Программирование *

Один из авторов термина Open Source и соучредитель Open Source Initiative Брюс Перенс представил первый черновой вариант новой лицензии Post-Open Zero-Cost, нацеленной на решение накопившихся проблем, связанных со взаимодействием разработчиков открытого ПО и коммерческих компаний в контексте получения справедливой обратной отдачи от коммерческого использования кода.

В новой лицензии отражена возможность наложения дополнительных условий на коммерческое использование, например, за получаемую в результате использования открытого ПО выгоду компаниям предлагается расплачиваться либо участием в разработке, либо отчислять деньги, которые будут распределяться между непосредственными разработчиками.

Ключевым отличием лицензии Post-Open от существующих открытых лицензий, таких как GPL, является введение договорной составляющей, доступной для расторжения в случае нарушения условий лицензии.

В Post-Open предусмотрено два вида договорных соглашений: бесплатный и платный. Платный договор предусматривает возможность заключения соглашения на предоставление дополнительных прав и применяется при коммерческом распространении продуктов или внесении изменений без их публичного раскрытия.

Лицензия также определяет организацию POST-OPEN ADMINISTRATION, выступающую от имени лицензиаров, являющуюся их юридическим представителем, при необходимости отстаивающую их права и занимающуюся распределением полученных средств с учётом вклада в разработку.

Источник: OpenNET.

На GitHub под лицензией Apache License 2.0 опубликован проект под названием Nuke v1.1.0. Это реализация арены памяти для Go с бенчмарками и даже реализацией параллельной арены.

Арена памяти — это метод управления памятью, при котором сразу выделяется большой блок памяти, а его части используются для удовлетворения запросов выделения от программы. В контексте языка со сборкой мусора, такого как Go, использование арен памяти может дать несколько преимуществ:

• повышение производительности: распределяя память большими блоками, арены памяти сокращают накладные расходы, связанные с частыми вызовами системного распределителя памяти;

• Улучшенная локальность кэша. Арены памяти также могут улучшить локальность кэша, размещая тесно связанные объекты в одном блоке памяти;

• эффективность сборки мусора. Использование арен памяти может снизить рабочую нагрузку на сборщик мусора за счёт уменьшения количества объектов, которые необходимо отслеживать и собирать, что приводит к меньшему времени паузы и более предсказуемой производительности.

Однако, хотя арены памяти предлагают эти преимущества, они не являются панацеей и имеют свои недостатки, такие как потенциальное увеличение использования памяти из-за неиспользуемого пространства внутри выделенных блоков. Необходимо тщательное рассмотрение и профилирование, чтобы определить, полезно ли использование арены памяти для конкретного приложения.

​​​​? 15 марта, 11:00 

? Бесплатный митап «1С в облаке: возможности и риски, решения и кейсы»

Совместно с Инфостарт проводим митап, посвященный 1С в облаке: разберем реальные кейсы, поговорим о бюджетах, сроках, возможностях и рисках.

Митап будет вам полезен, если вы задавались вопросами: 

• Какие инфраструктурные решения существуют?

• Как выбрать подходящее решение для вашего бизнеса?

• Как распределить роли на проекте по миграции?

• Как рассчитывать бюджет и какие затраты планировать? Как управлять рисками?

В программе митапа круглый стол и пять докладов, с одним из которых выступит Михаил Успенский — наш менеджер продуктов 1С. 

Регистрируйтесь на митап и получите промокод на использование готового облака 1С или других услуг Selectel ➡️

Учиться программированию… в Roblox

Я обычно рекомендовал Python как первый язык программирования, плюсы очевидны — простота, популярность, гайды, широкий инструментарий.

Но недавно начал изучать платформу Roblox, и был приятно удивлён её простотой и мощностью. Код в нём пишется на языке Lua (если быть точнее, то на специальном подмножестве «Roblox Lua», но для начинающих это не имеет значения).

На мой взгляд, в обучении программированию очень важен короткий цикл обратной связи — «написал две строчки, запустил, увидел, как они что‑то поменяли, продолжаешь».

Идея Roblox крутится вокруг игровых уровней, которые создают сами участники коммьюнити — причастность к видеоиграм, вероятно, может стать дополнительной мотивацией для начинающих.

После прохождения туториала Coding Fundamentals (около 4 часов в неспешном режиме), я потратил несколько вечеров на создание демонстрации работы «пузырьковой» сортировки.

Код вышел в ~300 строчек с учетом работы с 3D примитивами, которые изображают сортируемый массив:

https://github.com/itlgrim/roblox‑demos/blob/main/sorting‑algorithms/bubble‑sort/BubbleSort.module.lua

Кому интересно, там же лежит файл с уровнем, который можно открыть в Roblox Studio:

https://github.com/itlgrim/roblox‑demos/blob/main/sorting‑algorithms/bubble‑sort/Bubble Sort Demo v1.rbxl

Саму трёхминутную демку залил на YouTube (как оказалось, я не первый, кто пишет сортировки в Roblox, но могу заверить, что эта идея родилась у меня независимо):

Что если использовать гамма-спектрометры и бета-спектрометры Atom Spectra как поисковые приборы?

В этом видеоролике поговорим о применении гамма-спектрометров Atom Spectra Nano, Atom Spectra Nano PRO и Atom Spectra Beta PRO в качестве поисковых приборов. И покажем на примере перемещающегося источника излучения модель пятнистости распределения загрязнения на грунте.

Да. Над программным обеспечением в части графика cps/МЭД ещё можно поработать. Эта часть приложения для гамма-спектрометра уступает приложению Atom Swift для счётных сцинтилляторов и гейгеров Проекта Атом. Тем не менее вполне информативно.

На территориях радиоактивно загрязненных и обозначенных на картах по цезию-137 как 4-40 кБк/кв.м никакие приборы, называемые в народе дозиметры не покажут никаких интересных средних значений. На правой части этого диапазона у спектрометра ещё есть шансы показать загрязнение по цезию-137 (линия/пик на 662кэВ) довольно быстро. А вот в левой части этого диапазона загрязнений можно попасть в ситуацию, когда время на набор статистики в качестве спектрометра окажется больше, чем возможность просто перемещая спектрометр Atom Spectra на дистанциях 10-30 метров легко обнаружить пятнистость распределения загрязнения. Пятнистость есть всегда. Это не идеальное лакокрасочное покрытие. Именно пятнистость даст бОльший разброс значений cps или мощности дозы по сравнению с зоной 2кБк/кв.м. В зоне 2кБк/кв.м никакими приборами и никакими методами загрязнение не обнаружить. Дальше только радиохимия.

Что если детектор радиации должен обнаружить радиоактивный груз, двигающийся на большой скорости?

КБ Радар демонтировало свой стенд на ВДНХ 25 февраля вечером, но перед этим к нам в гости приехал соавтор приложения для спектрометров Atom Spectra - Сергей и привез с собой кучу интересных датчиков радиации  для тестирования скорости реакции датчиков на движущийся источник излучения.

В этом видеоролике обсуждаем с Сергеем, какие детекторы и каким образом реагируют на источник излучения, двигающийся с довольно большой скоростью.

Состоялся выпуск Tcl/Tk 8.6.14, динамического языка программирования, распространяемого совместно с кроссплатформенной библиотекой базовых элементов графического интерфейса. Основное распространение Tcl получил как платформа для создания интерфейсов пользователя и как встраиваемый язык, при этом Tcl также подходит для быстрого прототипирования, веб-разработки, создания сетевых приложений, администрирования систем и тестирования.

Исходный код проекта распространяется под лицензией BSD.

Основные изменения в Tcl/Tk:

• приведена к кроссплатформенному виду нормализация файловых путей и обработка символа "~" в путях;

• имя пути, начинающееся с '//' не замещается через '/' в том числе в Cygwin и в QNX;

• разрешён пустой режим в [chan create] ("[chan create {} $cmd]") для разрешения refchan версии [socket -server];

• повышена производительность fork при использовании многопоточности с помощью vfork/spawn;

• обеспечен вызов getsockname(2) в Tcl_MakeFileChannel(3) только тогда, когда это необходимо;

• защита Tcl/tclsh усилена с помощью функции pledge(2) в OpenBSD или похожих механизмов;

• tcltest адаптирован для поддержки Tcl 9 (>= tcltest 2.5.7);

• обеспечено применение замещающего символа при декодировании неполных последовательностей Unicode;

• из win/makefile.vc убрана опция utf16;

• zlib обновлён до версии 1.3.1;

• libtommath обновлён до версии 1.2.1;

• install-sh обновлён до версии 2020-11-14.01;

• добавлена поддержка Unicode 15.1;

• в "[interp limit time -seconds]" решена проблема 2038 года.

Источник: OpenNET.

Копал в поисках хорошего материала — и откопал вот это чудо:

HOMS — Hardware-Oriented Microprocessor Simulator, или аппаратно-ориентированный симулятор микропроцессора. Автор этого образовательного проекта — профессор, написавший две книги в области электроники и программирования:

• An Educational Guide to the AVR Microcontroller Programming: AVR Programming::Demystified (Assembly Language)

• The Ultimate Educational Guide to MIPS Assembly Programming

Github автора.

В первоисточнике о проекте утверждается, что:

• комплектующие доступны на любом рынке электроники;

• возможно создавать инструкции ассемблера под свои задачи;

• HOMS не требует ПК.

Лицензия — CC BY-NC-SA 4.0 DEED.

Полное техническое описание HOMS в PDF.

Проклятие дженериков 💀

Дженерики могут показаться очень простой темой.
Например, вот так в Java выглядят классные и простые методы интерфейса List:

interface List<E> extends Collection<E> {
	boolean add(E e);
	E set(int index, E element);
}

Но у обобщений много нюансов: вложенность, вариантность, границы и т.д. Это сильно усложняет их использование.
Вот не менее классный, но совсем непростой flatMap интерфейса Stream🙈:

interface Stream<T> extends BaseStream<T, Stream<T>> {
	<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper);
}

Также, реализация дженериков - всегда трейдоф. Мы либо получаем большой исполняемый файл, из-за того, что приходится генерировать код для разных типов. Либо получаем дополнительную нагрузку в рантайме, из-за различных проверок.

Из-за таких сложностей, в языке Go (философия которого - простота и минимализм) дженерики появились аж через 12 лет после релиза языка. А первый коммент про то что нужны дженерики появился меньше чем через 24 часа🙃

Во многих популярных языках дженерики появились не с первой версии, но рано или поздно, разработчики были вынуждены их ввести:

• С++ вышел в 1979, дженерики - 1986

• Java - 1996, дженерики - 2004

• C# - 2001, дженерики - 2005

• Go - 2009, дженерики - 2021

16 сервисов для Создания Резюме и Профиля LinkedIn с использованием Искусственного Интеллекта. Часть 2

← Читать первую часть

10. resumeworded — Бесплатная мгновенная обратная связь о вашем резюме и профиле LinkedIn.

11. jasper — ИИ копирайтер Jasper поможет генерировать интересные статьи в LinkedIn.

12. resumaker ai — Конструктор резюме.

13. rezi ai — Платформа для составления резюме.

14. designs ai — Разработает основу резюме, подберет подходящие цвета и шрифты. Сэкономит вам время на дизайне, а вы сосредоточитесь на демонстрации своего опыта и навыков.

15. mosaic ai — Помогает подобрать подходящие ключевые слова для резюме.

16. CVJury — Конструктор резюме, сопроводительного письма и профиля LinkedIn.

Канал по программированию на Python (материалы, обзор библиотек и тд.)

16 сервисов для Создания Резюме и Профиля LinkedIn с использованием Искусственного Интеллекта.

1. kickresume — На сайте лежат настоящие резюме людей, которых взяли, например, в Amazon. Используйте их в качестве шаблона.

2. copy ai — Поможет создать резюме на нейросетях. Выберите шаблон «Resume», вбейте желаемую должность, напишите о себе в свободной форме, стиль текста профессиональный и вы получите четкое описание ваших навыков разбитых по пунктам.

3. enhancv — Более 1000 примеров резюме.

4. HyreSnap — Бесплатный конструктор резюме на основе искусственного интеллекта. ИИ сделает ваше резюме максимально совместимым с описаниями вакансий.

5. resumestar io — онлайн-редактор создает современные одностраничные резюме.

6. skillroads — Конструктор резюме на базе искусственного интеллекта. ИИ знает, какие навыки необходимо добавить и какой опыт выделить.

7. hiration — Сервис оценит текущее резюме и сопроводительное письмо и предложит изменения.

8. resumA.I. — Напишет и отредактирует пункты резюме с помощью ChatGPT.

9. thisresumedoesnotexist — 1000 примеров AI резюме (на базе enhancv).

   Часть 2. Продолжение

У меня есть студент колледжа, которому я иногда помогаю. Вчера он попросил пройти с ним задание колледжа. Язык - C, тема - работа с памятью, массивы, структуры. В задании дан task.h файл с описанием используемых структур и функций с именами, говорящими сами за себя, которые и надо реализовать в соответствующем task.c файле.

Открыл он task.c в VS Code, после объявления первой функции набрал открывающую скобочку и нажал enter. Codeium написал первую строку, - раньше мы занимались JavaScript, и я ему посоветовал его поставить. Правильно. Он нажимает tab, снова enter, - опять правильно. Короче, 95% кода он протаббил, причем, самый сложный код (работа с памятью). Немного сам поменял логику где надо только.

Но самое стремное было в конце. В задании было требование, которое мы не поняли - некорректная формулировка, какая-то бессмысленная логика. И вот доходим мы до этого момента в коде, и Codeium пишет то, что скорей всего правильно. Не имеет смысла, но правильно. Причем логика этой строки выходила за контекст того, что было ранее написано, она относилось именно к тому конкретному требованию задачи.

Минуты две мы это переваривали на уровне: "Он нас слышит". Потом я вспомнил, что этот же тест давался в колледже и год назад, а может и ранее, и, скорей всего, информация о нем есть в интернете, хотя прямых упоминаний я ненагуглил. Так что, и слышит, и видит, и знает.

Короче, чувства от всего этого очень противоречивые. Как бы не оказалось от Codeium вреда больше, чем пользы в этом случае.

Язык программирования Аргентум получил веб-плейграунд. Теперь его можно попробовать, ничего не устанавливая.

Кроме плейграунда работает локальная демка для Windows и Linux/x84-64 и сборка из исходников (ARM64).

Контекст: Экспериментальный язык Аргентум:

• безопасный: memory safe, type safe, null-safe, array-index-safe..., не имеет небезопасных кастов, unsafe режима или взлома через рефлексию,

• быстрый и компактный (не требует виртуальных машин и фреймворков, исполняемые файлы измеряются килобайтами),

• автоматически удаляет объекты в предсказуемые моменты времени (что позволяет котролировать не только память, но и другие ресурсы),

• в отличие от Раста и Свифта - гарантирует отсутствие утечек памяти,

• в отличие от Go, Java, Kotlin, JS, Python - не использует сборщик мусора, поэтому приложения не имеют спорадических пауз и не страдают перерасходом памяти и процессорного времени,

• в отличие от вышеперечисленных языков имеет поддержку многопоточности без дедлоков и гонок и не использует атомарные счетчики,

• во время компиляции детектит нарушения инвариантов композиции и агрегации в иерархиях объектов,

• может напрямую вызывать Си-код и грабить корованы.

Детали: https://aglang.org/

Опубликован релиз языка программирования общего назначения Rust 1.76, основанного проектом Mozilla, но ныне развиваемого под покровительством независимой некоммерческой организации Rust Foundation.

Rust сфокусирован на безопасной работе с памятью и предоставляет средства для достижения высокого параллелизма выполнения заданий, при этом обходясь без использования сборщика мусора и runtime (runtime сводится к базовой инициализации и сопровождению стандартной библиотеки).

Методы работы с памятью в Rust избавляют разработчика от ошибок при манипулировании указателями и защищают от проблем, возникающих из-за низкоуровневой работы с памятью, таких как обращение к области памяти после её освобождения, разыменование нулевых указателей, выход за границы буфера. Для распространения библиотек, обеспечения сборки и управления зависимостями проектом развивается пакетный менеджер Cargo. Для размещения библиотек поддерживается репозиторий crates.io.

Основные новшества в Rust 1.76 включают в себя исправления ошибок и доработки, а также добавление в документацию отдельной секции, описывающей совместимость различных типов аргументов и типов возвращаемых значений функций на уровне ABI.

Релиз Rust 1.75 состоялся в конце декабря 2023 года.

Полезные библиотеки Python список из более 100 мини - проектов⁠⁠

Всем привет! Хочу поделиться интересным сборником проектов от уровня "Hello World" до создания ботов WhatsApp.

Python-Mini-Projects — большой сборник(более 100) мини проектов на Python, подойдет как новичкам так и программистам с опытом.

На основе мини проектов можно делать свои более серьезные проекты или дорабатывать код))

Список всех мини программ сборника - клик

Сcылка на GitHub - клик

(Кстати если вы интересуетесь Python и хотите узнать больше об этом языке программирования, то приглашаю вас подписаться на мой канал! https://t.me/python_scrypt полезные материалы, уроки и новости из мира программирования)

Как внедрить телеметрию в on-premise-инфраструктуре

На предстоящий DevOpsConf 2024 выступлю с докладом по телеметрии и расскажу:
— Какие инструменты вам помогут в деле формирования, сбора, хранения и отображения данных телеметрии.
— Как выбрать тот или иной продукт и не наткнуться на несовместимость решений.
— Какой набор инструментов использовать, если вы работаете исключительно с on-premise инфраструктурой.
Материалы доклада помогут собрать решение для вашего случая.

Кому будет полезен доклад:
DevOps-инженерам и архитекторам.

Обо мне:
Ведущий DevOps-инженер Hilbert Team. Более 15 лет в IТ. Cоавтор курсов Yandex Cloud: «DevSecOps в облачном CI/CD», «Аутентификация и управление доступами», «Managed Service for ClickHouse», «Масштабирование нагрузки в K8s».

Если планируете посетить DevOpsConf, приходите 4 марта в 10:00 в Зал «Кейптаун».

Как улучшить читаемость и информативность трассировки кода?

Используйте осмысленные имена переменных и функций: Понятные имена облегчают понимание назначения вашего кода. Это поможет определить причину исключения при чтении трассировки.

Разбивайте сложные функции: Если функция слишком большая и выполняет по факту несколько действий, то отследить ход её выполнения будет сложнее. Разделение функции на несколько даст возможность более точно обрабатывать и анализировать исключения.

Добавляйте комментарии, используйте docstring: Документируйте свой код с помощью комментариев и описания функции, чтобы обеспечить дополнительный контекст.

Обрабатывайте исключения на соответствующих уровнях: Отлавливайте исключения ближе к источнику ошибки — это сделает вывод более информативным с точным указанием места вызова исключения.

Пишите содержательные сообщения об ошибках: При вызове исключений старайтесь писать более информативные описания ошибки.

Используйте логирование: Модуль logging позволяет дополнять и форматировать информацию об исключениях в более структурированном и настраиваемом виде:

try:
    unknown_method()
except Exception as e:
    logging.error("Error occurred", exc_info=True)

Используйте модуль traceback: Этот модуль также содержит методы, позволяющие обрабатывать возникшие исключения и дополнительно форматировать вывод информации об ошибке. Примеры использования traceback.

В чём преимущество хэшируемых структур данных?

• Быстрый поиск: хешированные структуры данных обеспечивают быстрое время поиска, обычно со средней временной сложностью O(1). Это происходит потому, что хэш-функция обеспечивает прямой доступ к местоположению нужного элемента в структуре данных, устраняя необходимость в последовательном поиске.

• Эффективная вставка и удаление: Хешированные структуры данных также обеспечивают эффективные операции вставки и удаления. Хеш-функция позволяет быстро определить положение элемента, что делает эти операции более быстрыми по сравнению с нехешированными структурами данных, которые могут потребовать сдвига или перестановки элементов.

• Работа с большими наборами данных: Хешированные структуры данных особенно полезны при работе с большими наборами данных. Постоянная временная сложность операций поиска, вставки и удаления обеспечивает постоянную производительность независимо от размера набора данных.

• Уникальные ключи: Хешированные структуры данных идеально подходят для сценариев, в которых важна уникальность ключей. Хэш-функция обеспечивает сопоставление каждого ключа с уникальным местом в структуре данных, предотвращая коллизии и обеспечивая эффективный поиск.

• Кэширование: хэшированные структуры данных широко используются в механизмах кэширования. Хеш-функция позволяет быстро определить, присутствует ли конкретный элемент в кэше, что обеспечивает эффективное извлечение и снижает необходимость в дорогостоящих вычислениях или операциях ввода-вывода.

Что такое «программирующая программа»?

Сегодня исходники программ выглядят как текст на английском языке со специфическими конструкциями, но так было не всегда. Первые программы писали в машинных кодах, и это было невероятно сложно. Требовалось детально знать архитектуру конкретной ЭВМ и пошагово представлять исполнение команд.

Переход от машинных кодов к языкам высокого уровня стал возможен благодаря разработке методов структурного представления алгоритмов и автоматизации самого процесса написания программ.

Одним из основоположников отечественной кибернетики и теоретического программирования был математик Алексей Андреевич Ляпунов. Ещё в начале пятидесятых годов прошлого века он предложил операторный метод описания программ и разработал теорию синтаксических программных структур.

Под руководством Алексея Ляпунова в 1954 году в Институте математики АН СССР был написан первый советский транслятор — ПП-1, или «программирующая программа номер 1». Она вызвала большой интерес со стороны высшего руководства страны и получила статус приоритетной разработки.

Уже в 1956 году на её базе создали «ПП-2» — первый в мире транслятор с загрузчиком, отладчиком и библиотекой основных процедур. Он использовался на засекреченной ЭВМ «Стрела», установленной в Вычислительном центре Минобороны СССР.

Поделитесь с командой создателей Go своими отзывами о разработке с помощью этого языка программирования.

Опрос для разработчиков Go 2024 открыт, и мы хотим услышать ваше мнение!

С 2016 года данные опросов разработчиков Go помогают нам определять ключевые модели использования, понимать проблемы разработчиков, узнавать предпочтения в отношении инструментов и отслеживать новые тенденции в сообществе. Ваши отзывы очень важны для формирования будущего Go, поэтому, пожалуйста, уделите 10–15 минут, чтобы заполнить опрос до 11 февраля 2024 года. Примите участие в опросе прямо сейчас!

Чем больше разработчиков примет участие, тем лучше мы сможем понять потребности сообщества Go. Вы можете помочь распространить информацию, поделившись этим опросом в своих социальных сетях, со своими коллегами и в любых других соответствующих сообществах.