Привет, я Михаил Корнеев, вместе с Григорием Петровым и другими ребятами из сообщества мы ведем подкаст о Python на русском. В прошлую пятницу мы собрались в онлайне обсудить, что запомнилось в уходящем году.  

Это — текстовая выжимка из выпуска. 

g++ -o test1 test1a.o test1b.o
test1a.o(.text+0x18): In function `main':
: undefined reference to `findmax(int, int)'
collect2: ld returned 1 exit status

Любая программа состоит из данных и алгоритмов их обработки. Для написания программ на C++ в начале 90-х годов прошлого века Александр Степанов с коллегами разработал библиотеку STL. Я, Михаил Полукаров из команды разработки VK Teams, заглянул под капот этой библиотеки чтобы разобраться, как правильно ей пользоваться, в каких случаях лучше использовать другие библиотеки, а в каких стоит написать что-то своё. 

В первую очередь я поделюсь своим опытом «граблей и багов STL», а также расскажу о почёрпнутом на бескрайних просторах интернета чужом опыте. В перспективе такие знания помогут не только решать поставленные задачи, но и делать это максимально эффективно.

Здесь собраны лучшие и самые полезные репозитории Github, которые будут служить вам долгое время.

Периодически меня на начальном курсе просят дать "список всех-всех команд с кратким описанием что делает"... Ну прям "всех-всех". И ведь если искать в интернете "такие" справочники существуют - либо про "20-30 команд, но самых важных", либо с неточностями и устаревшей информацией. Так что предлагаю вашему вниманию свою версию такого "краткого" справочника (на 300, 515, 612, 716, 842, 1005,... 1260 команд) с ссылками на wiki-описание и на cheat.sh-примеры наиболее важных команд.

Мне всегда хотелось иметь возможность отлаживать bash-scripts так же, как и любой другой код, т.е. по шагам, и bash такую возможность предусмотрел, но о ней не все знают. Несмотря на довольно большой опыт использования Linux, я дошёл до неё только недавно.

Помните, как вы были студентами, и готовились к экзаменам по ночам?

Предлагаю вашему вниманию простую шпаргалку по SQL с теорией и практикой, которой вы сможете воспользоваться в любое время.

Изучите теорию на примерах и закрепите на 13 практических задачах по SQL.

Примерно 80% из нас, кто заканчивает университет с какой-либо IT-специальностью, в итоге не становится программистом. Многие устраиваются в техническую поддержку, системными администраторами, мастерами по наладке компьютерных устройств, консультантами-продавцами цифровой техники, менеджерами в it-сферу и так далее.

Эта статья как раз для таких 80%, кто только закончил университет с какой-либо IT-специальностью и уже начал мониторить вакансии, например, на должность системного администратора или его помощника, либо выездного инженера в аутсорсинговую фирму, либо в техническую поддержку 1-й/2-й линии.

А также для самостоятельного изучения или для обучения новых сотрудников.

За время своей трудовой деятельности в сфере IT я столкнулся с такой проблемой, что в университетах не дают самую основную базу касательно сетей. С этим я столкнулся сначала сам, когда, после окончания университета, ходил по собеседованиям в 2016 году и не мог ответить на простые (как мне сейчас кажется) вопросы. Тогда мне конечно показалось, что это я прохалтурил и не доучил в университете. Но как оказалось дело в образовательной программе. Так как сейчас, я также сталкиваюсь с данным пробелом знаний, когда обучаю новых сотрудников.

И что тогда, мне пришлось изучить множество статей в интернете, прежде чем я понял базовые моменты, и что сейчас, задавая молодым специалистам темы для изучения, они с трудом находят и усваивают необходимое. Это происходит по причине того, что в Интернете огромное количество статей и все они разрозненны по темам, либо написаны слишком сложным языком. Плюс большинство информации в начале своих статей содержат в основном просто научные определения, а дальше сразу сложные технологии использования. В итоге получается много того, что для начинающего пока совсем непонятно.

Именно поэтому я решил собрать основные темы в одну статью и объяснить их как можно проще «на пальцах».

Привет, хабровчане! С вами снова Дмитрий, и не будучи программистом я пробую настроить автоматизацию дома через визуальную среду Node-RED. В первой статье я настроил сценарии мастер-выключателя, включения вытяжки при превышении концентрации CO₂, и собрал приборную панель (dashboard) на основе Wiren Board 7 и Node-RED.

Здравствуйте, друзья!

Мы продолжаем разбирать максимально простым языком алгоритмы и структуры данных на JavaScript. И сегодня мы поговорим о, пожалуй, самом знаменитом алгоритме, про который слышал каждый разработчик — а именно о сортировке пузырьком (Bubble Sort).

Если вы еще не читали нашу первую статью (про алгоритмы поиска и Big O нотацию), то можете найти ее вот здесь.

А сейчас давайте перейдем к теме статьи.

Генерация 3д объекта - как правило, многоэтапный процесс (например в булевых операциях сначала поиск графа пересечений, нахождение геометрии кривых пересечения и построение топологии результирующего тела). Закономерно возникает сложность с его отладкой. Положим при генерации что-то пошло не так и имеем наполовину готовый объект, который не может быть визуализирован разрабатываемой CAD системой. Что делать? Как локализовать место и момент ошибки? Анализировать глазами тысячи xyz координат промежуточных результатов и вспомогательных объектов на момент выдачи исключения? Или хуже, если отклонения желаемого результата от фактического незначительные, тогда и все числа внешне будут корректны. Работая С++ программистом в области 3Д моделирования и построения различных CAD/САПР систем, я регулярно сталкивался с проблемой визуализации вспомогательных/промежуточных сущностей.               

Сформировал себе универсальный инструментарий DumpSTL, позволяющий с минимальными усилиями, в любом C++ проекте дампить в .stl файлы любые внутренние объекты в проекте.
Почему именно .stl? Так уж исторически сложилось. Много использовал чпу фрезера и 3д принтера, где основным и простейшим форматом моделей является .stl.

Суть использования сводится к однократной адаптации инструмента под структуры данных конкретного проекта, затем:
1) подключить один DumpSTL.h
2) вызвать к необходимым данным метод DUMP::save(...)
3) получить на выходе множество файлов с 3д моделями, которые можно открыть в любом 3д редакторе

Данное руководство позволит читателю составить полную картину того, как организовать сборку C++ библиотек с использованием современных возможностей CMake. Предполагается, что читатель имеет представление о базовых понятиях из мира CMake и динамических/статических C++ библиотек, так как в руководстве они могут не объясняться.

Умом — науку не понять,

Аршином общим не измерить:

У ней особенная стать —

В науку можно только верить.

Возможность продуктивного общения учёных друг с другом, включая возможность взаимной проверки научных работ, по какой-то причине считается самоочевидной и выходящей за рамки дискуссии о применимости научного метода, хотя именно методы и практика общения между учёными определяют качество научной продукции. Если следовать торонтской школе коммуникации, наука является технологией общения между учёными, что накладывает на науку ограничения свойственные любой технологии. Хотя сходные ограничения влияют не только на науку, но и на бизнес и государственное управление, примеры из науки лучше поддаются анализу благодаря более низкому уровню конфликтов интересов и сравнительно высокой доступности данных, что иногда позволяет осуществлять их проверку. Этот текст дополняет манифест новой коммуникационной системы В++ и статью о влиянии коммуникационных систем на мышление человека, но может читаться независимо от них.

Считается, что фундаментальная наука «выше» прикладной науки, а прикладная наука «выше» инженерии, то есть искусства создания изделий включая программы и рецепты. Лежащий в основе науки научный метод[1] сам является меняющимся набором рецептов, изобретённых не раньше Фалеса, но не позже строительства Святой Софии. Как и любой продукт, научный метод имеет границы применения и требует постоянной оценки этих границ и работоспособности в их рамках. Оценка работоспособности науки в прошлом и настоящем, а также перспектив в ближайшем будущем – задача, выходящая за рамки науки, но типовая для производства. Практическим, но внутренне противоречивым решением является анализ науки, как прикладного продукта теория коммуникации. Наука «теория коммуникации» может дать оценку работоспособности своих прошлых инженерных конструкций, то есть работоспособности науки вообще. Этот подход плохо учитывает зависимость теории от собственных инженерных решений, на основе которых происходило её развитие, но хотя бы позволяет локализовать противоречия и проблемы в рамках одной теории[2]. Если проблемы найдены, можно предложить способы их решения при помощи новых конструкций, дополняющих научный метод, что сработает если эти конструкции покажут практическую пользу и найдут массовое применение. В таком подходе, а не в его результатах, основная новизна этой статьи.

Я написал популярную статью с разоблачением финансового инфоцыгана, который выдавал себя за бывшего советника Набиуллиной. После этого моему каналу объявили настоящую войну: десятки тысяч ботов устраивают бесчинство в комментариях, а самому блогу пытаются создать репутацию «токсичного». Делюсь своим опытом: что делать в такой ситуации, и как защитить свой Телеграм-канал.

Нижеприведенный список является моей небольшой коллекцией примеров кода на языке С, которые не являются корректными с точки зрения языка С++ или имеют какое-то специфичное именно для языка С поведение. (Именно в эту сторону: С код, являющийся некорректным с точки зрения С++.)

Этот материал я уже публиковал на другом ресурсе в менее причесанном виде, Я бы, наверное, поддался прокрастинации и никогда не собрался опубликовать эту коллекцию здесь, но из-за горизонта уже доносится стук копыт неумолимо приближающегося С23, который безжалостно принесет некоторые жемчужины моей коллекции в жертву богам С-С++ совместимости. Поэтому мне и пришлось встать с печи, пока они еще актуальны...

Разумеется, язык С имеет много существенных отличий от языка С++, т.е. не составит никакого труда привести примеры несовместимостей, основанные, скажем, на ключевых словах или других очевидных эксклюзивных свойствах С99. Таких примеров вы не найдете в списке ниже. Мой основной критерий для включения примеров в этот список заключался именно в том, что пример кода должен выглядеть на первый взгляд достаточно "невинно" для С++-наблюдателя, т.е. не содержать бросающихся в глаза С-эксклюзивов, но тем не менее являться специфичным именно для языка С.

Занимался я недавно портированием одного старого win32 MFC MDI приложения, до сих пор разрабатываемого с использованием Microsoft Visual Studio 6.0 (среда разработки 1998 года выпуска), на Linux. При чем необходимо было, чтобы под Linux собирался нативный бинарник в формате ELF из исходников. Взгляд упал на проект Wine, позволяющий запускать бинарники Windows (формат PE - Portable Executable). Один из компонентов Wine - библиотека Winelib - является прослойкой (враппером) между вызовами win32 и вызовами библиотек Linux. С помощью Winelib можно под Linux собирать win32 приложения из исходников. В составе Winelib есть десятки врапперов стандартных библиотек Windows. Но вот незадача. Враппера для MFC (Microsoft Foundation Classes) нет. В итоге прослойку между классами MFC и вызовами win32, пригодную для компиляции с использованием Winelib, пришлось готовить самому. Далее будет описан путь к решению задачи, а также компромиссы, на которые пришлось пойти по ходу реализации.

В материале от автора Python-профайлера Sciagraph к старту курса по Fullstack-разработке на Python вспомним о пользе векторизации и преодолеем некоторые её проблемы при помощи PyPy и Numba. За подробностями приглашаем под кат.

Заметка рассчитана на начинающих C++ программистов, которым стало интересно, почему везде твердят, что нужно использовать delete[] для массивов, но вместо внятного объяснения – просто прикрываются магическим "undefined behavior". Немного кода, несколько картинок и взгляд под капот компиляторов – всех заинтересованных прошу под кат.