Всем привет! Сегодня мы продолжаем нырять в реальность, в железо, а точней сказать — взлетать. Но не так быстро! :) До первого полета необходимо немного повозиться и даже налетать несколько часов на симуляторе.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Demystifying memory management in modern programming languages» за авторством Deepu K Sasidharan.

В данной серии статей мне бы хотелось развеять завесу мистики над управлением памятью в программном обеспечении (далее по тексту — ПО) и подробно рассмотреть возможности, предоставляемые современными языками программирования. Надеюсь, что мои статьи помогут читателю заглянуть под капот этих языков и узнать для себя нечто новое.

Углублённое изучение концептов управления памятью позволяет писать более эффективное ПО, потому как стиль и практики кодирования оказывают большое влияние на принципы выделения памяти для нужд программы.

Secure Shell (SSH) — широко используемый протокол транспортного уровня для защиты соединений между клиентами и серверами. Это базовый протокол в нашей программе Teleport для защищённого доступа к инфраструктуре. Ниже относительно краткое описание рукопожатия, которое происходит перед установлением безопасного канала между клиентом и сервером и перед началом полного шифрования трафика.

Обмен версиями

Рукопожатие начинается с того, что обе стороны посылают друг другу строку с номером версии. В этой части рукопожатия не происходит ничего чрезвычайно захватывающего, но следует отметить, что большинство относительно современных клиентов и серверов поддерживают только SSH 2.0 из-за недостатков в дизайне версии 1.0.

Обмен ключами

В процессе обмена ключами (иногда называемого KEX) стороны обмениваются общедоступной информацией и выводят секрет, совместно используемый клиентом и сервером. Этот секрет невозможно обнаружить или получить из общедоступной информации.

Доброго времени суток. В этот раз поговорим на тему, в которой начинал разбираться каждый уважающий себя адепт языка C# — асинхронное программирование с использованием Task или, в простонародье, async/await. Microsoft проделали хорошую работу — ведь для того, чтобы использовать асинхронность в большинстве случаев нужно лишь знание синтаксиса и никаких других подробностей. Но если лезть вглубь, тема довольно объемная и сложная. Ее излагали многие, каждый в своем стиле. Есть очень много классных статей по этой теме, но все равно существует масса заблуждений вокруг нее. Постараемся исправить положение и разжевать материал настолько, насколько это возможно, не жертвуя ни глубиной, ни пониманием.

В конце концов я должен был к этому прийти. Когда-то я опубликовал статью «Я написал быструю хеш-таблицу», а потом ещё одну — «Я написал ещё более быструю хеш-таблицу». Теперь я завершил работу над самой быстрой хеш-таблицей. И под этим я подразумеваю, что реализовал самый быстрый поиск по сравнению со всеми хеш-таблицами, какие мне только удалось найти. При этом операции вставки и удаления также работают очень быстро (хотя и не быстрее конкурентов).

Я использовал хеширование по алгоритму Robin Hood с ограничением максимального количества наборов. Если элемент должен быть на расстоянии больше Х позиций от своей идеальной позиции, то увеличиваем таблицу и надеемся, что в этом случае каждый элемент сможет быть ближе к своей желаемой позиции. Похоже, такой подход действительно хорошо работает. Величина Х может быть относительно невелика, что позволяет реализовать некоторые оптимизации внутреннего цикла поиска по хеш-таблице.

Если вы хотите только попробовать её в работе, то можете скачать отсюда. Либо пролистайте вниз до раздела «Исходный код и использование». Хотите подробностей — читайте дальше.

Привет Хабр! При реализации Angular проекта, остро встал вопрос о безопасности graphql запросов в Angular 4. Выбор пал на JSON Web Tokens. Это открытый стандарт по RFC 7519.

Работает JWT по следующей схеме:

Многие приложения используют JSON Web Tokens (JWT), чтобы позволить клиенту идентифицировать себя для дальнейшего обмена информацией после аутентификации.

JSON Web Token – это открытый стандарт (RFC 7519), который определяет компактный и автономный способ безопасной передачи информации между сторонами в виде объекта JSON.

Когда кластеры достигают размеров в сотни, а иногда и тысячи машин, возникает вопрос о согласованности состояний серверов относительно друг друга. Алгоритм распределённого консенсуса Raft даёт самые строгие гарантии консистентности из возможных. В этой статье мы рассмотрим Raft с точки зрения инженера и постараемся ответить на вопросы «Как?» и «Почему?» он работает.

Мы с моим научным руководителем готовим небольшую монографию по обработке изображений. Решил представить на суд хабрасообщества главу, посвящённую алгоритмам сжатия изображений. Так как в рамках одного поста целую главу уместить тяжело, решил разбить её на три поста:
1. Методы сжатия данных;
2. Сжатие изображений без потерь;
3. Сжатие изображений с потерями.
Ниже вы можете ознакомиться с первым постом серии.

В статье представлены четыре самых распространённых алгоритма обнаружения контуров.

Первые два, а именно алгоритм трассировки квадратов и трассировка окрестностей Мура, просты в реализации, а потому часто применяются для определения контура заданного паттерна. К сожалению, у обоих алгоритмов есть несколько слабых мест, что приводит к невозможности обнаружения контура большого класса паттернов из-за их особого вида смежности.

Данные алгоритмы будут игнорировать все «дырки» в паттерне. Например, если у нас есть паттерн, подобный показанному на Рисунке 1, то обнаруженный алгоритмами контур будет похож на показанный на Рисунке 2 (синими пикселями обозначен контур). В некоторых областях применения это вполне допустимо, но в других областях, например, в распознавании символов, требуется обнаружение внутренних частей паттерна для нахождения всех пробелов, отличающих конкретный символ. (На Рисунке 3 показан «полный» контур паттерна.)



Следовательно, для получения полного контура сначала необходимо использовать алгоритм «поиска дырок», определяющий отверстия в заданном паттерне, а затем применить к каждому отверстию алгоритм обнаружения контуров.

Возможно, прозрачность не кажется какой-то интересной темой. Формат GIF, позволявший некоторым пикселям просвечивать сквозь фон, опубликован более 30 лет назад. Почти в каждом приложении для графического дизайна, выпущенном за последние два десятка лет, поддерживается создание полупрозрачного контента. Эти понятия давно перестали быть чем-то новым.

В своей статье я хочу показать, что на самом деле прозрачность в цифровых изображениях намного интереснее, чем кажется — в том, что мы воспринимаем как нечто само собой разумеющееся, есть невидимая глубина и красота.

До недавнего времени я работал в команде Яндекс.Браузера и по следам этого опыта сделал доклад на конференции YaTalks. Доклад был о том, что у браузера под капотом и как ваши странички превращаются в пиксели на экране. Минимум фронтенда, только внутренности браузера, только хардкор.



— Всем привет, меня зовут Костя. Удивительно — сейчас я работаю в команде виртуальной сети Яндекс.Облака. До этого я пять с лишним лет проработал в команде Браузера, так что сегодня буду говорить о вещах, общих для нас с вами.