C++ *

В рамках микросервисной архитектуры достаточно легко делать «реактивные» сервисы: к вам приходит событие или вызов HTTP-метода, и в ответ на это происходит какое-то действие. Однако бывают более сложные сценарии, когда надо собрать некоторое количество информации или событий прежде, чем что-то делать. В таком случае нужен пайплайн — механизм организации сложных правил обработки событий. 

Недавно нам пришлось организовать пайплайн с использованием интересных С++-трюков. О них я и расскажу в статье. 

— Как хранить в одном контейнере разные типы и использовать тип в качестве ключа контейнера 

— Как средствами метапрограммирования удобно сериализовать и десериализовать разнотипные объекты 

— Как сделать универсальный запускатель функций, который будет запускать любую функцию и сам искать, откуда «добыть» эти аргументы 

— И главное, как сделать интерфейс для написания пайплайна обработки события — удобный и полностью изолированный от инфраструктуры

В 2014 году в движке Unity набралось столько критических изменений и новинок, что «пятерка» фактически была другим движком. И хотя многие за одинаковым фасадом не особо этого и заметили, но изменения коснулись всех компонентов движка, начиная от файловой системы и заканчивая рендером. Питерский офис EA имел свою ветку основного репозитария, отставая от мастера максимум на месяц. Я уже писал про различные реализации и типы строк в игровых движках, но в Unity была своя реализация, имевшая как положительные так и отрицательные стороны, которая использовалась практически во всех подсистемах. К ней привыкли, знали слабые стороны и плохие «use cases» и хорошие «best practices». Поэтому когда эту систему стали выпиливать из движка много чего поломалось, и если у обычных пользователей был сразу переход на новую версию и наблюдались только отголоски шторма, то допущенные до «тела» наловили много прикольных багов.

В этой статье мы будем рассматривать решения СЛАУ вида Ax = b, где A - симметричная разреженная матрица. Такие матрицы появляются, например, при решении задач методом наименьших квадратов. Для симметричных СЛАУ разработаны специальные методы, такие, как метод Холецкого и LDL^T разложение. Так как первый из них применим к более узкому классу матриц, чем второй, поэтому далее будем рассматривать только LDL^T разложение, хотя выводы этой статьи применимы к обоим методам.

Сразу предупреждаю, мои вкусы очень специфичны. Красота ошибки в том, что человеку её очень сложно найти. Я не верю, что её можно заметить при обзоре кода. Если только заранее знать, что она есть, и искать её целенаправленно.

Ошибку я нашёл в проекте DPDK. В нём есть и другие ошибки, но про них потом. Они меркнут перед этим алмазом. Только не ждите чего-то эдакого. Ошибка проста до безобразия. Вот только найти её, просматривая код, ой как непросто. Собственно, попробуйте сами.

В данной статье подробно рассмотрим, как собрать ядро, поддерживающее EVL core, и библиотеку, реализующую пользовательский API для этого ядра. А также разберем некоторые аспекты реализации драйвера устройства и приложения под Xenomai 4.

Xenomai — Фреймворк для разработки приложений реального времени на базе ядра Linux. Проект Xenomai был запущен в 2001 году с целью эмуляции традиционной ОСРВ и облегчения ее переноса на GNU/Linux с сохранением гарантий работы в режиме реального времени. Изначально Xenomai был связан с RTAI (интерфейсом приложений реального времени), но на данный момент он независим.

Мы будем работать с Xenomai версии 4. Xenomai 4 имеет архитектуру с двумя ядрами. Первое ядро Linux: для задач, отличных от реального времени, и ядро Xenomai: для задач реального времени. Ядро Linux и ядро реального времени работают практически асинхронно, оба выполняют свой собственный набор задач, всегда отдавая последнему приоритет над первым. Для осуществления доступа к основным сервисам реального времени в проекте Xenomai предусмотрена библиотека С, известная как libevl.

Xenomai поддерживает множество архитектур, таких как PowerPC, Blackfin, ARM, x86, x86_64 др. В данной статье мы используем компьютер c архитектурой x86_64 (Процессор: 12th Gen Intel® Core™ i5-12400 × 12, память: 32,0 ГиБ), операционной системой Debian GNU/Linux 12 (bookworm).

О понятии Sentinel говорят мало, особенно в русскоязычном пространстве. Вместе с Юрием Вашинко, опытным тимлидом и спикером нашего курса «С++ разработчик» сегодня рассмотрим, что такое Sentinel и как его использовать:

Недавно мне довелось работать над новым алгоритмом приближённого поиска ближайших соседей, который называется RaBitQ. Автор этого алгоритма уже предоставил достаточно скоростную реализацию на C++. Я попытался переписать этот алгоритм на Rust (ещё один случай «а почему бы не переписать на Rust»). Однако, я обнаружил, что моя реализация гораздо медленнее оригинальной. Далее я расскажу, как шаг за шагом доработал её производительность.

В данной статье речь пойдет про использование очень маленькой Luckfox Pico Mini. Я расскажу про особенности платы, её настройку, а также о том как запускать на ней нейронные сети для детекции объектов с камеры.

Мне удалось добиться скорости детекции в 15 FPS (или даже 50!), результат, который по силам далеко не каждому одноплатнику.

void в плюсах довольно забавная штука. Мы можем привести к void почти любой тип, завести указатель с типомvoid*, который может адресовать что угодно. Еще можем сделать функцию с возвращаемым типом void , которая ничего не возвращает. Объявление функции типа void f(void) будет просто функцией без аргументов. Но вот иметь объекты типа void или написать что-то вроде void& не можем. Это немного странно, но не настолько, чтобы вызывать у вас бессонные ночи, пока вы не начинаете ловить странные баги, когда void вообще не void.

Проблема возникла где не ждали, а именно на проекте немного обновили бенчмарк фреймворк, казалось что такого может случиться на выполнении тестов?

"Ничего хорошего не случится" - сказал техлид и в пятницу вечером залил, в обход этих самых тестов, новый фреймворк. А сам укатил на какую-то конференцию.

На протяжении нескольких лет я участвовал в разработке блокчейн-платформы, вначале как разработчик, затем как руководитель команды (team lead, как это принято сейчас называть). За это время мне посчастливилось пройти все стадии жизненного цикла продукта, от идеи до выхода в продакшн. И это был уникальный опыт, в каком-то смысле драматический.  Дело в том, что в процессе своей довольно длительной карьеры я участвовал в огромном множестве самых различных проектов, но до сих мне не приходилось сталкиваться с таким количеством нетривиальных задач, которые требовали нестандартных решений.  И я хотел бы поделиться этим опытом.

Для кого? В первую очередь для специалистов, занимающихся проектированием блокчейн-систем – ведь всегда полезно посмотреть, что происходит у коллег по цеху. Руководителям команд, мне кажется, будет интересно понаблюдать за борьбой идей, процессом выработки решений, допущенными ошибками и их исправлениями. Остальным категориям разработчиков ПО представится возможность заглянуть во внутреннюю кухню блокчейна, увидеть, как это работает «под капотом», и применить полученные знания в других областях, не обязательно связанных с блокчейном.

Привет, Хабр! В предыдущей статье был разобран первичный анализ работы приложения, какие инструменты стоит использовать для сбора информации и как с этими инструментами работать. Напомню, что речь шла о двух утилитах: poor man's profile (pt‑pmp), которая позволяет комплексно оценивать работу приложения, отображая off-cpu и on-cpuчасти; и perf, которая обладает высокой точностью и мощной функциональностью в целом. Оба этих инструмента применяются для анализа производительности, так как их комбинация позволяет целиком и со всех сторон осмотреть «пациента».

Однако есть один пункт, который не был раскрыт в прошлой части: использование этих инструментов на настоящих продуктах. Синтетический пример на базе open‑source‑проекта — это хорошо, но будет не лишним показать, какие реальные проблемы были найдены, исправлены и какой прирост производительности удалось в итоге получить. В этой статье мы поговорим о практическом применении pt-pmp и perf, с помощью которых удалось обнаружить места для оптимизации работы программы. Меня по‑прежнему зовут Александр Слепнев, устраивайтесь поудобнее, начинаем!

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Салтыков, я инженер-программист в команде КОМПАС-3D. Решил поделиться соображениями насчет оптимизаций в С++ глазами обычного разработчика. Хочется сразу предупредить, что статья никого ни к чему не призывает. Цель – наглядно показать, как незначительные трансформации кода могут помочь компилятору лучше оптимизировать код и насколько это вообще эффективно.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я пишу код на С++ для систем хранения данных в YADRO. Помимо основной работы, интересуюсь машинным обучением и его возможностями, в том числе на «плюсах». Недавно мне стало интересно разобраться, как развернуть модель компьютерного зрения на мобильном устройстве с операционной системой Android.

 Я изучил доступные инструменты, чтобы понять, какие части приложения можно реализовать на С++, и написать само приложение для телефона. Ни в одном из материалов на подобную тему не описывают реализацию такого приложения от начала до конца, поэтому я собрал свой опыт в серию статей.

Расскажу, как реализовать обнаружение объектов в реальном времени с помощью камеры на мобильной платформе Android с использованием библиотек PyTorch и NCNN и моделей компьютерного зрения YOLOv5 и YOLOv4. Шаблон моего приложения пригодится тем, кто хочет проверить прототип функциональности для компьютерного зрения на С++, использующий OpenCV на Android, но не хочет глубоко погружаться в программирование под Android. 

В первой части цикла мы:

• создадим проект в IDE Android Studio,

• реализуем сессию непрерывного захвата изображений камеры,

• преобразуем изображения в матрицу OpenCV, чтобы сделать дальнейшую работу удобной.

Всем привет!

Не так давно на Хабре появился занятный пост о разработке процессора, и я понял, что созрел для своей первой статьи как раз в этом направлении.

Тема разработки эмуляторов олдскульных микропроцессоров типа того же Intel 8080 не нова. Если вы уже разбираетесь в вопросе, то для вас этот пост не будет чем-то новым, разве что вы увидите еще один подход к реализации такого проекта. Для тех, кто ничего об этом не слышал – прошу под кат.

Статический анализатор PVS-Studio постоянно совершенствуется для повышения эффективности анализа кода. В этой статье мы расскажем о последних обновлениях анализатора, которые существенно улучшают анализ проектов на основе Unreal Engine.

Привет, хабр! Программирую на C++ / Qt / QML в среде разработки QtCreator уже 6-ой год. У меня есть определенные пересечения мыслей с мозгом груга и еще мне постоянно хочется избавиться от глупой и рутинной работы, которая есть на разных этапах разработки. Одна из таких работ - возня с IDE и рабочим окружением, особенно в мире C++ разработки. В статье постараюсь раскрыть проблему и описать свой текущий подход к решению.

Думаю, многих из нас охватывает тёплое чувство ностальгии, когда речь идёт о PSP. Эта портативная консоль, выпущенная в 2004 году, стала настоящим прорывом для своего времени. Она подарила нам возможность наслаждаться полноценными игровыми проектами в дороге, что было невероятно новаторским для того периода. У вас словно была маленькая частичка домашней консоли в кармане.

В конце 90-х годов историческая серия градостроев от Sierra была на вершине популярности, получала отличные отзывы и породила немало последователей и подражателей, начиная от Сhildren of Nile и не заканчиваясь в Banished (2014), Pharaoh: A New Era(2023), Nebuchadnezzar (2021), Builders of Egypt(к сожалению закрытая) став фактически дедушкой жанра. Фараон появился в 1999 году после двух лет разработки, вслед за любимой многими Caesar III. Это была первая игра серии, которая перенесла сеттинг из Древнего Рима в Древний же Египет и предложила (хотя на самом деле фактически повторила, реальным шагом по механикам стал Зевс) сложный игровой процесс, не завязанный однако на микроменеджменте зданий и жителей. Собственно многие и помнят эти игры, благодаря сотням проваленных миссий, когда император в гневе присылал войска или королевство отзывало титул изза долгов. До первой игры от "пароходов" еще целый год, да и жанры и сеттинги достаточно далекие, так что 1999 и 2000 Фараон собирает лавры и сливки с продаж, а Simon Bradbury, главный технический гений студии и душа проекта, покидает команду и основывает свою Firefly Studios, чтобы подарить нам Stronghold.

В процессе кодоархеологических раскопок бинарника, что Цезаря, что Фараона было найдено немало интересных окаменелостей легаси технических решений, многие из которых я видел в других проектах и не только игровых. Возможно это дремучее легаси (хотя и не такое дремучее как AoE1/2) может показаться топорным, но красота решений определенно есть, и учтите что игры запускались и выдавали неплохие фпс (15-30), работая на разных первых пеньках, 586, атлонах с 32 мб памяти всего, а не только кеша. И работали быстро, красиво и на одном ядре.

Хабр, привет! Меня зовут Никита, я софтвер-инженер в Huawei. Мой путь в IT был не совсем обычным — я осваивал алгоритмы раньше языка, откатывался почти к старту на каждом месте работы, а однажды даже занял второе место в хакатоне для «питонистов» без знания Python. Но обо всём по порядку.