Ненормальное программирование *

Гляньте-ка! Это я с сервером Minecraft, запущенным на компьютере UNIVAC 1219B:

А ниже будет эмулятор NES с первым отрендеренным кадром Pinball.

… и селфи, напечатанное на телетайпе при помощи техники многократной печати «overstrike».

Мы сделали ещё кучу безумных штук, и в том числе:

• Программы OCaml (!)

• Веб-сервер

• Шифрование Curve25519 + AES

• Интерпретатор BASIC

• ELIZA

• Игры наподобие Oregon Trail, Wordle и Battleship

… а также многое другое! И всё это на компьютере из 1960-х с частотой 250 кГц и всего с 90 КБ ОЗУ. Ради такого я и живу! Я одержим запуском кода в странных местах и преодолением технических ограничений. Этот проект стал для меня самым амбициозным на данный момент, он отнял у меня и других примерно восемь месяцев.

Исходники проекта я выложил на Github. Также можете посмотреть видео TheScienceElf об этом проекте!

Я взглянул на апрельский рейтинг TIOBE за 2026 год и протёр глаза. Python, C, C++, Java, C# — скучно. Но вот на 10-й строчке восседает Delphi. А Fortran, язык, на котором писали ещё при царе Горохе и который, по мнению всей «модной» тусовки, давно должен лежать на свалке истории, стабильно держится в топ-15. В марте 2025 года он вообще ворвался в двадцатку вместе с такими «мамонтами», как Ada и COBOL.

Что за чертовщина? Rust, который кричали на каждом углу как «убийцу С++», пыжится на 16-м месте, а его рост, по словам генерального директора TIOBE Пола Янсена, замедляется. В это же время Fortran, тихо и без лишнего шума, продолжает быть фундаментом, на котором держится вся мировая наука. Почему компании не переписывают миллионы строк легаси на Python или Go? Потому что цена ошибки в коде, который считает ядерный реактор или прогноз погоды на завтра, исчисляется не в часах разработчика, а в миллиардах долларов и человеческих жизнях.

Давайте разбираться, что такое современный Fortran и почему ваш скепсис по поводу «динозавра» не имеет под собой никаких оснований.

Реализация ключевых конструкций лямбда‑исчисления на Python и объяснение их работы. Подойдёт даже тем, кто не очень знаком с Python.

Если хотите понять, как из одних лишь функций строятся булевы, списки и числа и, быть может, попробовать дойти до реализации некоторых алгоритмов самостоятельно — добро пожаловать под кат.

Это продолжение темы начатой в статье Важны ли компилятору имена, и продолженой в Ночью все кошки серы, а using'и одинаковы, и если вам нужна полная картина, как компилятор превращает текст в программу, то без понимания поиска имён (name lookup) дальше двигаться уже не получится.

Имена в тексте исходника это просто удобные ярлыки для людей: переменные, функции, типы. Но для компилятора имя является точкой входа в довольно сложный алгоритм, который должен однозначно определить, что именно вы имели в виду. И вот здесь начинается самое интересное: одинаково написанное имя в разных контекстах может означать совершенно разные вещи, а иногда даже не означать ничего вовсе, в зависимости от того, где и как оно используется.

C++ в этом месте особенно коварен. Язык рос десятилетиями, и правила поиска имён эволюционировали вместе с ним: добавлялись пространства имён, шаблоны, ADL, двухфазный поиск. Всё это не просто усложнило модель, оно сделало её местами неинтуитивной даже для опытных разработчиков, добавим сюда еще, что разные компиляторы исторически реализовывали эти правила (по-своему) по-разному, и часть этих различий до сих пор всплывает в коде.

Не нужно воспринимать компилятор как чёрный ящик, хотя порою поиск имён действительно выглядит как магия, но если разобрать его на отдельные шаги, то становится видно, что за этой «магией» стоит вполне строгая (хоть и исторически нагруженная) система правил. Попробую о ней рассказать.

Сегодня расскажу очередную интересную мини-историю из цикла разработки JMatrixPlatform. В прошлой серии я показал как элегантно удалось решить проблему загрузки исторических данных и справочников. В этот раз поговорим о многомодульной навигации в UI. Или как удачная архитектура открыла новые возможности, которые я раньше просто не замечал.

Вот, наконец, техника дошла до того, что на место всевозможных разрозненных "не научных", но вполне структурных и логичных внутри себя, практик прогнозирования, вроде астрологии, таро, нумерологии и классического психоанализа приходит нейроинтегральное прогнозирование. Инструмент для исследований на стыке технологий и интуиции.

LLM сделали меня сильно эффективнее, расширили диапазон моих услуг, но вместе с этим почти убили ту часть разработки, ради которой я вообще когда‑то в нее пришел.

А потом мне привезли шкаф. И он неожиданно все расставил по местам.

Время от времени мне нужно выполнить примитивный сценарий в терминале, но каждый раз это заканчивается очередным гуглежом «bash iterate each file» или «bash file has string». А что если скрипты в терминале можно было бы писать прямо как поток декларативных мыслей?

Каждый, кто хоть раз заглядывал на Hacker News или r/ItRunsDoom, знает традицию: DOOM должен работать на всём. PDF-файлы, SQL-запросы, кишечные бактерии, тест на беременность - список бесконечен, и каждый новый порт абсурднее предыдущего

Но я задался вопросом: а можно ли запустить DOOM внутри шрифта?

Оказалось, что можно. И вот как.

Спойлер: Никаких банальных ИИ-оберток, где текст конвертируется в звук через API. Только хардкорная хирургия нейросетей, кросс-модальные мосты и перехват мыслей LLM в реальном времени.

За последний год Hugging Face превратился в конвейер одинаковых проектов: берем Llama/Gemma, прикручиваем к ней интерфейс на Gradio, называем это стартапом. Мы для нашего виртуального музыкального артиста Livadies решили пойти другим путем. Мы задались вопросом: как звучит чистая мысль нейросети, если не переводить ее в текст? И как звучит математическая геометрия доисторического камня или кожи рептилии?

Чтобы это выяснить, нам пришлось вскрывать архитектуры SOTA-моделей и сшивать их напрямую на уровне тензоров. Вот два наших главных инженерных эксперимента.

Если говорить о производительности вне существующих решений в железе, то интуиция будет подсказывать достаточно простую модель выполнения, когда процессор обрабатывает инструкции, а память поставляет данные, и чем быстрее и то и другое, тем быстрее работает программа.

Но процессоры научились выполнять миллиарды операций в секунду, а память наращивает скорость доступа намного медленнее, и разрыв между скоростью вычислений и доступа к данным стал настолько большим, что именно ожидание памяти, превратилось в главный источник потерь производительности.

Ответом на это стало не ускорение памяти, а усложнение самих процессоров, которые перестали быть просто пассивными исполнителями кода и стали решать задачи управления потоком данных: выполнять инструкции вне порядка, переупорядочивать зависимости и на каком‑то этапе подошли к идее спекулятивно исполнять код, который, возможно, вообще не понадобится.

Предсказание ветвлений стало один из ключевых механизмов в этой системе, которая должна была снять часть времени простоя потока вычислений, но если удачное предсказание стало возможностью начать дорогие загрузки заранее и скрыть их латентность, то ошибка предсказания скрывает не только потерянные такты, но и зря использованные ресурсы памяти: шину, буферы загрузки, пропускную способность контроллера и сами кэш‑линии, которые могли бы быть заняты полезными данными.

Именно здесь возникает интересный и неочевидный компромисс, позволяющий с одной стороны, писать branchless‑код и полностью избавиться от ошибок предсказания, а с другой лишающий процессор возможности работать на опережение и запускать доступ к памяти раньше времени. Но в зависимости от того, где находятся данные в памяти выигрывать будет то один, то другой подход.

Если вы собираетесь писать branchless код, надо помнить как именно спекулятивное выполнение и предсказание ветвлений взаимодействуют с подсистемой памяти, потому что «лишняя работа» иногда ускоряет программу, а в некоторых случаях попытка сделать код более «предсказуемым» приводит к обратному эффекту.

В дашборде было 83 успешных engagement’а. В аналитике X — 16 настоящих ответов. Пять к одному. Неделю я этого не замечал.

Контекст: у меня автономный AI-агент, который пишет комментарии в X (Twitter) от имени клиентов. Находит релевантные треды, генерирует ответ, публикует через браузер. Без моего участия. Ну, предполагается что без моего участия.

Меня зовут Степан, я C# профессионал уже более 7 лет на рынке и рассказываю об этом в Telegram каналe StepOne. Иногда мне скучно на работе, потому что перекладывать JSON это слишком просто, даже если микросервисы.

Я отучился на системного программиста-компиляторщика и столкнулся с отсутствием спроса рынка на такие навыки. Но выбрал быть счастливым и написал язык программирования hydrascript, чтобы JSON гонялся даже в докере на макбуке. Решение под катом вас точно удивит!

240 байт памяти на мотке проволоки шесть метров, программирование как эзотерика, внешний носитель на магнитной карте, расчеты для управления Лунным модулем «Аполлон-11». Сплошное «Итало Макси Хитс», которого могло и не быть. Что же это?

И да, это действительно дерзкий итальянец, которому так и не дали стать первым персональным компьютером.

В третьей части цикла: Olivetti Programma 101 —инженерный компромисс, доведённый до персонального изящества.

После того, как я научился как следует перекладывать JSON’ы, я решил получше изучить еще какой-нибудь необычный инструмент. В юниксах есть такой древний (старше языка C) калькулятор — dc. Причем этот калькулятор до сих пор жив в том смысле, что почти везде входит в стандартную поставку. Даже на маках есть. Но еще, как выяснилось, это своего рода язык программирования. Мимо такого я пройти не смог.

Сегодня детально расскажу про сердце JMatrixPlatform - статусно-ролевой доступ к данным. Это основа платформы, доступная сразу "из коробки", которая реализует продвинутый RBAC с привязкой прав к статусам объектов. Вы не найдёте в общем доступе внятного и современного описания такой методологии, тем более с примерами реализации "из коробки", а это означает, что сегодня очередной эпизод погружения в Области тьмы ИТ, куда не заглядывают модные фреймворки.

Если кратко, то цель: компилятор некоторого подмножества языка Си на C++, который работает в compile-time. Компиляция будет происходить в кастомный байт-код для дальнейшего выполнения в ВМ уже в рантайме.

Этому миру нужна новая теория — теория, которая могла бы описать все существующие теории на планете. Теория, которая смогла бы описать философию, математику, физику и психологию единым формальным языком, чтобы сделать все виды наук исчисляемыми.

Именно над этим мы сейчас работаем. Когда нам удастся добиться успеха, эта теория станет единой мета-теорией всего и коснётся каждого на этой планете.

Прошел год с момента нашей последней публикации, и наша задача — поделиться достигнутым прогрессом с русскоязычной аудиторией. Это всё ещё не финальная версия, а черновик, перевод прошлогодней статьи на английском с улучшениями. Поэтому мы будем рады любым отзывам, а также вашему участию в развитии мета-теории связей.

Как и всё, что мы делали раньше, теория связей публикуется и передаётся в общественное достояние — она принадлежит всему человечеству, а значит, и вам лично. У этой работы много авторов, но сама работа гораздо важнее любого отдельного авторства. Мы надеемся, что уже сегодня она сможет принести пользу ещё большему числу людей.

Мы приглашаем вас стать частью этого захватывающего приключения.

Попробуем переделать старый ADSL роутер в принт-сервер, который позволит подключить не менее старый принтер Samsung SCX-3200 в локальную сеть

Сегодня (2026.04.01) прошло ровно 9731 день с тех пор, как сообщество Python узнало об изъяне в работе со строками.

Это было так давно, что у Python еще не было мажорных версий (для холиваров приходилось использовать PHP).

Так давно, что еще не существовало ни pythonchallenge.com, ни его прародителя notpron.com - легендарных убийц времени программистов.

Это было в прошлом тысячелетии. А именно - 1999 году, когда, согласно летописям, реализовали тип string. В том же году ведущий разработчик Jim Fulton опубликовал исследование, где без купюр указал на проблему.

Как ни странно, она не решена до сих пор.