Я спокойно себе пилю проект, никого не трогаю, собираю очередную сборку iOS, открываю проект в Xcode и.... на меня обваливается шквал ошибок. Я начинаю пытаться разобраться в том, как исправить ошибку внутри проекта Xcode. Не выходит...
Бегу судорожно откатывать последние изменения в проекте Unity.... Тщетно.
Переключаюсь с текущей ветки на ветку main, собираю сборку, понимаю что битва только начинается.
Если вы занимаетесь обучением крупных современных нейросетей, эта статья будет вам не совсем в тему, ведь у A100 скорость в сто раз выше (156 терафлопсов).
Так что же интересного в этих полутора терафлопсах?
Мы говорим не о мощных ускорителях или тензорных ядрах графических процессоров, а лишь о настоящей производительности линейной алгебры, которая отстоит от регистров процессора на один цикл.
"Тетрис" - легендарная игра, которую знает каждый. Она была создана в 1984 году российским программистом Алексеем Пажитновым и с тех пор завоевала сердца миллионов игроков по всему миру.
Игровой процесс заключается в заполнении горизонтального ряда в нижней части экрана фигурами из различных геометрических форм, известных как тетрамино. Довольно сложно описать, какие именно фигуры есть в игре, поэтому проще показать пример: это могут быть фигуры, состоящие из четырех квадратов (квадрат, "буква T", "буква L", "буква S", "буква Z" и "буква J").
Этот текст является развёрнутым комментарием к статье "Я нашёл 213 уязвимостей безопасности в кодовой базе при помощи GPT-3".
Джеймс Гослинг как-то сказал, что Java — это C++, из которого убрали все пистолеты, ножи и дубинки, однако практика показывает, что «ножи и дубинки» становятся классным инструментом в руках опытных разработчиков. В общем, немалая часть проклятий в адрес C++ объясняется элементарным «вы просто не умеете его готовить». Мы в «Лаборатории Касперского» умеем готовить «плюсы» и поэтому любим их. C++ — низкоуровневый язык, который позволяет работать с железом и писать быстрый код и при этом содержит массу возможностей. В экосистеме «плюсов» куча проработанных паттернов, best practices и готовых библиотек под разные задачи. Язык динамично развивается — но сохраняет обратную совместимость.
В этом посте мы с помощью карты покажем, какие навыки и знания нужны разработчику на C++. Естественно, разбирать путь развития «плюсистов» будем на собственном примере — тем более что у нас в «Лаборатории Касперского» много очень разных проектов с отличающимися задачами. Однако наша карта по большей части универсальна и будет полезна всем, кто хочет развиваться в С++-разработке.
Ambient Light помогает работать ночью. Когда вокруг темно и светит только монитор, то глаза сильно напрягаются. Лично мне приятно работать без верхнего света и данное решение помогает мне это делать.
В прошлой статье в теории были рассмотрены некоторые аспекты использования ChatGPT в узконаправленной области изучения библиотеки Bullet Physics library. Теперь попробую привести практический пример.
В настоящий момент в промышленности активно внедряется высокотехнологичная стратегия развития, называемая индустрией 4.0, которая предполагает активное внедрение информационных технологий в промышленное производство, а также масштабную автоматизацию бизнес процессов и использование систем искусственного интеллекта. Перспективным подходом к построению гибких систем управления для автоматизированных систем, разрабатываемых для индустрии 4.0, является использование языков программирования стандарта IEC 61499.
Автоматизация производственных процессов помимо очевидных преимуществ имеет и ряд сложностей. Одной из проблем является риск подвергнуться кибератакам. Возможным решением является разработка защищенной реализации для среды исполнения IEC 61499 для KasperskyOS. Для этого требуется реализовать киберимунную систему управления путем портирования среды исполнения IEC 61499 Eclipse 4diac forte на операционную систему KasperskyOS.
Работая над проектом far2l (порта Far Manager) для Linux, я наткнулся на один очень красивый баг, который в итоге удалось починить только с помощью нейросети ChatGPT. Причём баг оказался не столько в самом far2l, сколько в проекте кроссплатформенной UI библиотеки wxWidgets. Бесплатная версия ChatGPT (3.5) с задачей справиться не смогла, а вот платная (4) таки справилась. Сегодня поделюсь с вами рассказом о том, как это было.
Привет, Хаброжители!
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.
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.
