Пользователь
Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим о том, как бессерверные-технологии меняют мир GPU-вычислений. Если вы когда-нибудь сталкивались с машинным обучением, рендерингом анализа 3D-графики или большими данными, эта статья поможет вам сэкономить время, деньги и нервы.
Всем привет, меня зовут Алексей Ляховский, я на протяжение последних 10 лет занимаюсь изучением, разработкой и развитием экосистемы часов Xiaomi для глобального сообщества.
Я разобрал формат циферблатов Xiaomi последних поколений, сделал распаковщик циферблатов, и компилятор их для оригинального старого редактора циферблатов Xiaomi, сделал мод MiFitness, где активные пользователи сообщества создают и публикуют кастом циферблаты для часов, собрал из китайского IDE отдельный автономный эмулятор часов, для проверки циферблатов и приложений, модифицирую и дорабатываю оригинальные прошивки часов, а так же создаю приложения для данных моделей на JerryScript и LUA, о чем мы познакомимся подробнее чуть позже на примере данной игры.
Вы думаете, что развернуть Kubernetes без интернета — это просто kubeadm init плюс пара манифестов? Посмотрим, как скрипты решают проблемы, о которых вы даже не задумывались. Спойлер: здесь есть чему удивиться.
Всем пример, меня зовут Даниил Миронюк, DevOps в команде Polymatica EPM. Сегодняшняя статья для тех, кто считает, что оффлайн‑установка Kubernetes — это скучно.
В данной статье речь пойдет про видеограмметрию-создание 3d моделей объектов на основе видео. Видеограмметрия появилась давно, но до сих пор используется редко из-за необходимости в более мощном "железе", чем при построении 3d моделей местности/объектов с помощью лидаров. В 2024 году производительность ПК настолько выросла, что теперь можно в течении разумного времени строить модели на домашних компьютерах и даже ноутбуках. Сначала покажу, какие модели получились у меня, затем поделюсь лайфхаками, которые помогут сразу строить модели обходя технические сложности, а в конце расскажу чем видеограмметрия может быть полезна.
Идея статьи родилась после прочтения многочисленных источников в интернете по барьерам и моделям памяти.Так же, был просмотрены соответствующие видео с разъяснением. Много где в целом всё достаточно хорошо разжевано. Статья не претендует на исчерпывающий материал. Скорее, это обзорное описание на тему модели памяти в связке с RISC-V. Не рассчитана на entry level, рекомендуется сперва почитать что нибудь вводное.
Навряд ли кому то необходимо детальное знание внутренней архитектуры процессора на уровне RTL (register-transfer level), как и глубокого понимания принципов модели памяти, согласованности. Да и обычно вся эта информация берется из соответствующей литературе от производителя, других книгах по оптимизации. Предполагаю, что авторы в том или ином виде могу знать более глубокие вещи, чем представлены в открытых источниках. Возможно, они работали в компании производителя (Intel, например), общение, конференции, сообщества.
Но может ли быть источник лучший, чем исходники CPU? Навряд ли. Вы не найдете в открытом доступе исходники процессоров Intel, AMD и любых других. ARM за это денежки получает, продавая права на архитектуру и готовые спроектированные блоки. А вот для RISC-V такой источник есть - исходники полноценного суперскалярного out-of-order процессора от Berkley.
Не так давно был разработан язык Chisel на замену Verilog и аналогов. Он на базе Scala. А, так как это Scala, мы можем использовать IDE и внятную навигацию по исходникам. Но в исходники просто так не пойдешь, сперва надо приобрести необходимые фундаментальные знания, чтобы понимать в целом что такое разработка на уровне RTL. Неплохо бы разобраться с Verilog и с базовыми понятиями - всякие там защелки, регистры, мультиплексоры и тп. Это я и решил сделать и начал с книги “Паттерсон, Хеннесси: Архитектура компьютера и проектирование компьютерных систем”. Она безумно крутая и очень понятная. Затем прочитал несколько книг по FPGA и Verilog и даже купил учебную FPGA плату, но руки до неё так и не дошли. Это позволило сформировать для себя какую то необходимую картину того, как функционирует CPU, как происходит проектирование микроконтроллеров.
Qt Quick и QML - мощные инструменты для создания графических интерфейсов. Но многообразие способов, которыми можно это сделать, может сбить с толку. В этой статье я постараюсь систематизировать информацию о всех, известных мне способах создания пользовательских компонентов в QML на примере круга.
Также одним из условий будет, чтобы внешний вид полученных элементов можно было редактировать в QtCreator.
Все исходники в репозитории.
Привет, Хабр!
В этой статье быстро разберём, как устроен PostgreSQL – от хранения данных в Heap и работы с FSM/VM до создания своего FDW с компрессией на базе zlib.
Последнее десятилетие искусственный интеллект развивался преимущественно за счет методов глубокого обучения. Но создание систем, работающих в сложном трехмерном пространстве (даже несмотря на некоторые успехи VLA-моделей), остается по-прежнему трудной задачей. В статье представлен альтернативный подход к созданию систем искусственного интеллекта, разработанный Джеффом Хокинсом и командой Numenta (с начала этого года — Thousand Brains Project). Описана ранняя версия сенсомоторного агента, способного изучать объекты в пространстве подобно тому, как это происходит в неокортексе. Ключевой особенностью его архитектуры является использование повторяющегося вычислительного (обучающегося) модуля, подобного кортикальной колонке мозга млекопитающих.
На одной из конференций я наблюдал, как наши коллеги реализовывали тернарный оператор в Go с помощью комментариев. Доклад длился всего минут 10, и, честно говоря, я не смог уловить ничего внятного, кроме того, что ребята явно хорошо повеселились. Однако это вдохновило меня разобраться, как работает компилятор Go под капотом. А лучший способ разобраться — это попробовать написать что-то своё.
Самым простым и понятным для меня в этом плане показалась реализация цикла while. В этой статье я покажу, что у меня получилось выяснить. Вот примерный результат, к которому мы придём:
Новый перевод от команды Spring АйО расскажет вам, что происходит при запуске самого простого приложения на Java, какие шаги выполняет JVM, сколько классов ей необходимо загрузить, чтобы просто написать «Hello World!» и как все это выглядит на уровне byte code.
Технологии контейнеризации, возможно, как и у большинства из нас, плотно засели в моей голове. И казалось бы, просто пиши Dockerfile и не выпендривайся. Но всегда же хочется узнавать что‑то новое и углубляться в уже освоенные темы. По этой причине я решил разобраться в реализации контейнеров в ОС на базе ядра linux и в последствие создать свой «контейнер» через cmd.
Скомпилируем простенькую программу выводящую "Hello World" и пройдемся по его структуре
Не думаю, что статья будет достаточно информативной для тех, кто поверхностно не знает как выглядит байт-код и как с ним работает JVM (например, хотя бы простейшие инструкции (знание об их существовании)).
На самом деле, это не так сложно. Достаточно использовать инструмент javap из JDK и рассмотреть дизассемблированный код.
А мы приступим к разбору самой структуры байт-кода для JVM
В этой статье я поделюсь своим опытом разработки юнит-тестов внутри базы данных под управлением PostgreSQL. А также расскажу, зачем мне потребовалось доработать расширение pgTap.
pgTap – это расширение PostgreSQL для разработки юнит-тестов. Сами тесты, как, собственно, и pgTap, пишутся на plpgSQL, что означает низкий порог вхождения для разработчиков PG.
Уверен, что читатель, по крайней мере, знаком с техникой разработки через тесты. Поэтому не буду пускаться в описание теории юнит-тестирования. Благо литературы на эту тему более чем достаточно. Тем не менее, чтобы быть понятым, приведу некоторые детали ниже.
Еще одна статья в продолжение темы анализа сходных текстов на С/С++ с помощью Clang. Предыдущие публикации:
Это не перевод довольно подробной публикации Emitting Diagnostics in Clang от Peter Goldsborough про различные нюансы диагностических инструментов у Clang, а преимущественно адаптация старого кода под текущую версию компилятора.
И основная идея, которая меня заинтересовала в исходной публикации, это использование инструмента FixIt из набора диагностики clang для внесения исправлений в исходные файлы.
Если вы пишете на React и любите TypeScript, вам стоит обратить внимание на TanStack Router - современный, гибкий и полностью типобезопасный роутер. В статье разбираю его ключевые возможности (loaders, кэширование, работу с query-параметрами, SSR) и сравниваем с другими популярными решениями.
С конечными автоматами я впервые познакомился во времена своего увлечения геймдевом. В разработке игр все поголовно используют эту абстракцию. Однако, это далеко не единственная их сфера применения.
Конечные автоматы повсюду вокруг нас, даже если мы их не замечаем, или не знаем, что это такое. Тикет в jira, транзакция в базе данных, страница регистрации пользователя в соцсети. Всё перечисленное объединяет одно — состояние.