Ненормальное программирование *

Двое мужчин на КДПВ искренне удивляются чувству вайб-кодинга без применения искуственного интелекта.

Что такое квалификаторы и для чего они нужны? Как это связано с машинами состояний? Откуда берётся магия в .NET?

Всё это органично сочетается во фреймворке EmptyBox.

Внутри рассматриваются квалифицированные машины состояний, расширения для них, и как это вообще программируется.

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.

Автоматический дебаг с помощью языковых моделей уже не новость, и разработчики используют LLM‑модели и среды разработки с интегрированным ИИ, чтобы анализировать код и предлагать исправления. Но что если встроить в этот процесс ещё один мощный инструмент — поиск в интернете?

В этой статье мы рассмотрим необычный подход: автоматический дебаггер, который не просто анализирует код с помощью нейросети, но и при необходимости отправляет сформулированные моделью поисковые запросы в интернете. Если модель не уверена в исправлении, она делает то же, что и человек, — ищет похожие ошибки и готовые решения в сети.

Привет, Хабр!

В мире IT ошибки — это как неизбежные спутники разработчиков, системных администраторов и других специалистов. Но иногда эти ошибки настолько эпичны, что их хочется записать в анналы истории. Сегодня я расскажу о самых интересных и реальных багах, которые не только вызвали смех (а где-то и страх), но преподали своим героям важные уроки. Как говорится, учитесь лучше на чужих ошибках.

Готовы? Поехали!

Фундаментальной (по моему мнению) проблемой множества языков программирования является неявное использование ссылок (ссылочных переменных).

И проблема не в том, что с помощью ссылок изменяются какие-то общие данные, а в том, что часто это делается неявным образом, из-за чего программист должен всегда помнить об особенностях таких переменных.

Еще одной проблемой (или следствие предыдущей) является многопоточное и/или асинхронное выполнение программы, когда к одной и той же области данных может быть получен доступ из разных потоков приложения, что в купе с неявным доступом по ссылкам еще больше усугубляет ситуацию.

А как бы хотелось отдать эти проблемы на откуп компилятору! Чтобы компьютер сам автоматически проверял корректность доступа по ссылкам, в том числе и из разных потоков и чтобы все это делалось во время компиляции приложения без накладных расходов в рантайме!

И если такое будет возможно, тогда постепенно уйдет в прошлое целая эпоха сборщиков мусора с их неожиданными зависаниями программ в произвольные моменты времени и разными мудреными алгоритмами поиска мертвых указателей и циклических ссылок!

Так сложилось, что у меня на работе используется Cisco AnyConnect Secure Mobility Client. Периодически приходится подключаться к рабочему VPN используя эту программу. Мне, как человеку постоянно работающему в терминале, захотелось иметь под рукой консольную утилиту, которая сама введет пароль и TOTP, после чего инициирует подключение.

Насколько опасно умножать числа с помощью ChatGPT и OpenAI o1-preview, насколько можно доверять вычисленным ей константам? Стоит ли тратить деньги на o1-preview, если есть mini (в контексте умножения чисел)? Мини-исследование под катом.

Согласно описанию,

Tree-sitter — это инструмент для генерации синтаксических анализаторов и библиотека инкрементного синтаксического анализа. Он может создавать конкретное синтаксическое дерево для исходного файла и эффективно обновлять синтаксическое дерево по мере редактирования исходного файла.

Но как Tree-sitter справляется с языками, в которых необходима стадия препроцессинга?

Всем привет! Эта статья - про очень простой алгоритм маскирования данных при пересылке по протоколу WebSocket. Но рассказать я хочу не про сам алгоритм, а про путь оптимизации, который я прошел, чтобы сделать его эффективным. Я до сих пор уверен, что можно еще лучше и если так, то надеюсь уважаемые читатели мне подскажут! Приступим...

"Что б они ни делали -- не идут дела. Видимо в прошивке багов дофига". Как я напомнил в прошлой статье (где я подготовил утилиты для перепрошивки сенсоров) -- я рассказываю про платформу для VR игр, как с ней интегрироваться и как добраться до ее сенсоров напрямую.

Её исходный ресивер обновляет сенсоры с частотой в 86Гц, тогда как технически возможно разогнать до 133 Гц, получив ощутимо ниже задержки, но связь была нестабильной.

Давайте начнём погружение в сенсоры -- посмотрим, что за игра ghidra_11.0_PUBLIC установлена у меня в C:\Games, заглянем одним глазком в саму прошивку и поковыряемся там грязными патчиками, да исправим race condition плюс выкинем немного отладочных глюков. В общем, готовимся к погружению. В этот раз -- всё серьёзно.

Не мало людей удивятся «А что так можно было?». Да – хорошие боты можно писать на PHP. Да – WordPress хорошо подходит в качестве фреймворка. Далее поделюсь своим опытом. Речь пойдет о веб-хуках из Телеграм.

Погодите хейтить за нагрузку и тяжесть.

Давайте проведём исследование некоторых взаимосвязей функций, объектов, генераторов и корутин в Python.

На уровне теории, каждая из этих концепций очень сильно отличается от других; но динамическая природа языка позволяет им заменять друг друга на практике.

Предупреждаю: мы рассмотрим рабочие, но очень странные примеры кода; я не советую вам применять их в реальных проектах!

Всем привет! Решил на выходных продолжить писать свой домашний проект и наступила пора реализовать платформозависимый код. Самым простым вариантом было бы описать классы в *.h файле, а в зависимости от платформы, Закрытые поля засунуть под #define. При этом, саму реализацию по конкретным платформам разнести по *.cpp файлам и включать их в компиляцию в зависимости от текущей платформы. Но... мне не нравится как выглядит описание класса с #define, поэтому я решил убрать препроцессор и оставить в описании класса только интерфейс. И да, я не пользовался абстрактными классами и pimpl, всё еще хуже :-)

К старту курса по Fullstack-разработке на Python делимся материалом о том, как при помощи современных возможностей CSS и JS — ворклетов и API Houdini — подключиться к базе данных и выполнять запросы к ней. За подробностями приглашаем под кат.

Практика в Jupyter Notebook — это основа нашего курса по Data Science. Но интерактивный блокнот можно использовать не только для работы. За подробностями из блога разработчиков Jupyter Notebook приглашаем под кат.

Я продемонстрирую несколько экспериментов с сигналами, в которых обнаруживаются не совсем очевидные вещи. В качестве примеров я выбрал обработчики сигналов SIGINT и SIGABRT. Обработчик SIGINT вызывается асинхронно, в ответ на нажатие клавиш CTRL+C. Обработчик SIGABRT вызывается в ответ на необработанную исключительную ситуацию, но не всегда. Я объясню особенности, возникающие в зависимости от способа генерации сигналов и наличия отладчика.

Отправляем графики (peformance, да и вообще все что угодно) по почте с PROD серверов, куда просто так не добраться .

Мужик! Графики по почте? Что, cерьезно? Web интерфейс, интерактивность, Grafana - "нет, не слышал"? Ты бы еще звездочками графики нарисовал бы в письме, ASCII art-ом. - говорит мне мой воображаемый оппонент.

Конечно, он абсолютно прав в идеальном, воображаемом мире. Это вам подтвердит любой пролетающий там розовый единорог. Однако, если мы не в стартапе, а в кровавом enterprise, то все не так розово.

Наш сегодняшний перевод посвящен Data Science. Аналитик данных из Дублина рассказал, как искал себе жилье на рынке с высоким спросом и низким предложением.