Это продолжение статьи «Rope‑Ladder Tracker: визуальный возврат без GPS» , где я представил концепцию структурированного позиционирования по принципу «верёвочной лестницы». Тогда это была идея, прототип и первые кадры. Сегодня — полноценная, стабильная система, готовая к интеграции в реальный дрон.
Довольно долго я тягался с по-настоящему глупой проблемой на C++: мне не нравятся функции-члены, но я вынужден их писать, чтобы программисту было хоть немного удобнее работать. Функции-члены обеспечивают две вещи: разграничение областей видимости и обнаружимость. Разграничение областей видимости — менее актуальная из этих задач, поскольку в моём коде на C++ я и так не использую модификаторы private/public. Обнаружимость — большая проблема: я могу написать x.F, а IDE предложит x.Func(). Отлично! «Но правильные программисты пользуются только vim и скромными IDE». Что ж, привет вам, воображаемые мифические обычные программеры. Здесь вам ничего не угрожает, но, пожалуйста, уходя — надевайте сразу два беджика: «vim отстой» и «Я ненавижу emacs». Отлично помогает завязать разговор с «настоящими» программистами.
QapDSLv2: Новый стандарт AST-heavy парсинга
QapDSLv2 обеспечивает:
Молниеносное построение AST
Полное сохранение структуры исходного кода
Простоту интерпретации и модификации грамматик
Забудьте о любы других парсерах! С помощью QapDSLv2 можно создавать компиляторы/анализаторы/форматировщики кода за минуты/часы.
Парсеры и генерация абстрактных синтаксических деревьев (AST) — это обычно долго, сложно и требует тонны шаблонного кода. Но что если я скажу, что теперь можно описывать грамматики и структуры данных одновременно и получать готовый, оптимизированный C++ код автоматически?
QapDSLv2 — новый стандарт эффективности и удобства в парсинге. Это язык описания парсеров, который избавляет от синтаксического шума, упрощает интеграцию с C++ и позволяет создавать сложные анализаторы без боли и ошибок. Забудьте о бесконечных циклах отладки и непонятных генераторах — теперь всё просто, понятно и эффективно.
В этой статье вы узнаете, как QapDSL v2 меняет правила игры в мире парсинга и компиляторов, увидите реальные примеры и поймёте, почему это важно для каждого, кто работает с языками программирования и обработкой текста.
Готовы ускорить разработку и вывести свои проекты на новый уровень?
QapGen — мощный генератор парсеров, построенный на основе QapDSLv2, который из грамматик QapDSLv2 сразу создаёт высокопроизводительный C++ парсер с типизированным AST, описанным прямо в грамматике.
t_sep{
stringbody =any(" \t\r\n");
}using" "ast_sep;t_value{
TAutoPtr<i_value> body;
" "?}t_comma_value{
","
t_value body;
" "?}t_array:i_value{
"["
" "?
t_value first?;
vector<t_comma_value> arr?;
"]"
" "?}
Привет! Хочу рассказать о небольшом виджете профилирования на ImGUI для игр. Под катом можно узнать о функционале и реализации. А так же заполучить сорцы!
История начинается в далёком 2019 году, а может, и немного раньше. Уже два года я благополучно перестал работать на дядю, ибо понял, что много денег не заработаю, а здоровье гробится конкретно. А рабство — это не моё. Хотя для страны, откуда я родом, 2500$ в месяц, из которых 500$ уходило на аренду жилья и еду, — это неплохо. Остальное копи, откладывай, трать по желанию. Не бедствовал.
Осень 2017-ого года. Я увольняюсь и лечу смотреть мир, в далекую Индию (тема целой отдельной статьи). Золотое время до макаронобесия. Тогда у меня был слабенький ноутбук 10"(На Unity я буду разрабатывать, используя настольный PC), который я сменил на acer n3700 cpu году так в 2019-ом. И вот мне пришло в голову разработать свой AI, когда ChatGPT ещё даже не маячил на горизонте и не стал мэйнстримом. Шла разработка на java, языке, который я использовал в своей карьере. Но быстро понял, что java не то, что нужно, особенно для UI визуализации графов данных и графа знаний AI.
У меня возникла идея, как можно расширить синтаксис C++ операцией скалярного произведения. Если кратко, то произведение двух матриц в новых обозначениях будет выглядеть так:
C[>i][>j] = A[i][>k] * B[>k][j];
Насколько мне известно, сочетания операторов [> и [< вроде бы нигде не используются. Их можно применить для декларации индексов, которые существуют только в пределах данного выражения. Сочетание [> используется для декларации индекса, который пробегает от начала до конца массива в прямом направлении, а сочетание [< для декларации индекса, который пробегает в обратном направлении. Для повторяющихся индексов в произведении подразумевается суммирование - они аналогичны немым индексам в тензорных обозначениях.
Разберём на примерах, как это будет работать.
Сжатие IPv4 заголовков C++ или как не потерять скорость связи с ограниченной пропускной способностью. В статье описано создание универсальной библиотеки сжатия ipv4 заголовков для повышения производительности сетевых систем. Наверное лучший способ "расширить" узкое горлышко при маршрутизации.
В данной статье рассматриваются метод создания объектов без использования конструктора по умолчанию с использованием возможностей стандарта C++17 , который предоставляет гибкие инструменты управления памятью и типобезопасностью. Мы рассмотрим техники, которые позволяют работать с такими объектами напрямую, сохраняя контроль над процессом инициализации и временем жизни объектов.
Был проведён эксперимент для проверки, можно ли существенно уменьшить объём вычислений в алгоритме обратного распространения ошибок с параллельными вычислениями за счёт использования на каждом шаге обучения только части обучающих образцов, выбранных случайным образом, а также определение того, какой выигрыш по времени даст использование языка Ассемблера в самых внутренних циклах (в программе, написанной на языке C++).
За основу был взят классический персептрон и алгоритм обратного распространения ошибок, основанный на методе градиента, который объяснялся на курсе Mashine Learning Стэнфордского университета. Он был доработан, чтобы можно было использовать параллельные вычисления. Была написана программа на языке C++ для Linux, её функции (создание, обучение нейронной сети, распознавание данных, закачка больших файлов на сервер и т. п.) вызываются из программ, написанных на любых языках программирования, по протоколу Socket.
Для параллельных вычислений создаётся ntheads объектов нейронной сети, где ntheads — количество потоков (процессоров), в которые записываются части большого массива обучающих образцов, и на каждом шаге алгоритма обратного распространения ошибок совершается прямое и обратное распространение для каждого образца, имеющегося у объекта нейронной сети. Вычисления для каждого объекта производятся в отдельном потоке. Результатом этих вычислений являются суммарные градиенты слоёв сети каждого объекта, они суммируются друг с другом, и полученные градиенты используются для модификации матриц весов нейронной сети, которые затем прописываются во все слои сети объектов нейронной сети.
C++ шаблоны — мощный инструмент, но работать с ними бывает больно: многословные ошибки, путаница с типами и enable_if, который все усложняет. Concepts в C++20 появились, чтобы упростить жизнь разработчикам и сделать шаблонный код понятнее. В этой статье — разбор конкретного кейса: как с помощью концептов задать корректные ограничения на контейнеры, избежать ловушек с массивами и получить внятные ошибки от компилятора.
В комментариях к статье в очередной раз услышал мнение, что поскольку невозможно в принципе гарантировать отсутствие циклических ссылок при статическом анализе кода, то в языке Rust такие утечки памяти считаются безопасными, так как это, не влияет на безопасное управление памятью.
При работе с памятью существует много типов ошибок, но единственные ошибки, которые до сих пор не имеют нормального способа решения, это утечки памяти из-за циклических ссылок, когда два или более объектов напрямую или косвенно ссылаются друг на друга, в результате чего доступная приложению оперативная память постепенно уменьшается, так как ее невозможно освободить автоматически.
Утечки памяти из-за циклических ссылок являются наиболее сложными для анализа. В то время как для всех остальных типов ошибок при работе с памятью уже найдены и используются различные решения, например на уровне языка программирования, с помощью сборщиков мусора, проверки заимствований или шаблонов библиотек, то проблема утечек памяти из-за циклических ссылок остается нерешенной и по сей день.
Но мне кажется, что есть очень простой способ устранить циклические ссылки в программе, который можно реализовать практически в любом типизированном языке программирования, конечно, если при этом не использовать все разрешающее ключевое слово unsafe для Rust или оператор reinterpret_cast в случае С++.
Привет, коллеги и доброжелательные критики! Сегодня я решил отвлечься от своей громоздкой работы, чтобы написать что-то простое, но с изюминкой — калькулятор с графическим интерфейсом на C++20 и SFML. Этот проект — не претензия на что-то грандиозное, а скорее лёгкий эксперимент, чтобы вспомнить, как приятно писать код, который сразу видно на экране. Заодно я поделюсь с вами своими мыслями, подходами и парой советов. Давайте разберём, как я это закрутил и почему выбрал именно SFML.
В этой статье поговорим о блочном симметричном шифровании, а также способе взлома - линейном криптоанализе. Для исследования реализуем программное обеспечение, наглядно показывающее алгоритм шифрования и его взлом.
В качестве изучаемого шифра возьмем сильно упрощенную версию шифра DES и AES. Шифр AES является одним из самых распространённых алгоритмов симметричного шифрования. Любой современный процессор поддерживает аппаратное ускорение алгоритма AES.
В данной статье рассматривается использование механизма разделяемой памяти (shared memory) для эффективной передачи данных между независимыми процессами в рамках одной машины. Цель статьи — продемонстрировать не только базовые принципы работы с разделяемой памятью, но и показать, как размещать в ней высокоуровневые контейнеры, такие как хеш-таблицы (unordered_map), а также рассмотреть практический пример потоковой обработки данных при помощи кольцевого буфера.
Во второй части нашей трилогии об игровом движке Nau Engine мы обсудим важные аспекты оптимизации и повышения производительности. Наша цель — выявить проблемы, которые могут повлиять на эффективность и стабильность игр, созданных с использованием Nau Engine.
Фидбэк vs токсичность: как давать обратную связь коллегам и начальству
«Давай честно: это не твой уровень» — такая обратная связь скорее вызывает желание обновить резюме, чем помогает расти. В этой статье разберём на примерах, как давать фидбэк без токсичности даже своему руководителю и почему привычная модель «Бутерброд» с похвалой в начале и в конце не работает (и почему «спасибо, но…» — не лучший способ).
Данная статья планируется в двух частях. Первая часть — программирование и сборка контроллера, вторая часть — сборка и тестирование системы в целом. Понятно, что пасмурный февраль за окном не позволит проверить основной летний режим, и вообще не располагает к работе на бане (в смысле на крыше), но испытать сам контроллер с некоторой имитацией и допусками всё‑же можно. Для этого у нас есть холодильник и кастрюлька с кипятком. Но будем последовательными.
Представьте себе летний день. Вы смотрите в небо и не видите сферу Дайсона. Наше солнце щедро раздает свою энергию направо и налево (а ещё и вверх и вниз). Нерационально, надо собрать хоть немного. Пока ваш сосед поднимает на опоры огромную бочку, стоически заполняет её из шланга, также гордо сливает цветущую водорослями жидкость каждую осень — вы решили подружиться с солнцем ещё ближе и технологичней. Сегодня поговорим о разработке «переводчика» с солнечного на человеческий — контроллера для солнечного коллектора. Это устройство будет поддерживать оптимальную температуру воды для банного душа, используя солнечную энергию.
Внимание, температура везде будет указана в градусах Цельсия, чтобы не писать каждый раз.
Изначальными причинами были только хорошо аргументированные «лень ходить из бани в дом, чтобы помыться», «не хочу бочку выше головы», «хочу хороший душ в бане» и т. д. Чтобы читатели были в курсе — баня мобильная, режим работы — финская парная, но возможно поставить душевую кабину в предбаннике. Расстояние до дома метров 15, прокладывать дополнительную сеть ГВС экономически оказывается не выгодным.
Во время разработки на Unreal Engine могут возникнуть задачи, которые требуют автоматизации, повторяемых действий или пакетной обработки. Эти задачи могут варьироваться от компиляции Blueprint'ов до упаковки игры на удаленном сервере. В таких случаях на помощь приходят Commandlet'ы.
Я на них наткнулся случайно, когда при запаковке проекта было много ошибок и было нужно пройтись по всем Blueprint — классам в проекте чтобы проверить, правильно ли они компилируются после изменений в C++. В данной статье хотелось бы поделиться опытом своего знакомства с ними.
Я являюсь автором проекта по математическому моделированию прикладной механики и в работе моей программы до 90% вычислительного времени уходит на решение системы линейных уравнений. Цель этой статьи сугубо практическая - найти оптимальный метод решения системы линейных уравнений с точки зрения производительность/трудозатрат для небольшого проекта и рассказать о результате.
В прошлом я уже несколько раз обращал внимание на вычисления на GPU, но всегда что-то останавливало. И вот у меня накопился достаточный практический опыт программирования на C/C++ и наконец дошли руки, чтобы протестировать OpenCL.
