Прочитал, недавно, на хабре, статью про scope(exit) в языке D и проникся красотой идеи.
Ведь так часто бывает, что нужно выполнить какой-либо код по выходу из функции, а создавать каждый раз страж — утомительно, да и не всегда возможно.
Но, использую новый стандарт, в С++ можно сделать не хуже, кому интересно — прошу под кат.

Язык C++ для всех пользовательских классов и структур генерирует по умолчанию копирующий конструктор и копирующий оператор присваивания. Тем самым для важного ряда случаев программист освобождается от написания указанных функций вручную. Например, операторы по умолчанию хорошо работают для структур, которые содержат данные. При этом данные могут храниться как в простых типах, так и в сложных контейнерах, таких как std::vector или std::string.

В свете этого удобно было бы иметь и операторы сравнения структур == и != по умолчанию, однако компилятор C++, в соответствии со стандартом, не генерирует их.

Речь пойдёт о том, как можно спрятать «лишние» ассемблерные команды в обычном коде. Данный метод полезен для усложнения дизассемблирования кода, особенно, если генерацию «скрытых» команд автоматизировать.
Инструментарий: отладчик OllyDbg.

Странный странный код

Взглянем на следующий код, в котором скрыто намного больше команд, чем видно на первый згляд:
MOV EAX,1EBC031
MOV EBX,90DB3190
CMP EAX,EBX
JNE SHORT 0000009E
NOP


Из всех известных мне технических и естественных наук, пожалуй, именно о биоинформатике представление у людей самое плохое. Оно либо в той или иной степени неверное, либо его нет совсем. Когда два года назад я начал заниматься бионформатикой, знаний об этой науке у меня самого не было ровным счетом никаких. Со временем я лучше стал представлять, какие задачи стоят перед биоинформатиками, чем они пользуются, и что может являться результатом их работы.

У биоинформатиков нет никаких пробирок, реагентов, бактерий, белых халатов. Главные инструменты у них – ноутбук, ручка с бумагой или белая доска с маркером – в общем, всё как у программистов. Да и сама работа очень сильно похожа на работу в IT компании, а лаборатория – на небольшой отдел разработки. А в чем же тогда отличия? Что ж, попробую ответить.

Так получилось, что в университете тема нейросетей успешно прошла мимо моей специальности, несмотря на огромный интерес с моей стороны. Попытки самообразования несколько раз разбивались невежественным челом о несокрушимые стены цитадели науки в облике непонятных «с наскока» терминов и путанных объяснений сухим языком вузовских учебников.

В данной статье (цикле статей?) я попытаюсь осветить тему нейросетей с точки зрения человека непосвященного, простым языком, на простых примерах, раскладывая все по полочкам, а не «массив нейронов образует перцептрон, работающий по известной, зарекомендовавшей себя схеме».

Заинтересовавшихся прошу под кат.

Доброго времени суток. Предлагаю Вашему вниманию перевод статьи про шум Перлина (вот этой). Ссылки на эту статью уже мелькали на хабре (тут), но перевод статьи мне не попался. Так что надеюсь кому-либо он может оказаться полезен.

Многим людям приходилось использовать генератор случайных чисел в программах для создания непредсказуемости, чтобы сделать движение и поведение объектов более натуральным или генерировать текстуры. Генераторы случайных чисел, конечно, имеют свои области применения, но иногда их выход может быть слишком «жесткий», чтобы казаться естественным. В этой статье мы представляем функцию, которая имеет очень широкий спектр применения, больше, чем я мог бы думать, но в основном везде, где вам нужно чтобы что-то выглядело естественного происхождения. К тому же вывод может быть легко настроен под ваши нужды.

Если посмотреть на многие вещи в природе, вы заметите, что они являются фрактальными. Они имеют различные уровни детализации. Типичным примером является очертание горного хребта. Оно содержит значительные различия в высоте (горы), средние изменения (холмы), небольшие вариации (валуны), крошечные изменения (камни) и так далее. Посмотрите на что угодно: распространение пятен травы на поле, волн в море, движение муравьев, движение ветвей дерева, узоры из мрамора, ветра. Все эти явления поддаются той же схеме, в больших и малых вариациях. Функция шума Перлина воссоздает это, просто складывая функции шума в различных масштабах.

Для создания функции шума Перлина, вам нужны две вещи, функции шума и функция интерполяции.

Прошло чуть более года с момента публикации предыдущих статей (1, 2), и только недавно обстоятельства сложились так, что у меня появился повод для проведения новой атаки.

В этот раз физического доступа к сетевой инфраструктуре нет. Есть лишь ноутбук с доступом в интернет по Wi-Fi. Жертва – сосед по общежитию — подключена к другой точке доступа (DIR-320) по Ethernet, но пароль для подключения к точке известен почти всем, т.к. её хозяин предпочитает использовать в качестве средства разграничения доступа фильтрацию по MAC-адресам, добавляя и удаляя адреса из базы по мере необходимости. Моего MAC-адреса в списке разрешенных нет.

Ок, подключаемся, делаем несколько тестов, и видим, что фильтрация MAC-адресов происходит только на сетевом уровне, то есть точка доступа не отказывается:

• пересылать мои фреймы в Ethernet сегмент, и доставлять ответы
• отвечать на ARP-запросы и принимать ARP-ответы

Единственное что точка доступа отказывается делать, так это взаимодействовать с чужаком на сетевом уровне, то есть IP-адрес она мне через DHCP не выдаёт, пропинговать её нельзя и в интернет через неё тоже не выйти.

Многие мои публикации на хабре связаны с Data Mining и Data Extracting. Мне приятно, что они пользуются популярностью. В основном, это теоретические статьи с описанием методов, алгоритмов, но есть ряд практических статей.

В этот раз мне хотелось бы применить знания по обработке данных с практической пользой. Поэтому предлагаю всем желающим принять участие в анонимном опросе.

Лично мне интересны не статистические данные — медиана, средняя температура по больнице и т.д., а именно скрытые взаимосвязи. Например, «разработчик на Assembler менее склонен к переезду в другой город» или «Java программисты с 10 годами опыта считают, что 5-летние С++ разработчики получают больше».

Я не знаю, насколько неожиданными могут быть результаты такого исследования, но, думаю, попробовать стоит. О тулзах, алгоритмах и т.д. расскажу после обработки анкет.

В общем, если у вас есть несколько минут, потратьте их на заполнение этой анкеты.

Спасибо.

Не так давно в «Часкоре» была опубликована статья «Воспоминания экс-спамера». В ней один из интернет-предпринимателей, зарабатывавших на спаме во «В Контакте», объявил о том, что у такого бизнеса очень скоро почти не останется воздуха.

В какой-то мере с ним можно согласиться — сейчас спама действительно ощутимо меньше, чем было даже в прошлом году. Но оставшиеся спамеры прибегают ко всё более изощрённым методам. Сейчас я хочу рассказать об одном из таких методов, встретившихся мне сегодня.

В наше суровое время, когда мощности процессоров перестали расти ввысь( частота ) и начали расти вширь( число потоков ), проблема синхронизации стоит как нельзя остро. Столкнувшись с этой проблемой на практике, я на себе ощутил, что задача эта намного сложнее, чем кажется на первый взгляд, и какое число подводных граблей она скрывает. В процессе работы над этой проблемой, у меня родилось несколько интересных паттернов, с которым я хочу познакомить хабрасообщество.

Приветствую. Сегодня поговорим обо всём понемногу. Введём в нашу наработку paging, разберёмся с прерываниями и их видами. Напишем несколько функций, добавим сие в код из предыдущего поста.