Программирование *

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

9.1. Введение

Добро пожаловать в главу 9 руководства “Создание языка программирования с использованием LLVM”. В главах с 1 по 8, мы построили маленький язык программирования с функциями и переменными. Что случится, если что-то пойдёт не так, как тогда отлаживать программу?

TL;DR: К концу этого эссе я надеюсь убедить вас в следующих фактах. Во-первых, что современные десктопные операционные системы никуда не годятся. Они раздутые, тормознутые и напичканы легаси-хламом, а кое-как работают только благодаря закону Мура. Во-вторых, что инновации в десктопных ОС прекратились около 15 лет назад, а основные игроки вряд ли собираются много вкладывать в них снова. И наконец, я надеюсь убедить вас, что мы можем и должны начать с нуля, усвоив уроки прошлого.

«Современные» десктопные ОС раздуты

Возьмём Raspberry Pi. За 35 долларов я могу купить отличный компьютер с четырьмя процессорными ядрами, каждое на частоте более гигагерца. У него также есть 3D-ускоритель, гагабайт оперативки, встроенные WiFi с Bluetooth и Ethernet. За 35 баксов! И всё-таки для многих задач, которые я хочу на нём запустить, Raspberry Pi ничем не лучше компьютера на 66 мегагерц, который был у меня в колледже.

Вчера мы запустили на Coursera новый онлайн-курс «Программирование на Python» совместно с МФТИ, чтобы научить всех желающих программировать на этом языке. Курс читают разработчики, применяющие Python в проектах, которыми ежедневно пользуются миллионы людей. Курс покрывает все необходимые для ежедневной работы программиста темы, а также рассказывает про многие особенности языка, которые часто опускают при его изучении.

Большие данные и их анализ играют важнейшую роль в современном мире, где повсеместно используются сети и электронные устройства. Идет непрерывное объединение возможностей больших данных, аналитики и машинного/глубинного обучения. В декабре 2016 года мы создали BigDL — распределенную библиотеку глубинного обучения с открытым исходным кодом для Apache Spark. Цель создания этой библиотеки — объединение сообщества глубинного обучения и сообщества больших данных. Далее в этой статье приводится описание недавних усовершенствований в выпуске BigDL 0.1.0 (а также в предстоящем выпуске 0.1.1).

Недавно перешел с PolymerJS на VueJS для некоторых задач. Совместно с polymer использовал Redux через библиотеку polymer-redux. Поэтому вся бизнес-логика уже была сформирована на уровне redux store. Для связки vue и redux выбрал библиотеку vuedeux. В awesome vue в разделе redux представлена еще одна библиотека для связки с redux — revue, но мне показалось эффективней использовать именно vuedeux, за счет интеграции redux store непосредственно в «свой redux» для vue — vuex, для возможного использования его в будущем.

Леность ли моя тому причиной или болезненная неприязнь к комбайнам, но у меня как-то не сложились отношения с большими толстыми довольными IDE. Довольствуюсь простым ламповым Geany и несколькими самописными скриптами, количество коих растёт по мере необходимости.

С одной стороны, минусы очевидны — все эти скрипты часто повторяют функционал больших сред разработки; велосипеды — в массы. Но с другой стороны, я получаю ровно то, что нужно и удобно мне. Да и, потом, юниксвейненько получается: понадобилось забить гвозь — берёшь молоток, а не нанимаешь строительный кран с бригадой рабочих и прорабом.

О некоторых таких скриптах решил попробовать писать сюда. Может, кому пригодятся (да и заточить под себя какой-нибудь из них всегда можно). Если нет — ругайтесь в комментариях, учту. Итак.

Привет, Хабр! Меня зовут Виталий Котов, я работаю в Badoo в отделе QA, занимаюсь автоматизацией тестирования, а иногда и автоматизацией автоматизации тестирования.

Сегодня я расскажу о том, как мы в Badoo упростили работу с Selenium-тестами, научили ребят из отдела ручного тестирования работать с ними и какой профит с этого получили. Прочитав статью, вы сможете оценить трудозатратность каждого из этапов и, возможно, захотите частично перенять наш опыт.

Media Source Extensions

Media Source Extensions (далее MSE) — это API браузера, позволяющее играть аудио и видео через соответствующие HTML5 тэги <audio/> и <video/>.

Чтобы проиграть кусок аудио или видео, нужно скормить этот chunk в данный элемент через MSE API. На основе MSE построены HLS-плееры. HLS фрагменты передаются в MSE и отображаются в плеере.

Давайте посмотрим на его Can I Use подробнее.

PyTorch — современная библиотека глубокого обучения, развивающаяся под крылом Facebook. Она не похожа на другие популярные библиотеки, такие как Caffe, Theano и TensorFlow. Она позволяет исследователям воплощать в жизнь свои самые смелые фантазии, а инженерам с лёгкостью эти фантазии имплементировать.

Данная статья представляет собой лаконичное введение в PyTorch и предназначена для быстрого ознакомления с библиотекой и формирования понимания её основных особенностей и её местоположения среди остальных библиотек глубокого обучения.

В эту пятницу на Хабре я прочитал вводную статью про Nuxt.js, но в комментариях резюмировали, что маловато будет. Так случилось, что мы в Voximplant используем эту штуку и она приносит большую пользу. Под катом я расскажу про «киллер фичу» этого микро-фреймворка и где он может пригодиться.

Привет, Хабр! Проект, о котором мы расскажем, с самого начала создавался нами как open-source, но до недавних пор мы использовали его только лишь для своих нужд, не говорили о нём широко и не создавали коммьюнити. Cейчас, спустя несколько лет разработки, мы почувствовали уверенность в том, что настала пора рассказать про него, и надеемся, что он начнёт приносить пользу не только нам.

Команда Rust рада представить выпуск Rust 1.20. Rust — это системный язык программирования,
нацеленный на скорость, безопасность и параллельное выполнение кода.

Если у вас установлена предыдущая версия Rust, для обновления достаточно выполнить:

$ rustup update stable

Если же Rust еще не установлен, вы можете установить rustup с соответствующей
страницы нашего веб-сайта и ознакомится с подробными примечаниями к выпуску Rust 1.20 на GitHub.

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

8.1. Введение

Добро пожаловать в главу 8 руководства “Создание языка программирования с использованием LLVM”. Эта глава описывает, как компилировать программы на нашем языке в объектные файлы.

В коде id Software порой встречаются бесподобные жемчужины. Самая знаменитая — это, конечно, 0x5f3759df, удостоившаяся даже комикса на xkcd. Здесь же речь пойдёт о заливке экрана: пиксели закрашиваются по одному в случайном порядке, без повторов. Как это сделано?

Это приблизительная расшифровка лекции о предсказании переходов (предсказании ветвлений) на localhost, новом цикле лекций, организованном RC. Выступление состоялось 22 августа 2017 года в Two Sigma Ventures.

Кто из вас использует ветвления в своём коде? Можете поднять руку, если применяете операторы if или сопоставление с образцом?

Большинство присутствующих в аудитории поднимают руки

Сейчас я не буду просить вас подымать руки. Но если я спрошу, сколько из вас думают, что хорошо понимают действия CPU при обработке ветвления и последствия для производительности, и сколько из вас может понять современную научную статью о предсказании ветвлений, то руки подымет меньше людей.

Цель моего выступления — объяснить, как и почему процессоры осуществляют предсказание переходов, а затем вкратце объяснить классические алгоритмы предсказания переходов, о которых вы можете прочитать в современных статьях, чтобы у вас появилось общее понимание темы.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи Substitution Processes (1962 год) авторства Эдсгера Дейкстры. Разделение на параграфы не оригинальное.

Введение

Машина определяет (по самой своей структуре) язык, а именно: свой язык ввода — и напротив, семантическое определение языка задаёт машину, способную понимать его. Другими словами, машина и язык — это две стороны одной и той же медали. Я собираюсь описать такую медаль. Я оставляю на вас решение того, какой же из этих двух аспектов предмета моего разговора, на ваш взгляд, самый важный, так как сам считаю этот выбор довольно смешным. Язык, наброски которого я собираюсь вам предоставить, является непозволительно трудным для человека, а машина, которую я собираюсь описать, является порочно неэффективной.

Поэтому, если моя ментальная конструкция, тем не менее, имеет право на существование, его оправдание должно быть найдено в других качествах. Найти их в моей машине можно, по моему мнению и суждению, по крайней мере в её исключительной простоте и элегантности, в единообразии способов, которыми она выполняет довольно разные (на первый взгляд) операции; оправдание моего языка — это его ясность и необычайно высокая степень двусмысленности, вытекающая из строгой последовательной интерпретации и явного указания в программе выполняемых операций, хотя обычно выполнение всех операций подразумевается (и из этого проистекают некоторые недоразумения). Если кто-то захочет, он может считать мои машину и язык придуманными в образовательных целях.

Я уже писал про Publish, Connect и RefCount в RxSwift. Для того, чтобы лучше раскрыть тему, представляю вашему вниманию перевод другой замечательной статьи, про различия между такими операторами, как share(), replay(), replayAll(), shareReplay(), publish() и shareReplayLatestWhileConnected().

Частая ошибка, которую совершают новички, взявшиеся за освоение Rx — это непонимание того, что цепочка операторов на Observable выполняется заново с каждым новым подписчиком:

let results = query.rx.text
    .flatMapLatest { query in
        networkRequestAPI(query)
    }
results.subscribe(...)   // один запрос в сеть
results.subscribe(...)   // другой запрос

Мы имеем несколько подписчиков на один-единственный Observable, но мы не хотим, чтобы его код исполнялся с каждым новым Subscriber'ом. Для этого в RxSwift имеется несколько операторов. Вот резюмирующая табличка, описывающая каждый из них:


1 — ретранслирует произведенных до подписки элементов не больше, чем bufferSize.
2 — ретранслирует 1 элемент, произведенный до подписки, до тех пор, пока существует хотя бы один подписчик.

Это принципы разработки ПО, взятые из книги Clean Code Роберта Мартина и адаптированные для PHP. Это руководство не по стилям программирования, а по созданию читабельного, многократно используемого и пригодного для рефакторинга кода на PHP.

Не каждый из этих принципов должен строго соблюдаться, и ещё с меньшим количеством все будут согласны. Это лишь рекомендации, не более, но все они кодифицированы в многолетнем коллективном опыте автора Clean Code.

Статья вдохновлена clean-code-javascript.

Александр Карягин, член Ассоциации ISDEF, возглавляет маркетинг в компании Devexperts. Мы отдали ему и его коллегам трибуну для рассказа о достаточно свежем опыте разработки. Мы всё-таки Independent Developers :)

В последнее время рост интереса к языку программирования Kotlin приблизительно такой же, как рост курса Bitcoin. Повышенное внимание обусловлено еще и тем фактом, что в мае 2017 года Kotlin был объявлен официальным языком разработки под Android. Конечно же, мы не могли не приобщиться к изучению этой темы, и решили поэкспериментировать с Kotlin, применив его в одном из новых проектов под Android.

Класс XYZ представляет координаты в RevitAPI. А раз мы имеем дело с координатами, то следует рассмотреть азы векторной геометрии. Всего два действия: сложение и вычитание векторов, позволят сделать кучу полезной работы.