Программирование *

Привет, Хабр!

В предпоследние выходные мая мне традиционно довелось работать на книжном салоне, проходившем в Санкт-Петербурге на Дворцовой площади. Как многие знают, я представляю компьютерную редакцию издательства «БХВ», но внимательные читатели, которые любят рассматривать служебные страницы в хороших книгах, до сих пор могут найти мою фамилию и в нетленке издательства «Питер», в котором я провёл сложный, но незабываемый и формообразующий отрезок жизни.  Мне нравится работать на стендах, так как я вижу моего читателя, а также не без удовольствия наблюдаю за вашими муками выбора, в особенности – выбором книг в подарок. Что касается последней моей вахты, состоявшейся в полуштормовую погоду по ту сторону тента, очень порадовало, что на наш стенд заглянула уважаемая Юлия Воротникова, имя которой очень громко звучит для заядлых участников интеллектуальных игр. И она, и некоторые другие посетители, и в особенности две-три (не помню) милейшие девушки в субботу залюбовались нашим стендом, уставленным книгами, оригиналы которых вышли в издательстве «O’Reilly». Мне не раз пришлось объяснять, каким образом возникла столь необычная идея — иллюстрировать обложки компьютерных книг роскошными изображениями животных. Поэтому я решил вновь пересказать на Хабре эту историю, которую более 12 лет назад уже затрагивал уважаемый @miga. В статье будет много картинок, которые для меня все до единой укладываются во фразу, прочитанную на странице крайне харизматичного человека – уважаемого Виктора Жукова, lead-гитариста выдающейся симфо-метал группы Nimea из Санкт-Петербурга: «... и когда говорят — плагиат, я говорю — традиция!»

Привет, Хабр! Когда релизы выходят раз в две недели, это кажется нормой. Пока не замечаешь, что задачи копятся, а срочные правки превращаются в борьбу с бюрократией. Разработчики привыкают к долгому циклу ожидания, и низкий TTM становится фоном, на который уже никто не обращает внимания.

Мы решили, что так больше продолжаться не может. Вопрос был не просто в скорости — нужно было изменить сам подход. Автоматизировать, упростить, убрать ненужные этапы и сделать так, чтобы код попадал в продакшен быстро, прогнозируемо и без хаоса.

Меня зовут Павел Лиморенко, и сегодня я расскажу вам, как мы к этому пришли, какие проблемы пришлось решать и как нам удалось ускорить релизный процесс API Почты.

Финансовое моделирование — это не просто таблички. Это способ прогнозировать, принимать решения и быть на шаг впереди. Мы, финансисты, любим Excel за простоту, в то же время, ненависть к этому чудесному инструменту возрастает пропорционально количеству переменных в формулах. И, когда задач становится больше, — он начинает тормозить и сильно раздражать.

Ниже я расскажу:

- Почему я, как гуманитарий, начала осваивать Python.
- Как связка Excel + Python работает на практике.
- Как один и тот же проект ведёт себя в этих двух мирах.

Ручное управление ресурсами в низкоуровневом си-подобном коде на C++ — довольно хлопотное занятие. Создание достойных RAII-врапперов для каждого используемого сишного API не всегда практично, а использование подходов с goto cleanup или множеством вложенных if (success) вредит читаемости кода.

Макрос defer как никогда кстати! Отложенная лямбда будет выполнена при выходе из области видимости, независимо от того, будет ли выполнен return, брошено исключение, или даже выполнен goto наружу. Данный макрос по-настоящему zero-cost и не зависит от рантайма C или стандартной библиотеки, поэтому его можно использовать даже в разработке под ядро ОС.

"Попросите Якоби или Гаусса публично высказать своё мнение — не о истинности, а о важности этих теорем. Позже, я надеюсь, найдутся люди, которым будет выгодно разобраться во всём этом хаосе."

Этими словами заканчивалось письмо Эвариста Галуа, написанное для своего друга Огюста Шевалье за два дня до его смерти от полученных на дуэли ран на 21 году жизни. Ни Якоби, ни Гаусс в его теоремах не разобрались, зато спустя 15 лет разобрался Жозеф Лиувилль и опубликовал работы Галуа, ставшие впоследствии фундаментом современной алгебры, известные сейчас как теория Галуа. В статье расскажу про одну из частей этой теории - поля Галуа, получившая настолько повсеместное применение в криптографии и избыточном кодировании, что Intel и AMD выпустили набор процессорных расширений для эффективной реализации операций над этими полями.

Заметка! Если вам довелось использовать/реализовывать поля Галуа, то большая часть статьи для вас скорее всего будет не интересна, но возможно в последних разделах будет что-то для вас новое.

Возможно я был недостаточно внимателен, но мне попалось на Хабре буквально одно, очень краткое упоминание крайне интересного исследования от команды из Университета Цинхуа и партнерских институтов нескольких стран: Absolute Zero Reasoner (AZR) — новую систему машинного обучения, которая развивает принципы self-play и способна обучаться без каких-либо внешних данных. В отличие от традиционных подходов, требующих тысячи размеченных примеров, AZR использует принцип самообучения через создание и решение собственных задач программирования. Система играет две роли одновременно: составителя задач (Proposer) и решателя (Solver), используя исполнитель кода как объективного судью для получения обратной связи. AZR продемонстрировал state-of-the-art результаты в программировании и математических рассуждениях, превзошедший модели, обученные на десятках тысяч человеческих примеров, при этом показав впечатляющий кросс-доменный перенос знаний между различными областями знаний.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Марунин, я ведущий разработчик в команде Clatch. Сегодня расскажу о новых мапах в Go 1.24: разберем изменения, посмотрим, что было и что стало. О мапах часто спрашивают на собеседованиях, а еще без них нельзя просто так взять и написать программу на Go — так что, надеюсь, тема будет полезной и интересной.

Этот текст — расширенная версия моего доклада с митапа МТС True Tech Go. Если больше нравится слушать, а не читать, можно сразу переходить по ссылке. Поехали!

В прошлом месяце я зарелизил ZLinq v1 — революционную LINQ-библиотеку, которая достигает zero allocation на структурах и дженериках. Она может похвастаться такими расширениями, как LINQ to Span, LINQ to SIMD, LINQ to Tree (FileSystem, JSON, GameObject и т.д.), drop-in replacement Source Generator для произвольных типов, поддержкой нескольких платформ, включая .NET Standard 2.0, Unity и Godot и на данный момент ZLinq имеет более 2000 звезд на GitHub.

Помните, как долго выполняется сложение на бумаге?

¹¹ ¹
6876
+ 3406
------
10282

Начиная с единиц, мы складываем 6 + 6 = 12, записываем 2 и переносим 1. Затем пошагово двигаемся влево, пока складываемые разряды не закончатся.

При реализации сложения больших чисел (например, от 2⁶⁴ и выше) обычно пишут код, похожий на этот алгоритм. Любопытно здесь то, что существует простой трюк, позволяющий существенно ускорить этот процесс на современных CPU.

Но сначала я задам вопрос: почему сложение столбиком мы начинаем с самого младшего разряда? Почему бы не начать слева?

Дело, разумеется, в переносе. Мы не можем точно знать, каким будет текущий разряд числа, пока не выполним все сложения справа от этого разряда.

Как инфоцыгане захватили IT-курсы, обещали зарплаты по 300к за 3 месяца и сломали рынок. IT-образование начиналось с желания помочь, но закончилось спамом, разочарованием и враньём в резюме.

Вы знаете, что такое прогрессивный JPEG? Можете почитать хорошее объяснение. Идея заключается в том, что вместо загрузки изображения сверху вниз оно сначала грузится размытым, а потом постепенно становится чётче.

Что, если мы применим тот же принцип к передаче JSON?

Программисты на Go уже давно и долго жалуются на слишком многословную обработку ошибок. Все мы близко (а иногда и болезненно) знакомы со следующим шаблоном кода:

x, err := call()
if err != nil {
// обработка err}

Проверка if err != nil встречается настолько часто, что может становиться объёмнее остального кода. Обычно это происходит в программах, выполняющих много вызовов API, в которых обработка ошибок рудиментарна и они просто возвращаются. Некоторые программы в итоге выглядят примерно так:

func printSum(a, b string) error {
x, err := strconv.Atoi(a)
if err != nil {
return err
}
y, err := strconv.Atoi(b)
if err != nil {
return err
}
fmt.Println("result:", x + y)
return nil }

Из десятка строк кода тела этой функции реальную работу выполняют только четыре (вызовы и последние две строки). Остальные шесть строк — это шум. Код слишком многословен, поэтому неудивительно, что жалобы на обработку ошибок уже годами находятся на вершине списков в опросах разработчиков. (Какое-то время жалобы на обработку ошибок обгоняла только досада из-за отсутствия дженериков, но теперь, когда Go поддерживает дженерики, обработка ошибок снова вернулась на первое место.)

Команда разработчиков Go воспринимает отзывы сообщества со всей серьёзностью, поэтому мы много лет пытались придумать решение этой проблемы.

Всем привет! Я Влад Лунин, занимаюсь анализом сложных угроз в экспертном центре безопасности Positive Technologies. В последнее время часто приходится сталкиваться с вредоносным ПО (ВПО), написанном на Rust, поэтому хочу поделиться своим опытом реверса исполняемых файлов, написанном на этом языке. ВПО бывает как очень простое, так и очень сложное в своей реализации, и чаще всего эта сложность обусловлена особенностями Rust. Расскажу, какие подходы применяю для успешного реверса, а также про сложности, с которыми сталкивался, и как их преодолевал.

Привет, Хабр!

В этой статье разберём мутный, но крайне важный инструмент ‒ std::launder. Мы поглядим, зачем его протащили в C++17 и что компилятор делает, когда видит launder.

В мире программирования существуют различные идеологии написания кода, которые отвечают за коммуникации (Unix-way), гибкость (Agile), чистоту и читаемость кода (DRY, KISS).

Все они помогают улучшить ваш код, но их уязвимость в единоличности программиста и его продукта, именно поэтому я выработал новую, социальную идеологию написания кода. Скорее под кат!

Потоки² — это просто состояния сохранения³ эмулятора⁴, связанные с условием, при котором продолжается их выполнение.

Привет. Меня зовут Андрей Соколов, я руководитель команды LLM в AI VK, которая обучает и дорабатывает модели, а потом помогает другим командам интегрировать их в свои продукты. И сегодня я расскажу про такое направление в LLM, как структурированная генерация. 

Константин Евтеев @beginner760собирает Java-код с помощью диктора NVDA, редактирует его в Блокноте и передает на Linux по SSH через самописные bash-скрипты. Он рассказал нам, почему после потери зрения не потерял интереса к жизни и желания быть полезным и как выстроил собственную инженерную экосистему: оглавления по строкам .txt-файлами, навигация по main и маленьким методам, отладка на слух.

В мире разработки хватает экзотики: одни языки создаются ради скорости и эффективности, другие — ради красоты или даже чистого искусства. Mystical — как раз из последних. Он превращает исходный код в необычные кольцевые структуры, за которыми скрывается синтаксис PostScript. Давайте разбираться, почему он так странно выглядит и что полезного можно сделать со всей этой красотой.

Глава 1: мой коллега, программист

Пустая оболочка человека. Он больше похож на попугая, чем на личность. Мой начальник, искренне верящий в священнодействие Парного Программирования, сковал цепью меня и этого коллегу-«программиста», как сиамских близнецов с разных планет. Общей была наша клавиатура, но не мышление. Боже, как же он был далёк от этого.

«Постой-ка. У меня появилась идея. Дай мне клавиатуру.»

Идея. Ага. Как у младенца появляется «идея» засунуть вилку в розетку. Я почти доделал нечто прекрасное; стройную, изящную логику, пронзающую сложность подобно ножу, режущему масло. И тут появился он — бьёт по клавиатуре, как будто она ему деньги должна, копипастит код-франкенштейн из комментария на StackOverflow, написанный последователем Дяди Боба в 2014 году.

Знает ли он, что делает наша система? Нет.

Прочитал ли он тикет? Разумеется, нет.

Ощущает ли он уверенность, когда безрассудно корёжит глобальное состояние? Разумеется, да.