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

7.1. Введение

Добро пожаловать в главу 7 руководства “Создание языка программирования с использованием LLVM”. В главах 1-6 мы построили полноценный, хотя и простой, функциональный язык программирования. На этом пути мы изучили некоторые техники парсинга, изучили, как строить и и как представлять AST, как построить LLVM IR, и как оптимизировать результирующий код, и как JIT компилирует его.

Невозможно представить себе пользователя и администратора сервера, или даже рабочей станции на основе Linux, который никогда не читал лог файлы. Операционная система и работающие приложения постоянно создают различные типы сообщений, которые регистрируются в различных файлах журналов. Умение определить нужный файл журнала и что искать в нем поможет существенно сэкономить время и быстрее устранить ошибку.

Журналирование является основным источником информации о работе системы и ее ошибках. В этом кратком руководстве рассмотрим основные аспекты журналирования операционной системы, структуру каталогов, программы для чтения и обзора логов.

Рекуррентные нейронные сети

Люди не начинают думать с чистого листа каждую секунду. Читая этот пост, вы понимаете каждое слово, основываясь на понимании предыдущего слова. Мы не выбрасываем из головы все и не начинаем думать с нуля. Наши мысли обладают постоянством.

Традиционные нейронные сети не обладают этим свойством, и в этом их главный недостаток. Представим, например, что мы хотим классифицировать события, происходящие в фильме. Непонятно, как традиционная нейронная сеть могла бы использовать рассуждения о предыдущих событиях фильма, чтобы получить информацию о последующих.

Решить эту проблемы помогают рекуррентые нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN). Это сети, содержащие обратные связи и позволяющие сохранять информацию.

Перевод pdf файла с сайта http://www.mcdonaldland.info/ с описанием 23-х шаблонов проектирования GOF. Каждый пункт содержит [очень] короткое описание паттерна и UML-диаграмму. Сама шпаргалка доступна в pdf, в виде двух png файлов (как в оригинале), и в виде 23-х отдельных частей изображений. Для самых нетерпеливых — все файлы в конце статьи.

Под катом — много картинок.

Это первая часть, вот вторая.
За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей.

Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры подаются как новейшие и уникальные, когда я изобразил их структуру, внутренние связи стали намного понятнее.

В этой статье мы рассмотрим один из вариантов реализации отложенного освещения на OpenGL ES 2.0.

Распространение света в реальном мире это чрезвычайно сложное явление, зависящее от слишком многих факторов, и, располагая ограниченными вычислительными ресурсами, мы не можем себе позволить учитывать в расчетах все нюансы. Поэтому освещение в OpenGL основано на использовании приближенных к реальности упрощенных математических моделей, которые выглядят достаточно похожими, но рассчитываются гораздо проще. Эти модели освещения описывают физику света исходя из нашего понимания его природы. Одна из этих моделей называется моделью освещения по Фонгу (Phong). Модель Фонга состоит из трех главных компонентов: фонового (ambient), рассеянного/диффузного (diffuse) и бликового (specular). Ниже вы можете видеть, что они из себя представляют:

Ранее мы обсуждали возможность каждого объекта иметь уникальный материал, чтобы по-разному реагировать на свет. Это отлично подходит для того, чтобы придать каждому объекту уникальный вид относительно других объектов на сцене. Но этого все еще не дает нам большой гибкости в настройке внешнего вида объекта.

Не каждый ардуинщик знает о том, что помимо стартового кода в setup и бесконечного цикла в loop, в прошивку робота можно добавлять такие кусочки кода, которые будут останавливать ход основного цикла в строго определенное заранее запланированное время, выполнять свои дела, затем аккуратно передавать управление в основную программу так, что она вообще ничего не заметит. Такая возможность обеспечена механизмом прерываний по таймеру (обычное дело для любого микроконтроллера), с её помощью в прошивку можно вносить элементы реального времени и многозадачности.

Еще меньше используют такую возможность на практике, т.к. в стандартном не слишком богатом API Arduino она не предусмотрена. И, хотя, доступ ко всем богатствам внутренних возможностей микроконтроллера лежит на расстоянии вытянутой руки через подключение одного-двух системных заголовочных файлов, не каждый пожелает добавить в свой аккуратный маленький скетч пару-тройку экранов довольно специфического настроечного кода (попутно потеряв с ним остатки переносимости между разными платами). Совсем единицы (тем более, среди аудитории Ардуино) решатся и смогут в нем разобраться.

Сегодня я избавлю вас от страданий.

На Хабре в свое время было несколько статей «Очень много полезных штук для AS3». Автор попытался собрать ссылки на самые полезные и интересные библиотеки. И т.к. в последнее время я разрабатываю под iOS, решил последовать его примеру и сделать то же самое, но для своей платформы. Описания почти прикладывать не буду, все есть на страничках проектов.

К сожалению, в стандартной библиотеке языка С++ нет никаких средств для работы с протоколом HTTP. Возможно, в будущем появятся, но на данный момент каждый раз при необходимости дёрнуть какой-нибудь REST-сервис, пропарсить веб-страничку, написать простенького бота или краулера приходится задаваться вопросами «А какую же библиотеку взять, так чтобы побыстрее и попроще?». Иногда проект уже использует какой-то фреймворк (а иногда даже несколько) и тогда приходится вспоминать «А как же сделать HTTP-запрос имеющимися средствами?». Чтобы не путаться я решил написать для себя шпаргалку с примерами HTTP-запросов на С++ с применением разных библиотек. А самое удобное место для хранения подобных шпаргалок — Хабр: и сам не потеряешь, и другим может пригодиться.

Будут рассмотрены:

• WinInet
• WinHttp
• Casablanca
• Qt
• POCO
• wxWidgets
• Boost.Asio
• libcurl
• neon
• .NET (С++/CLI)
• IXMLHTTPRequest
• HappyHttp
• cpp-netlib