C++ *

Изучая сетевое программирование и имея в портфолио несколько проектиков на C++, связанных с сетевым программированием, я решил написать что-нубудь, что будет иметь реальное практическое применение.

Первое, что мне пришло в голову - утилита ping.

Передавать std::string_view по значению – идиоматично. Давайте разберемся, почему.

Уже давно прошли те времена, когда текстовые строки в языках программирования были исключительно байтовыми без поддержки символов национальных алфавитов, а в некоторых случаях еще и ограничены размером не более 255 символов. В настоящее время наоборот, сложно найти такой язык программирования, который НЕ "поддерживает" юникод в текстовых строках.

Если вы обратили внимание, то слово "поддерживает" взято в кавычки и как говорил Винипух, это жжж не спроста, ведь с появлением Unicode понятие "символ" в текстовых строках стало не совсем однозначным.

Есть старая статья о проблемах поддержки Unicode в разных языках программирования: The importance of language-level abstract Unicode strings Matt Giuca

Основной смысл которой сводится к тому, чтобы призвать разработчиков языков программирования абстрагироваться от схем кодирования Unicode (доступом к отдельным байтам), и оставить для программистов только возможность работы с последовательностью символов, чтобы предотвратить большинство ошибок Unicode, так как с приходом эры Unicode изменилось само понятие символа и текстовой строки!

Недавно прочитал на Хабре статью Свой язык, или как я устал от ассемблера и С, и невольно взглядом зацепился за один абзац:

Я решил не сильно париться, поэтому использовал библиотеку parglare. Она очень легкая и удобная, всем рекомендую. Для описания синтаксиса парсер принимает строку в соответствующем формате, использует регулярные выражения (не надо осуждать регулярки, они всесильны!).

В результате решил опубликовать статью на основе своих старых записей еще с тех времен, когда идея NewLang до конца еще не выкристаллизовалась, но уже хотелось писать реальный код и тестировать разные концепции.

Ведь в жизни практически любого программиста может наступить момент, когда ему в голову приходит светлая идея — разработать свой собственный язык программирования. Может быть и не ради захвата мира, наравне с C/C++, Python или хотя бы PHP, а в качестве личного пет-проекта, с которым он, длинными зимними вечерами будет оттачивать собственное мастерство.

А так как у любого языка (не только программирования), все начинается с анализа его грамматики, то самой первой задачей создателя будет выбор инструментов для синтаксического анализа исходного текста.

Это история — заметки на память о муках выбора связки лексер-парсер для разбора грамматики NewLang. А так же попытка описать и систематизировать выводы об особенностях разных анализаторов с которыми пришлось поработать при выборе парсера для разбора грамматики у своего языка программирования.

При написании предыдущей статьи я наткнулся на странный эффект с производительностью TCP-сокетов. При попытке отправить пачку запросов через сокет оказалось, что выгоднее заново устанавливать TCP-соединение после каждого запроса, а не переиспользовать его. Исследованию причин этого эффекта (а заодно и поиску способов от него избавиться) и посвящена эта статья.

В статье мы соберём OpenCV с поддержкой OpenVINO, а также узнаем отличия в скорости инференса модели машинного зрения на C++ и Python при прочих равных.

Многие из нас проходили собеседования при трудоустройстве. И не понаслышке знают каким стрессом являются тестовые задания для кандидата перед принятием в штат. Если говорить о секторе высоких технологий, то наиболее частым тестовым заданием при собеседовании на должность разработчика является программирование калькулятора.

Время сборки проекта имеет немалое значение в процессе разработки. Начиная с "комфорта" разработчика, при внесении изменений, заканчивая стоимостью оборудования, необходимого для организации CI.

Представьте, что вы пишете какой-нибудь программный инструмент на C++. Не очень сложный инструмент и не такой, в котором вас бы заботила производительность настолько, что вы бы стали использовать более быстрые структуры данных вместо тех, которые предоставляет стандартная библиотека, а такой инструмент, для работы с которым, как вам кажется, было бы не лишним добавить пару параметров. После не очень дотошного и не очень вдохновляющего ресерча этого вопроса вы остановились на старом добром стандарте реализации программных параметров – вы собираетесь парсить argv.

Привет! Меня зовут Максим Бабенко, я руковожу отделом технологий распределённых вычислений в Яндексе. Сегодня мы выложили в опенсорс платформу YTsaurus — одну из основных инфраструктурных BigData-систем, разработанных в Яндексе.

YTsaurus — результат почти десятилетнего труда, которым нам хочется поделиться с миром. В этой статье мы расскажем историю возникновения YT,  ответим на вопрос, зачем нужен YTsaurus, опишем ключевые возможности системы и обозначим область её применения.

В Github-репозитории находится серверный код YTsaurus, инфраструктура развёртывания с использованием k8s, а также веб-интерфейс системы и клиентский SDK для распространённых языков программирования — C++, Java, Go и Python. Всё это — под лицензией Apache 2.0, что позволяет всем желающим загрузить его на свои серверы, а также дорабатывать его под свои нужды.

Привет, Хабр!

В этой статье представлен алгоритм быстрого поиска подграфов, изоморфных заданному, рассматриваются только направленные графы.

Сначала будет приведён алгоритм поиска паттернов рекуррентным перебором, потом его быстрая модификация с минимальным отсечением.

Примеры кода написаны на C++, исходники всей библиотеки лежат здесь. Также написана копия библиотеки на Java, исходники лежат здесь.

Здравствуйте, товарищи! Хочу написать a good story про то, как портировал нейросеть в браузер.

Задача пришла ко мне от моих институтских друзей из ИВМ РАН. Есть некий фронтенд, на который доктор загружает КТ снимок. Доктору предлагается при помощи веб интерфейса выделить сектор с сердцем, который будет передан на сервер, где алгоритмически отсегментируется граф аорты для последующего анализа.

Меня попросили сделать нейросеть для выделения 3d сектора с сердцем, а затрачиваемое время не должно превышать 2-3 секунд.

Гонять весь КТ снимок на сервер только за координатами накладно, т.к. КТ снимок обычно состоит из 600-800 кадров размера 512 * 512 пикселей, поэтому мое предложение о браузерном варианте пришлось кстати.

На текущем месте работы столкнулся с необходимости собирать Docker образы для сервисов написанных на Rust. Обычно в таком случае пишется Dockerfile, который внутри докера просто собирает контейнер и все. Но все оказалось не так однозначно: такая схема довольно неплохо работает, когда у тебя есть x86_64 Linux машина, но любой шаг в сторону и начинаются большие проблемы.

Все довольно неприятно уже на Intel MacBook машинах, докер поедает довольно много ресурсов с хоста, а еще возникают всякие странные приколы с монтированием файловой системы и правами доступа. Но настоящий ужас начинается на Макбуках с Apple Silicon процессорами, где обычной виртуализацией уже не обойдешься и можно часами ждать сборки простого сервиса через qemu. Можно решать эту проблему через сборку контейнеров в CI, но когда разработчиков много, а им надо часто что-то пересобирать, то там образовывалась очередь.

Поэтому я начал искать пути, а каким же образом можно избежать в общем-то не нужной виртуализации и в результате нашел довольно успешный и универсальный подход, которым и хочу теперь поделиться.

Привет, я backend-разработчик IT-компании SimbirSoft Леонид. В этой статье расскажу про 8 нюансов, которые я обнаружил при изучении шаблонов С++. Честно признаюсь, что наткнувшись на некоторые из них, я был удивлен: «Хм, SFINAE есть, а слова нет?» или «А что, есть разница между шаблоном в шаблоне и шаблоном с двумя параметрами?».

Материал будет полезен начинающим разработчикам, которые знакомятся с шаблонами, а также специалистам уровня middle, которые используют шаблоны время от времени.

Некоторые из примеров были описаны в cpp-referernce чуть ли не в самом первом абзаце, некоторые потребовали пошерстить stackoverflow, и в конце концов все есть в стандарте. Но кто учит язык по документации? У кого из нас не было такой ситуации: «Сейчас я код потыкаю, а там разберемся, что к чему». Так вот, сейчас пришло время узнать, как это работает и почему именно так. 

Доброго времени суток, жители Хабра.

Из-за наличия довольно большого опыта разработки на C# мне хотелось наличия таких же удобных DI-контейнеров на C++. Особенно после того, как побывал на нескольких плюсовых проектах, где были фабрики, синглтоны и прочие штуки. И я начал искать, хотя ожидал, что многого я не найду.

В данной статье будет описан способ сборки OpenCV из исходников с помощью cmake и Microsoft Visual Studio, и пример запуска своего проекта на cmake. Большая часть статьи является повторением официальной документации.

Документ «deducing this», принятый в последний стандарт C++, вводит новый, третий тип методов классов, сочетающий в себе свойства двух уже существующих: нестатических и статических, открывающий перед нами новые горизонты:

1. Дедупликация большого количества кода.

2. Вытеснение CRTP (Curiously Recuring Template Pattern) на свалку истории, его замена более простой и очевидно понятной записью.

3. Рекурсивные лямбды.

И другое.

Но прежде чем рассмотреть само нововведение и его практические применения, углубимся немного в историю и попытаемся понять, почему в нем собственно возникла необходимость.

В предыдущей части мы познакомились с тем, что такое симметричное и ассиметричное шифрование, посмотрели на алгоритм ассиметричного шифрования на основе задачи о рюкзаке, кратко пробежались по его реализации на C#. Теперь мы реализуем популярный алгоритм симметриченого шифрования AES на C++. В этой второй части мы кратко пробежимся по реализации, посмотрим, как запускать тесты при помощи фреймворка googletest в сборочной системе autoconf, и попробуем скомпилировать наш проект в WebAssembly. Пристёгивайтесь, будет жарко!