При написании приложений, одной из важнейших вопросов являются потребление памяти и отзывчивость (скорость работы).

Считается, что сборщик мусора – черный ящик, работу которого нельзя предугадать.

А еще говорят, что GC в .NET практически не настраиваемый. А еще, что нельзя посмотреть исходники как классов .NET Framework, так и CLR, GC и т.п.

А я скажу как бы ни так!

В данной статье мы рассмотрим:

• структура организации размещения объектов в памяти
• CLR 4.5 Background Server GC
• правильная настройка сборщика мусора
• эффективный апгрейд приложений до .NET 4.0+
• правильное ручное управление памятью

Если вам доведётся пообщаться с фанатом RPG, то вскоре вы услышите жалобы на рандомизированные результаты и лут, а также о том, насколько раздражающими они могут быть. Многие геймеры высказывают свою досаду, и пока некоторые разработчики придумывают инновационные решения, большинство по-прежнему заставляет нас проходить приводящие в ярость проверки на усидчивость.

Но есть способ и получше. Используя случайных чисел и их генерирование иным образом, мы можем создавать захватывающий игровой процесс, создающий «идеальный» уровень сложности, не выбешивая при этом игроков. Но прежде чем мы перейдём к этому, давайте рассмотрим основы генераторов случайных чисел (или RNG).

В статье показано, как создать нерекурсивную zip-бомбу, которая обеспечивает высокую степень сжатия путём перекрытия файлов внутри zip-контейнера. «Нерекурсивная» означает, что она не зависит от рекурсивной распаковки декомпрессорами файлов, вложенных в zip-архивы: здесь всего один раунд. Выходной размер увеличивается квадратично от входного, достигая степени сжатия более 28 миллионов (10 МБ → 281 ТБ) в пределах формата zip. Ещё большее расширение возможно с помощью 64-разрядных расширений. Конструкция использует только наиболее распространённый алгоритм сжатия DEFLATE и совместима с большинством парсеров zip.

• zbsm.zip 42 kB → 5.5 GB
  
• zblg.zip 10 MB → 281 TB
  
• zbxl.zip 46 MB → 4.5 PB (Zip64, менее совместима с парсерами)

Исходный код:

git clone https://www.bamsoftware.com/git/zipbomb.git

zipbomb-20190702.zip

Данные и исходники иллюстраций:

git clone https://www.bamsoftware.com/git/zipbomb-paper.git

О статье

Этот пост — небольшая заметка, предназначенная для программистов, которым хочется больше узнать о том, как GPU обрабатывает ветвление. Можно считать её введением в эту тему. Рекомендую для начала просмотреть [1], [2] и [8], чтобы получить представление о том, как в общем виде выглядит модель выполнения GPU, потому что мы будем рассматривать только одну отдельную деталь. Для любопытных читателей в конце поста есть все ссылки. Если найдёте ошибки, то свяжитесь со мной.

Содержание

• О статье
• Содержание
• Словарь
• Чем ядро GPU отличается от ядра ЦП?
• Что такое согласованность/расхождение?
• Примеры обработки маски выполнения
  • Выдуманная ISA
  • AMD GCN ISA
  • AVX512
• Как бороться с расхождением?
• Ссылки

Javascript — странный. Не верите? Ну попробуйте тогда преобразовать массив строк в целые числа с помощью map и parseInt. Запустите консоль (F12 на Chrome), вставьте код ниже и нажмите Enter

['1', '7', '11'].map(parseInt);

Вместо ожидаемого массива целых чисел [1, 7, 11] мы получаем [1, NaN, 3]. Но как так? Чтобы узнать в чём тут дело, сначала нам придётся поговорить о некоторых базовых концепциях Javascript. Если вам нужен TL;DR, пролистывайте статью до самого конца.

Кто найдет тут «сет», получит от меня шоколадку.

Сет — гениальная игра в которую мы рубились лет 5 назад. Крики, вопли, фотографирование комбинаций.

В правилах игры написано, что ее изобрела в 1991 году генетик Марша Фалко (Marsha Falco), делая пометки во время исследования эпилепсии у немецких овчарок в 1974 году. Для тех, у кого мозг достаточно изможден математикой, через какое-то время возникает подозрение, что есть тут какие-то отголоски с планиметрией и проведением прямых через точки. (Для заданных двух карт существует одна и только одна карта, входящая с ними в один сет.)

Радиация есть везде. Есть она и в Москве. И я выгулял свой новый самодельный сцинтилляционный радиометр (о нем, наверное, скоро будет подробная публикация), чтобы выяснить, какие места в Москве самые радиоактивные, что является источником этой радиации и насколько все это плохо.

^{Принципиальная схема змеи, рисовала прекрасная Ш.А.Г. с моих слов}

У меня подруга на двадцать пятом году жизни взяла змею на руки и удивилась, что она милая и тёплая. Так вот, я до сих пор дико боюсь змей, но не могу не признать, что они красивые. Не всегда в смысле эстетики, но в смысле инженерного дизайна — точно.

Ну и вокруг них много недопонимания.

Начнём с того, что змеи приятные на ощупь. Они никакие не слизкие, а сухие и чаще всего тёплые (в большинстве мест, где вы их можете найти в природе, потому что они вообще-то не теплокровные). Но пока мы не зашли дальше, давайте сразу договоримся, что после прочтения поста вы не кинетесь обниматься со всеми встречными змеями. Среди них много ядовитых, а среди ядовитых много таких, которые убивают человека за раз. И многие движутся при этом быстрее вашей реакции.

Есть змеи, которые умеют плеваться ядом вам в глаза. Есть змеи, которые офигенно плавают. Есть змеи, которые могут двигаться под песком как маленькие версии червя из Дюны.

Но начнём с разбора змеи. С корпуса.

Посвящается моей дорогой маме, по совместительству лучшему эксперту в раздельной сортировке пластмасс...

Если, дорогой читатель, у тебя никогда в жизни не возникал вопрос "что, черт побери, это за пластмасса такая?", то можешь статью не читать :) Вниманию же всех остальных — очередная статья из серии "положи в закладки!". Сегодня у нас тема — "Определение пластмасс в домашних условиях" и я продолжаю wikipedia-ровать Хабр полезной информацией, которая осталась у меня после выполнения моих научно-технических проектов. Сегодня под кат смело могут идти экологи, биотехнологи, мастера полимерных производств, инженеры по переработке пластмасс и все, кому приходилось сортировать пластики, клеить пластики, паять пластики — автолюбители, самодельщики и прочие заинтересованные лица. Традиционно — минимум FUN-а, максимум информации, полнее русскоязычную мануалку по пластикам просто не найти, "я гарантирую это" :)

… И наконец-то руки дошли вспомнить советский детский роман 1966 года, в котором практических рекомендаций ребенку "которому нравится химия" гораздо больше чем в современных белорусских учебниках химии вместе взятых.

Сегодня быть онлайн — это привычное состояние для многих людей. Все мы покупаем, общаемся, читаем статьи, ищем информацию на разные темы. Сеть соединяет нас со всем миром, но прежде всего, она соединяет людей. Я сам пользуюсь интернетом уже 20 лет, и мои отношения с ним изменились восемь лет назад, когда я стал веб-разработчиком.

Разработчики соединяют людей.
Разработчики помогают людям.
Разработчики дают людям возможности.

Разработчики могут создать сеть для всех, но эту способность необходимо использовать ответственно. В конце концов, важно создавать вещи, которые помогают людям и расширяют их возможности. В этой статье я хочу рассказать о том, как HTTP-заголовки могут помочь вам создавать лучшие продукты для лучшей работы всех пользователей в интернете.

С появлением множества различных архитектур нейронных сетей, многие классические Computer Vision методы ушли в прошлое. Все реже люди используют SIFT и HOG для object detection, а MBH для action recognition, а если и используют, то скорее как handcrafted-признаки для соответствующих сеток. Сегодня мы рассмотрим одну из классических CV-задач, в которой первенство по-прежнему остается за классическими методами, а DL-архитектуры томно дышат им в затылок.

Некоторое время назад я поставил на один из своих компьютеров 16 ГБ памяти. На нём стоит материнка Foxconn P55MX с Core i5 750. Можно было бы и заменить этот старый CPU, но он пока нормально работает и делает всё, что мне нужно.

Вот что интересно. Материнская плата официально не поддерживает 16 ГБ RAM. Спецификации на вышеупомянутой странице указывают, что поддерживается максимум 8 ГБ. На плате только два слота, поэтому у меня возникло подозрение, что планки 8 ГБ просто были редкостью в то время, когда вышла материнская плата. Я всё равно решил попробовать. Во многих случаях материнские платы поддерживают больше RAM, чем официально заявляет производитель.

Посвящается всем отчаявшимся и потерявшим надежду… открутить заржавевшую гайку!

На улицы наших городов определенно пришла весна. Потеплело и люди с радостью начали отдавать предпочтение своим настоящим железным друзьям, хоть на время забывая про планшеты и смартфоны. Велосипедисты, мотоциклисты и еще множество любителей сезонных средств передвижения достали свое добро и вдруг обнаружили, что что-то заржавело, что-то невозможно открутить и т.д. и т.п. Признаюсь, я один из этих, обнаруживших :) И чтобы не пропал даром труд по борьбе с коррозией, решил накопленный материал оформить в хабра-статью.

Информация точно будет полезна абсолютно всем, кому хотя бы раз приходилось бороться с ржавыми деталями, не только автолюбителям и самодельщикам, но и реставраторам техники, тем кто собирается красить ржавые столбы на даче/страдает от ржавых разводов на раковине и просто желающим докопаться до сути процесса ржавления и найти методы эффективной борьбы с этой напастью. Сегодня говорим о том, как разбудить «заснувшую сталь».

Ну и, традиционно — не забудь закинуть в закладки, %USERNAME%, пригодится! :)

В этой статье я представляю новую квазислучайную последовательность с низким расхождением, обеспечивающую значительное улучшение по сравнению с современными последовательностями, например, Соболя, Нидеррайтера и т.д.


Рисунок 1. Сравнение различных квазислучайных последовательностей с низким расхождением. Заметьте, что предлагаемая мной $$-последовательность создаёт более равномерно распределённые точки, чем все остальные методы. Более того, все остальные методы требуют тщательного подбора базовых параметров, а в случае неправильного подбора приводят к вырожденности (например справа вверху)

Рассматриваемые в статье темы

• Последовательности с низким расхождением в одном измерении
• Методы с низким расхождением в двух измерениях
• Расстояние упаковки
• Множества с многоклассовым низким расхождением
• Квазислучайные последовательности на поверхности сферы
• Квазипериодический тайлинг плоскости
• Маски дизеринга в компьютерной графике

Какое-то время назад этот пост был выложен на главной странице Hacker News. Можете прочитать там его обсуждение.

Привет Хабр! Меня зовут Оксана Селендеева. Я считаю, что лучше начинать программировать с юного возраста — 4-5 лет, потому что кодинг активно развивает у детей когнитивные функции мозга, и это впоследствии помогает им отлично усваивать точные науки. А попробовать себя в программированию можно через обучающие игры. Мы с преподавателями школы программирования для детей CODDY составили такую подборку.

Для дошкольников

Box Island — мобильная 3D-игра, которая обучает основам кодирования через увлекательное приключение. Игроки путешествуют по острову Box и помогают персонажу собирать звезды, разбросанные по пустыне. Через игровой квест дети изучают основы алгоритмов, последовательностей, циклов и условных выражений, а ещё игра развивает алгоритмическое мышление и распознавание образов.

Не так давно я опубликовал на хабре первую часть статьи по восстановлению расфокусированных и смазанных изображений, где описывалась теоретическая часть. Эта тема, судя по комментариям, вызвала немало интереса и я решил продолжить это направление и показать вам какие же проблемы появляются при практической реализации казалось бы простых формул.

В дополнение к этому я написал демонстрационную программу, в которой реализованы основные алгоритмы по устранению расфокусировки и смаза. Программа выложена на GitHub вместе с исходниками и дистрибутивами.

Ниже показан результат обработки реального размытого изображения (не с синтетическим размытием). Исходное изображение было получено камерой Canon 500D с объективом EF 85mm/1.8. Фокусировка была выставлена вручную, чтобы получить размытие. Как видно, текст совершенно не читается, лишь угадывается диалоговое окно Windows 7.



И вот результат обработки:



Практически весь текст читается достаточно хорошо, хотя и появились некоторые характерные искажения.

Под катом подробное описание проблем деконволюции, способов их решения, а также множество примеров и сравнений. Осторожно, много картинок!

Увеличение кассовых сборов по жанрам кинофильмов в случае, если утечка в торренты произошла после премьеры

Ещё одно исследование подтвердило пользу «правильного» пиратства для кинематографической индустрии. Причём здесь учёные не брали в расчёт гипотетические формулы вроде двойной маржинализации. Они ничего не моделировали, а изучили реальные цифры кассовых сборов в США по нескольким сотням кинофильмам во время крупного даунтайма The Pirate Bay в 2014 году. Учёные также проанализировали количество раздач и даты появления новинок на российских торрент-трекерах Rutracker и Rutor. Результаты оказались весьма интригующими.

^{Долина внутри кратера вулкана, маленький «Затерянный мир», тёплый и надёжно защищённый от непогоды снаружи. Озеро так вообще +75 градусов Цельсия в некоторых местах.}

Азорские острова — это архипелаг посреди Атлантического океана, примерно на полдороге между Европой и Америкой. Поскольку это единственные острова на многие километры вокруг, есть три классных спецэффекта:

• Тут очень изолированный биом. Например, есть эндемичный азорский снегирь Pyrrhula murin (хотя тут вечное лето, даже на Новый год). Среди животных нет ничего ядовитого или иначе опасного для человека.
• Очень высокая влажность из-за температурных инверсий и «шершавых» гор, останавливающих облака (как следствие — рай для флоры)
• И тут очень важный перевалочный пункт как по дороге из Африки и Индии (вспоминаем времена Ост-Индской торговой кампании), так и начиная со Второй Мировой — база для дозаправки и встреч конвоев.

А ещё благодаря изолированности, отличному климату, вулканической почве с кучей удобрений, закрытым долинам кальдер (на месте старых кратеров) тут можно и нужно собирать растения, которые будут защищены от масштабных биологических катастроф континентов.

И ещё на островах очень, очень интересно. Сейчас расскажу.

Изучать Python3 я начал с документации на официальном сайте. Мне понравились примеры кода, но, к сожалению, они были там не интерактивными. Хотелось попробовать выполнить код самостоятельно, с разными входными данными и посмотреть на выводимый результат. Так же мне лично легче запоминаются конструкции языка, если я их набрал несколько раз вручную. Python консоль для этого подходит отлично, но хотелось так же иметь своего рода шпаргалку, к которой можно было бы вернуться при написании программ в дальнейшем, если, например, возникнет вопрос, как в Python-е написать цикл for и т.п. И последней каплей стало желание автоматической проверки стиля написания кода в соответствии с существующими стандартами. Читать и вникать в них было лень, поэтому хотелось чтобы проверка кода была автоматической и подсказывала какие ошибки я делаю и как их исправить.

В итоге все свои эксперименты я вылил на GitHub.

Всем привет. Удивительно, но ответ на этот вопрос (точнее, «как сделать всё так, чтобы было как раньше») слабо освещён в рунете. Да и в целом готовое решение ещё нужно поискать.
Однако проблема требует решения т.к. система восстанавливает после перезагрузки далеко не все приложения.

Итак: