анриловский UMG и параллельного просмотра любимых шоу на ютьюбе. Чудесное было время! Далее чуть подрефачил код, упростил его, убрал ненужное, и получилось то, что получилось. 

Дроны, которые работают на GPS, глушатся и это большая проблема для летательных аппаратов. Сигнал от спутников GPS проходит около 20 000 км и достигает антенны дрона с минимальной мощностью. Любая наземная глушилка, излучающая шум на частотах L1/L2/L5, для приемника дрона оказывается в тысячи раз громче спутников. Приемник слепнет, дрон теряет координаты, переходит в аварийный режим и сносится ветром.

И поэтому нам нужна MVIO (Monocular Visual Inertial Odometry).

Это технология, которая позволяет дрону понимать свое положение в пространстве, используя только одну камеру и IMU. В этой статье мы разберем реализацию такой системы на C++. Мы увидим, как объединить видеопоток и данные акселерометра в реальном времени, используя фильтр Калмана и библиотеку OpenCV.

Что делать, если в твоём очередном самописном движке внезапно понадобилась сеть, да ещё и на корутинах из C++ 20, а подходящая библиотека не поддерживает Windows? Правильно - лезть под капот, разбираться что такое epoll, почему он несовместим с IOCP, затем вкатиться в Open Source, сделав огромный PR, выгореть на полгода, чтобы потом вернуться и начать делать нормально.

Небольшая история о том, почему первый PR не должен быть огромным и как (не) нужно переписывать сетевую библиотеку.

Спасибо всем, кто пришел высказаться в комментарии к моей вечерашней статье про перенос по словам в far2l. Получилась интересная дискуссия о том, что такое современный менеджер файлов, и куда ему стоит двигаться. Решил заодно написать про ещё одну недавно добавленную «фишку» far2l: ускоренную вставку из буфера терминала. Технически это может показаться очень локальной оптимизацией, но в некоторых кейсах меняет качество жизни кардинально.

Поговорим о скорости. А точнее — о том, как мы заставили far2l мгновенно «проглатывать» большие объемы текста из буфера обмена терминала, даже если вы сидите через медленный SSH на сервере, где нет иксов.

Представьте: вы скидываете нейросети скриншот сложной программы (будь то Cinema 4D, Excel или 1С) и говорите: «Сделай мне вот это». И через секунду мышка на вашем экране начинает сама летать по кнопкам, выполняя работу за вас.

Это не магия и не дорогой корпоративный софт. Это tinyAgent - микро-утилита, которую можно запустить за минуту.

Всем практикующим программистам приходится конкатенировать строки. Именно конкатенировать, у нас не какой-то там JavaScript или PHP, у нас в C++ это называется вот таким заумным словом. Программисты на других языках без излишних мудрствований строки просто "складывают", даже не особо задумываясь об этой операции. Ведь что может быть проще, чем

return "The answer is " + str_answer + ", count is " + count;

Но если для скриптописателей простительно не думать о том, что стоит за такой простой записью, для опытного разработчика не приемлемо так безответственно подходить к такому важному вопросу. Опытный разработчик, представив такой код на C++, сразу видит ужасающую бездну проблем, которые может породить такой подход.

Компактная и портабельная программа, четко выполняющая свое предназначение — редкая для современного мира красота и услада для глаз опытного разработчика.

Именно такие проекты, реализующие различные серверы и клиенты для веба вы найдете в этой статье.

Цель данной статьи - предоставить сравнение методов решения СЛАУ и их эффективности в разрезе времени решения и нормы невязки, характеризующей точность решения. В статье приводятся результаты решения для числа уравнений от 50 до 3000. Приводится сравнение результатов решения для методов: Гаусса, LU декомпозиции, компактной схемы исключения, QR декомпозиции, декомпозиции, методов вращений, релаксации и градиентного спуска.

Данная статья описывает библиотеку muRPC для создания сервера и клиента для протокола JSON-RPC. Режим работы предполагает, что один из клиентов JSON-RPC предоставляет какие-то методы и сообщает об этом серверу. Тогда другие клиенты JSON-RPC могут эти методы вызывать и получать ответ. Сервер предоставляет маршрутизацию и валидацию сообщений между клиентами.

Область применения — это любые системы, где требуется обмен сообщениями, удобно соединяемый с вызовом программных функций.

Зачем вообще компилировать TypeScript?

Есть большой проект, с кодовой базой в два миллиона строк на C++. Ядро на плюсах, поверх него работают несколько UI: десктопный интерфейс, веб и мобильное приложение. В какой-то момент проект упирается сразу в две проблемы. Первая — лицензионные ограничения: новые версии Qt, на которых мог бы жить десктопный интерфейс, становятся недоступны по санкционным причинам. Вторая — скорость разработки: UI давно хотелось писать быстрее.

Возникает логичный вопрос: что, если взять лучшие, максимально автоматизированные инструменты из веба и перенести их в мир нативных приложений без браузера и лишних прослоек? Ключевая цель — обеспечить возможность вызова C++-код из TypeScript с возвратом результата без промежуточных интерпретаторов.

Меня зовут Владимир Цышнатий @Tsyshnatiy. Я занимаюсь разработкой более 15 лет, мой основной профиль — C++. Помимо этого меня увлекают технологии на стыке разных миров. В том числе идея, лежащая в основе этой статьи: дать возможность писать на TS как на нативном языке.

Интересно узнать, как мы это делали и что получилось? Детали под катом! 

Привет, Хабр! Обычно в своих дайджестах разработки far2l я рассказываю сразу о пачке новостей, накопившихся за год. Но сегодня случай особый. Мы реализовали фичу, тикет на которую висел в багтрекере с 10 ноября 2016 года. Фичу, которой мне самому остро не хватало ещё со времён использования Far Manager в Windows. Фичу, к которой многие боялись подступиться из-за сложности реализации в архитектуре, заточенной под «одна строка кода = одна строка на экране». Встречайте: перенос по словам (Word Wrap) во встроенном редакторе far2l! Под катом — рассказ о том, почему это заняло 9 лет, как Junior/Middle навыков C/C++ хватило для задачи уровня Senior благодаря Gemini 2.5 и 3 Pro, и как помог процесс формат патчей .ap.