В настоящее время у системных программистов практически нет выбора какой язык использовать. По хорошему все варианты сводятся или к чистому Си или к Rust, хотя как показывает опыт далеко не всем нравится его синтаксис.

Благодаря усилиями команды разработчиков языка у D теперь появилось совместимое с чистым Си подмножество обладающее не только привычным для любого программиста Си синтаксисом, но и значительно расширяющее функционал языка. Новое подмножество называется «betterC». Это подмножество позволяет перевести написание Си приложение на новый уровень.

Это вторая статья в которой я попытаюсь рассказать как настроить погоду и маршруты в системе умного дома MajorDoMo и сделаем для них отдельные сцены. А также настроим вывод данных о погоде на главной сцене.

Перевод статьи Мэтта Галлагера.

В этой статье речь пойдёт об отсутствии потокового выполнения (threading) и инструментов синхронизации потоков в Swift. Мы обсудим предложение о внедрении «многопоточности» (concurrency) в Swift и то, как до появления этой возможности потоковое выполнение в Swift будет подразумевать использование традиционных мьютексов и общего изменяемого состояния (shared mutable state).

Использовать мьютекс в Swift не особенно сложно, но на этом фоне хотелось бы выделить тонкие нюансы производительности в Swift — динамическое выделение памяти во время захвата замыканиями. Мы хотим, чтобы наш мьютекс был быстрым, но передача замыкания для исполнения внутри мьютекса может снизить производительность в 10 раз из-за дополнительных расходов памяти. Давайте рассмотрим несколько способов решения данной проблемы.

На днях, по мотивам очередной статьи, посвященной проблеме расизма в распознавании речи, я участвовала в большом споре о том, кто в этом виноват. Часть людей была уверена, что это заговор программистов. На самом деле, правда кроется в данных, которые ИИ использует для своего обучения. Я решила провести эксперимент, чтобы наглядно доказать это. Оказалось, что Роб Спир (Rob Speer) уже все сделал за меня.

Хочу поделиться с вами переводом его материала, который наглядно показывает, что даже самый дефолтный вариант ИИ будет насквозь пропитан расизмом. В первой статье мы проведем эксперимент, во второй попытаемся разобраться, как побороть то чудовище, которое мы породили.

TL; DR

Использование npm — пакетного менеджера NodeJS — сопряжено с проблемами безопасности. Штатными средствами невозможно контролировать права доступа, предоставляемые библиотекам. Вкупе с обилием микромодулей это может привести к непредсказуемым последствиям, часть из уже случившегося описана здесь, и в лучших традициях экосистемы npm я на неё сошлюсь.

Под катом описывается proof-of-concept библиотеки, реализующей механизм загрузки npm-модулей с возможностью установить права подобно тому, как на Android можно выдавать приложению конкретные разрешения.

Вместо

var lib = require('untrusted-lib');

предлагается писать где-нибудь

var paraquire = require('paraquire')(module);

и затем

var lib = paraquire('untrusted-lib');

или же

var lib = paraquire('untrusted-lib', {builtin:{https:true}});

Исходный код доступен на гитхабе под LGPLv3.

Кроме того я, не будучи достаточно опытным NodeJS-разработчиком, прошу у сообщества советов и обсуждения.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод руководства RESTful JSON API using Eliom.

В этом руководстве рассказывается, как создать простой, но полный REST API с использованием JSON в качестве формата сериализации.

Система умного дома сейчас в моде. Каждый хочет у себя дома сделать какую-нибудь автоматизацию. Например, когда вы подходите к своему дому, чтоб камера стоящая на улице вас распознала и отключила систему безопасности. Либо если к вам пытается кто-то залезть, чтоб система приняла какие-то меры. Также систему умного дома можно настроить так, чтоб она поддерживала необходимую влажность, температуру и т.п. в доме, управление освещением с мобильных устройств, прогноз погоды, курс валют и многое другое. Естественно, чтоб всем этим можно было управлять голосовыми командами. Всё это (и не только это) можно настроить в системе умного дома MajorDoMo (Major Domestic Module или Главный Домашний Модуль).

Simon Wirtz в своем блоге публикует достаточно много интересных постов о Kotlin.
Представляю вашему вниманию перевод одного из них.

Первая часть нашего гайда была посвящена интересной задаче машинного обучения – распознаванию пола по голосу. Мы описали общий подход к большинству задач speech processing и с помощью случайного леса, обученного на статистиках акустических признаков, решили задачу с довольно большой точностью – 98,4% верно классифицированных аудиофрагментов.

Во второй части гайда мы посмотрим, справятся ли нейронные сети с этой задачей эффективнее случайного леса, а также попробуем учесть самый большой недостаток классических методов – неумение работать с последовательностями данных.

В каком-то смысле эта ступень избыточна: пол человека не меняется во время разговора (по крайней мере, на текущем этапе развития и в заданных стандартных условиях), поэтому рассчитывать на увеличение точности не стоит. Но в академических целях мы попробуем.

Технология блокчейна завладела умами. Покупаются фермы, ICO собирают миллионы долларов. Наша компания тоже захотела приобщиться. Решили начать с малого. В серии статей будет описан наш путь от новичков в сфере блокчейна до общепризнанных гуру. На момент написания этих слов мы все еще на этапе новичков, предлагаем следить за нашим развитием и развиваться с нами.

Регистрация на курс открыта до 31 августа.

Осенью 2017 года Veeam Software запускает свой первый образовательный проект: курс для разработчиков C#.

Не будем скрывать, что, как и многие компании, которые проводят собственные обучающие программы, мы делаем это с целью привлечения в свою команду талантливых девелоперов, которые находятся еще в начале своей карьеры. Ориентируясь на динамику, с которой развивается карьера у разработчиков Veeam, мы выбираем специалистов с большим потенциалом к профессиональному росту.

Мы предлагаем не просто возможность бесплатно пройти обучение — после окончания курса у успешных участников будет реальный шанс устроиться в компанию и стать частью команды Veeam Research & Development.

А теперь ответим на главный вопрос: чем обучение в Академии Veeam может заинтересовать начинающих разработчиков?

В этом посте я хочу рассказать о системе IEEE Software Taggant, которую разработала рабочая группа IEEE по вредоносным программам в сотрудничестве с ведущими компаниями по информационной безопасности.
В планы команды разработчиков Guardant давно входило добавить поддержку IEEE Software Taggant в протектор Guardant Armor, и вот наконец мы это сделали. Краткий обзор системы и практические выводы перед вами.

Оглавление:
Часть 1: Введение и лексический анализ
Часть 2: Реализация парсера и AST
Часть 3: Генерация кода LLVM IR
Часть 4: Добавление JIT и поддержки оптимизатора
Часть 5: Расширение языка: Поток управления
Часть 6: Расширение языка: Операторы, определяемые пользователем
Часть 7: Расширение языка: Изменяемые переменные
Часть 8: Компиляция в объектный код
Часть 9: Добавляем отладочную информацию
Часть 10: Заключение и другие вкусности LLVM

6.1. Введение

Добро пожаловать в главу 6 руководства “Создание языка программирования с использованием LLVM”. К данному моменту у нас есть полнофункциональный язык, хотя и минимальный, но, тем не менее, полезный. Но по-прежнему осталась одна проблема. В нашем языке мало полезных операторов (нет, например, деления, логического отрицания, и даже сравнений, за исключением оператора сравнения «меньше»).

Приветствую, %username%!

Меня зовут Роман Гладких, я студент третьего курса Сибирского Государственного Университета Телекоммуникаций и Информатики по профилю Супервычисления. Так же являюсь студентом-партнером Майкрософт. Мое давнее хобби – это разработка приложений для Windows Phone и UWP на языке C#.

По умолчанию приложения UWP поддерживают две темы: темную (Dark) и светлую (Light). Так же имеется еще высококонтрастная тема (HighContrast). Такого набора обычно хватает для любого приложения, однако, что делать, если требуется быстро менять тему приложения на лету, причем ограничиваться Light и Dark нет желания?

В данном материале я расскажу, как реализовать свой менеджер тем. Материал ориентирован на новичков, однако и профессионалам может быть интересен. Милости просим под кат!

Пару дней назад я наткнулся на первую статью из этой серии уроков. К сожалению, переведены только начальные уроки, а все самое интересное (SSAO, PBR, тени) только впереди. Этот курс переводили три человека (теперь четыре), и я надеюсь, что кто-то из читателей поможет с переводом остальных частей. К сожалению, я не являюсь профессиональным переводчиком, по этом в тексте могут быть ошибки разного характера. Буду рад, если вы сообщите о них. Приятного чтения!

Для удобного взаимодействия с нашим сервисом Виртуальное приватное облако мы разработали библиотеку selvpcclient. Она написана на языке Python и покрывает весь API, благодаря чему вы можете управлять проектами, квотами, ресурсами из своего программного кода или консоли.

В этой статье мы поговорим о «магической» константе 0x5f3759df, лежащей в основе элегантного алгоритмического трюка для быстрого вычисления обратного квадратного корня.

Вот полная реализация этого алгоритма:

float FastInvSqrt(float x) {
  float xhalf = 0.5f * x;
  int i = *(int*)&x;  // представим биты float в виде целого числа
  i = 0x5f3759df - (i >> 1);  // какого черта здесь происходит ?
  x = *(float*)&i;
  x = x*(1.5f-(xhalf*x*x));
  return x;
}

Этот код вычисляет некоторое (достаточно неплохое) приближение для формулы



Сегодня данная реализация уже хорошо известна, и стала она такой после появления в коде игры Quake III Arena в 2005 году. Её создание когда-то приписывали Джону Кармаку, но выяснилось, что корни уходят намного дальше – к Ardent Computer, где в середине 80-ых её написал Грег Уолш. Конкретно та версия кода, которая показана выше (с забавными комментариями), действительно из кода Quake.
В этой статье мы попробуем разобраться с данным хаком, математически вывести эту самую константу и попробовать обобщить данный метод для вычисления произвольных степеней от -1 до 1.

Да, понадобится немного математики, но школьного курса будет более, чем достаточно.

В этой статье я расскажу, как мы написали собственные анализаторы кода и чистим с их помощью нашу кодовую базу .net от наиболее острых / частых косяков. Главный посыл — сделать это довольно просто, не бойтесь писать свои анализаторы для борьбы с именно вашими багами. Вторичный посыл — попробуйте наши анализаторы и сообщите о результатах. Полное руководство я писать не буду, их довольно много в интернете, а вот небольшой обзор, что это как и с какими проблемами я столкнулся, надеюсь, окажется вам полезным.

Если вы хотите добиться UI отзывчивости вашего iOS приложения, выполняя такие затратные по времени куски кода, как загрузка данных из сети или обработка изображений, то вам нужно использовать продвинутые паттерны, связанные с многопоточностью (сoncurrency), иначе работа вашего пользовательского интерфейса (UI) начнет сильно замедляться и даже может привести к полной его «заморозке». Вам нужно убрать ресурсо-затратные задачи с main thread (главного потока), который отвечает за выполнение кода, отображающего ваш пользовательский интерфейс (UI).

В текущей версии Swift 3 и ближайшей Swift 4 (осень 2017) это можно сделать двумя способами, которые пока не связаны с встроенными языковыми конструкциями Swift, начало реализации которых будет только в Swift 5 (конец 2018).

Один из них использует GCD (Grand Central Dispatch) и ему посвящена предыдущая статья. В этой статье мы покажем, как достичь отзывчивости UI в iOS приложениях с помощью таких абстрактных понятий, как операция Operation и очередь операций OperationQueue. Мы также покажем в чем различие этих двух подходов и какой из них в каких ситуациях лучше использовать.

Код для этой статьи можно посмотреть на Github.

Всем привет! На недавно прошедшем Superjob IT Meetup я рассказывал о том, как мы в Superjob разрабатываем свой API для проекта с миллионной аудиторией и кучей различных платформ.

В этой статье я бы хотел поговорить о том, почему мы не смогли остановиться ни на одном из десятков готовых решений, как больно было писать своё собственное и что ждёт вас, если вы решите повторить наш путь. Всех заинтересовавшихся прошу под кат.