У нас есть 3 "теории всего" - научная картина мира (все сводится к законам физики), информатика (все сводится к битам) и фундамент математики (все сводится к логике). Именно фундамент математики представляет особый интерес, так как он является фундаментом для двух других фундаментов и имеет глубокий философский смысл. Последние 2 года я сильно им увлекся и проделал довольно большую работу по углубленному изучению теории типов (Calculus of Constructions), и готов поделиться результатами, а также рассказать о девяти направлениях, где можно применить это на практике. Очень многое получилось лучше, чем я планировал. Изначально перспективы были не очень понятными, и поэтому я не рассказывал друзьям и коллегам про мою работу в этом направлении и называл это «Секретный Проект». Но теперь, когда многое прояснилось и получилось, можно поделиться успехом. Собственно, в этой статье я расскажу вам не только про сам фундамент математики, а еще его связь с ежедневной работой программиста, а также с Computer Science/Data Science и AI/ML. Я вам нарисую большую и красивую картину, на которой все понятно и логически следует из маленького набора правил выведений типов (11 штук) и аксиом теории множеств (9 штук).

У нас есть 3 фундамента математики — теория множеств (удобна для человека), теория типов (удобна для компьютера) и теория категорий (не знаю, зачем она вообще нужна). Они примерно одинаковой мощности и одну можно выразить внутри другой. Особый интерс представляет именно теория типов, тк ее довольно легко можно запрограммировать внутри компьютера и использовать как строгий фундамент для других теорий, который не дает совершить ошибку и проверяет каждое ваше действие.

Это перевод статьи, которая, к сожалению, у меня не доступна без слова из трех букв. А так как тема довольно интересная, то я решил совместить полезное с полезным и не только самому покопаться с примерами из публикации, но и сделать её перевод на Хабре. Вдруг еще кому данный материал будет интересен?

Создание пользовательского расширения компилятора C++ подразумевает понимание базовых механизмов работы компиляторов, изменение или расширение их функциональности и бесшовную интеграцию этих изменений в существующую инфраструктуру компилятора. Это руководство проведет вас через весь процесс, от понимания основ до внедрения и тестирования вашего пользовательского расширения. Целевая аудитория этого руководства — разработчики, которые уже знакомы с C++ и имеют базовое понимание концепций компилятора.

В этой статье мы рассмотрим классический конкурентный кольцевой буфер и обсудим, как его можно оптимизировать для повышения производительности. Я покажу вам, как существенно улучшить этот показатель от 5,5 миллионов элементов в секунду до 112 миллионов элементов в секунду — и эти показатели выше, чем в реализациях Boost и Folly. Если вам требуется готовая реализация со всеми этими оптимизациями, посмотрите мою библиотеку SPSCQueue.h.

Кольцевой буфер также называется очередью «один производитель — один потребитель» (SPSC). В ней не бывает ожидания (и, соответственно, не бывает блокировок), это конкурентный примитив. Такая структура данных находит множество вариантов применения, и здесь я рассмотрю передачу сетевых пакетов между сетевым контроллером и драйверами операционной системы. Основная задача, решаемая при этом — выполнение событий ввода/вывода в относительно новом асинхронном API io_uring.

В прошлой статье мы познакомились с такой технологией как Keycloak. Если говорить вкратце, то Keycloak это технология, которая помогает реализовать безопасность для вашего приложения. Он автоматически генерирует JWT и предлагает готовые решения для безопасности, что упрощает работу для разработчика. Но бывает так, что встроенной генерации JWT не достаточно или она не совсем подходит, тогда нужно создать свою реализацию данного токена. В данной статье мы рассмотрим как реализовать простую генерацию своего JWT.

Совершать невозможное и раздавать пинки здравому смыслу — в этом и состоит жизнь членов Гуррен-Дана! (C) Камина

Эта статья вступает в техническую полемику со статьей 2015 года за авторством Atakua, подходы из которой я и атакую. Atakua исследует 7 видов интерпретаторов байткода, но делает это без уважения - быстрейшей оказывается двоичная трансляция, которая, по сути, уже не интерпретатор байткода, а форма Ahead-Of-Time компилятора. Эта двоичная трансляция транслирует байткод в машинный код, представляющий собой цепочку вызовов скомпилированных сервисных процедур. Тех самых, что в интерпретаторе байткода отвечают за выполнение каждого опкода.

Но Atakua не выжал из интерпретаторов байткода всю скорость которая возможна. Так что эта статья - туториал: как написать интерпретатор байткода, который может обгонять JIT/AOT-компиляцию по скорости. Интересно? Читайте дальше!

Бенчмарк прилагается. Будет немного хардкора и ни одной сгенерированной нейросетью картинки!

Рекуррентные нейронные сети (RNN), а также ее наследники такие, как LSTM и GRU, когда-то были основными инструментами для работы с последовательными данными. Однако в последние годы они были почти полностью вытеснены трансформерами (восхождение Attention is all you need), которые стали доминировать в областях от обработки естественного языка до компьютерного зрения. В статье "Were RNNs All We Needed?" авторы пересматривают потенциал RNN, адаптируя её под параллельные вычисления. Рассмотрим детальнее, в чем же они добились успеха.

Cosmopolitan Libc хорошо известна своим «полиглотным жирным бинарным» хаком, который позволяем исполняемым файлам запускаться на шести операционных системах для AMD64/ARM64. Вас может удивить, что при этом она может быть лучше С‑библиотекой для вашего продакшена. Чтобы продемонстрировать это, давайте сравним библиотеку мьютексов Cosmo с другими платформами.

Мы напишем простой тест, который создает 30 потоков, увеличивающих одно и то же число 100 000 раз. Это поможет проверить, насколько хорошо реализация мьютексов справляется с задачей при интенсивном использовании.

Всем привет! Меня зовут Николай Первухин. Я увлеченный разработчик на GoLang, работаю в Ozon Банке в группе разработки сервисов ЗСК (KYC).

Большинство статей о внешней видеокарте посвящены погоне за FPS в играх. Здесь же я хочу сконцентрироваться на том, как заставить её приносить пользу разработчику.

Встретился на ланч с Дэвидом Харрисом, автором (вместе с Сарой Харрис) популярного учебника «Цифровая Схемотехника и Архитектура Компьютера», который за последние 10 лет помог закрыть монументальную дыру в техническом образовании десятков вузов России и Украины. До этого учебника во многих вузах сразу после триггеров шло программирование микроконтроллеров, то есть раньше у многих студентов вообще не возникала база для проектирования современных чипов по маршруту RTL‑to‑GDSII, технологии, которая за последние 30 лет привела нас к смартфонам, быстрому интернету и ускорителям ИИ.

Учебник Дэвида активно используется на Школе Синтеза Цифровых Схем, которую поддерживают 24 российских и 1 белорусский университет. Регистрация на новый сезон Школы только что открылась.

Всем привет!

При помощи нейронной сети решил проблему классификации фигур на изображениях размера 7 на 7 пикселей. Задача решалась в рамках студенческой лабораторной работы. Статья приводится в качестве руководства для решения подобных академических задач.

Функционал GDB существенно сужается, когда приходится иметь дело с файлами, из которых убраны отладочные символы (получаются так называемые «урезанные бинарники»). Функции и имена переменных превращаются в бессмысленные адреса. Для установки контрольных точек приходится отслеживать адреса нужных нам функций из внешнего источника. Также нужно выводить в консоль структурированные значения и после этого корпеть над дампом памяти, пытаясь вычленить, где именно пролегают границы полей.

Вот почему этим летом, работая в Trail of Bits, я расширил Pwndbg — плагин для GDB. Поддерживает его мой наставник Доминик Чарнота. Я добавил в инструмент две фичи, благодаря которым практическая отладка урезанных бинарников сближается с аналогичной работой, знакомой нам из работы с отладчиком в IDE. Теперь в Pwndbg интегрирован инструмент Binary Ninja, позволяющий лучше выяснять специфику GDB+Pwndbg, а также выводить дамп структур Go, чтобы отлаживать бинарники Go стало удобнее.

Я много пишу про OpenWrt и часто получаю вопросы о том, какой взять роутер под эту ОС. В прошлом году я уже делал обзор роутеров, лучше всего подходящих под OpenWrt. Тогда выбор был не очень большой, но сейчас всё изменилось в лучшую сторону. Поэтому я сделал новый актуальный разбор для тех, кто не знает, какой роутер выбрать.

Роутер, как и любой другой девайс, нужно покупать под запрос. Например, линуксоиды привыкли покупать ноутбуки именно под Linux, а не первый попавшийся. Также и тут: если нужен OpenWrt, то роутер тоже надо выбирать с умом, а не надеяться на то, что кастомная прошивка сделает конфетку из роутера за 700 р.

В 2023 и 2024 появились интересные роутеры, которые уже поддерживаются проектом OpenWrt. Эти роутеры сделаны на базе ARM-процессоров. Такие роутеры появились у нескольких компаний, и дальше их количество будет только увеличиваться.

Привет, меня зовут Антон, я старший инженер в департаменте аналитических решений ЮMoney. В компании мы используем технологию MSSQL OLAP-кубов SSAS, которая хорошо себя зарекомендовала — она сравнительно легко развёртывается и достаточно производительная. Но есть ряд минусов: Microsoft прекратил развивать её примерно в прошлом десятилетии, технология требует производительных серверов, ну и, конечно, вопрос зависимости от иностранного вендора тоже стоит остро. Поэтому, посматривая по сторонам в поисках альтернативы, я решил попробовать недавно появившуюся технологию DuckDB. Особых надежд не было, но хотелось понять, на каком она уровне по сравнению с привычными для меня инструментами. 

40-ваттный всенаправленный звук в SberBoom — профессиональная гордость нашей команды. В прошлой статье мы рассказали, как придумали акустическую архитектуру. А в тут рассказали, как устроено звуковоспроизведение в ядре Linux. В этот раз объясним из каких софтовых решений складывается звук SberBoom. Почему стандартные методы коррекции звука — не наш выбор? Как реальность расходится с вендорской документацией и зачем реверсинжинирить усилители? Читайте под катом.