Discord

Discord испытал небывалый рост. Чтобы справиться с ним, нашему отделу разработки досталась приятная проблема — искать способ масштабирования сервисов бэкенда.

В этом деле мы добились большого успеха с помощью одной технологии, которая называется Elixir GenStage.

Идеальный шторм: Overwatch и Pokémon GO

Этим летом наша система мобильных push-уведомлений стала скрипеть от нагрузки. Чат /r/Overwatch перевалил за 25 000 одновременных пользователей, а чат-группы Pokémon GO возникали повсеместно, так что внезапные всплески потока уведомлений стали серьёзной проблемой.

Занимаясь разработкой алгоритмов, постоянно одергиваю себя, а вдруг изменения, которые работают на небольшом примере, привнесут разброд и шатание в результаты на других, больших данных. Тогда мне на помощь приходит командная строка. Самое ужасное, что каждый раз реализовывать парсер аргументов уже надоело, а значит, не последним средством для C++ программиста оказывается пакет program_options из библиотеки boost.

Puppet — это инструмент, который позволяет автоматизировать настройку и управление большим парком машин. Используя Puppet вы сможете централизованно управлять конфигурациями одной, десятков, сотен и тысяч машин.

В этой статье я расскажу об основных особенностях системы.

В процессе разработки приложения на Qt, может понадобиться добавить в данное приложение веб-интерфейс, что особенно может быть актуально при разработке встраиваемых систем с использованием Qt. Для решения данной задачи можно либо написать собственное решение, либо воспользоваться готовыми решениями. Например, библиотекой QtWebApp, которая предоставляет необходимый функционал для создания web-интерфейса.

К достоинствам данной библиотеки можно отнести:

1. формирование страниц с динамическим содержанием по шаблонам;
2. формирование полностью динамических страниц;
3. работу с Cookie, что позволит добавить авторизацию на приложении;
4. работу со статическими файлами, например, style.css или изображения;
5. реализацию загрузки файлов.

Предлагаю подробно рассмотреть один из вариантов запуска небольшого приложения на Qt, которое будет иметь несколько web-страниц, работающих с применением библиотеки QtWebApp.

На момент написания статьи изначально использовалась библиотека QtWebApp 1.6.3 и Qt 5.6. Проект успешно был запущен с комплектами сборки MSVC2013 и MinGW. В процессе отладки был замечен баг в классе Template библиотеки QtWebApp. После исправления бага и связи с разработчиком версия библиотеки была повышена до 1.6.4. Исходя из этого, можно отметить также плюс библиотеки, что разработчик ответил в течение суток на информацию о баге, и в тот же день версия библиотеки была повышена. Окончательный вариант примера приложения был подготовлен на версии 1.6.4.

В последнее время много разговоров идет о том, что для C++ нужен свой пакетный менеджер подобный pip, npm, maven, cargo и т.д. Все конкуренты имеют простой и стандартизированный механизм подключения нестандартной библиотеки. В C++ же все действуют как умеют: кто-то прописывает в README список пакетов для Ubuntu, CentOS и других дистрибутивов, кто-то использует git submodule и скрипты для их сборки, кто-то использует CMake ExternalProject, кто-то копирует все исходники в один гигантский репозиторий, кто-то делает образ Docker или Vagrant.

Чтобы решить проблему был даже создан стартап — biicode, но он обанкротился и его будущее неизвестно. Взамен появился conan, дополняя зоопарк конкурентов — nuget, cget, hunter, cpm, qpm, cppget, pacm и даже gradle for c++.

Меня не устраивал ни один из перечисленных способов. Я было начал писать пакеты для Conan, но столкнулся с большим числом хаков, неразвитым API, отсутвием гайдлайнов и, как следствие, низкой вероятностью переиспользования чужих пакетов. И тут вспомнилось, что когда-то мне очень понравились идеи пакетного менеджера в NixOS. И подумал — а зачем плодить пакетный менеджер специально для C++, если те же задачи решает обычный пакетный менеджер? Нужно только чтобы он был достаточно гибким и простым в части описания пакета. И Nix идеально подошел на эту роль.

Пара часов из жизни математика-программиста или читаем википедию

Для начала в качестве эпиграфа цитирую rocknrollnerd:

— Здравствуйте, меня зовут %username%, и втайне раскрываю суммы из сигма-нотации на листочке, чтобы понять, что там происходит.
— Привет, %username%!

Итак, как я и говорил в своей прошлой статье, у меня есть студенты, которые панически боятся математики, но в качестве хобби ковыряются паяльником и сейчас хотят собрать тележку-сигвей. Собрать-то собрали, а вот держать равновесие она не хочет. Они думали использовать ПИД-регулятор, да вот только не сумели подобрать коэффициенты, чтобы оно хорошо работало. Пришли ко мне за советом. А я ни бум-бум вообще в теории управления, никогда и близко не подходил. Но зато когда-то на хабре я видел статью, которая говорила про то, что линейно-квадратичный регулятор помог автору, а пид не помог.

Если ПИД я ещё себе худо-бедно на пальцах представляю (вот моя статья, которую с какого-то перепугу перенесли на гиктаймс), то про другие способы управления я даже и не слышал толком. Итак, моя задача — это представить себе (и объяснить студентам, а заодно и вам), что такое линейно-квадратичный регулятор. Пока что работы с железом не будет, я просто покажу, как я работаю с литературой, ведь именно это и составляет львиную долю моей работы.

Раз уж пошёл эксгибиционизм про мою работу, то вот вам моё рабочее место (кликабельно):

В статье описывается реализация известного метода конечных объемов для численного решения уравнений в частных производных.Используется разбиение области на любые стандартные элементы(конечные объемы) — треугольники, четырехугольники и т.д.Метод визуализации результатов расчетов также самописный.

Всем привет!
Продолжаю перевод книги John Torjo «Boost.Asio C++ Network Programming». Вторая глава получилась большая, поэтому разобью ее на две части. В этой части мы поговорим именно про основы Boost.Asio, а во второй части речь пойдет про асинхронное программирование.

Содержание:

• Глава 1: Приступая к работе с Boost.Asio
• Глава 2: Основы Boost.Asio
  
  • Часть 1: Основы Boost.Asio
  • Часть 2: Асинхронное программирование
• Глава 3: Echo Сервер/Клиент
• Глава 4: Клиент и Сервер
• Глава 5: Синхронное против асинхронного
• Глава 6: Boost.Asio – другие особенности
• Глава 7: Boost.Asio – дополнительные темы

В этой главе мы рассмотрим то, что вам обязательно знать, используя Boost.Asio. Мы углубимся в асинхронное программирование, которое намного сложнее, чем синхронное и гораздо более интересное.

1. Преобразование Фурье и спектр сигнала

Во многих случаях задача получения (вычисления) спектра сигнала выглядит следующим образом. Имеется АЦП, который с частотой дискретизации Fd преобразует непрерывный сигнал, поступающий на его вход в течение времени Т, в цифровые отсчеты — N штук. Далее массив отсчетов подается в некую программку, которая выдает N/2 каких-то числовых значений (программист, который утянул из инета написал программку, уверяет, что она делает преобразование Фурье).

Чтобы проверить, правильно ли работает программа, сформируем массив отсчетов как сумму двух синусоид sin(10*2*pi*x)+0,5*sin(5*2*pi*x) и подсунем программке. Программа нарисовала следующее:


рис.1 График временной функции сигнала


рис.2 График спектра сигнала

На графике спектра имеется две палки (гармоники) 5 Гц с амплитудой 0.5 В и 10 Гц — с амплитудой 1 В, все как в формуле исходного сигнала. Все отлично, программист молодец! Программа работает правильно.

Это значит, что если мы подадим на вход АЦП реальный сигнал из смеси двух синусоид, то мы получим аналогичный спектр, состоящий из двух гармоник.

Итого, наш реальный измеренный сигнал, длительностью 5 сек, оцифрованный АЦП, то есть представленный дискретными отсчетами, имеет дискретный непериодический спектр.

С математической точки зрения — сколько ошибок в этой фразе?

Теперь начальство решило мы решили, что 5 секунд — это слишком долго, давай измерять сигнал за 0.5 сек.

Недавно я начал нелёгкое дело по вёрстке диссертационной работы в LaTeX-е. Естественным первым желанием было найти какой-нибудь готовый шаблон. Увы, я не нашёл ничего, что подходило бы под мои нужны. Поэтому я решил сделать свой шаблон (с преамбулой и макрокомандами)! Сразу скажу по поводу соответствия шаблона ВАК-овским требованиям: строгих требований нет (можете сами посмотреть список нормативных документов). Однако определённые требования могут быть у конкретного совета (но они, как правило, весьма похожи и соответствуют здравому смыслу). В своём шаблоне я постарался учесть общие тенденции в оформлении такого рода работ. Не буду приводить кучу технических особенностей вёрстки в LaTeX (на эту тему и так хватает статей), а просто поделюсь готовым результатом: GitHub.

Предисловие от автора оригинала:

В марте 2011 я написал черновик статьи про то, как команда, отвечающая за Google Chrome, разрабатывает и выпускает свой продукт — после чего я благополучно о нем забыл. Лишь несколько дней назад я случайно наткнулся на него. Пусть местами он уже устарел (Chrome форкнул WebKit в Blink в 2013 году, да и я сам больше не работаю в Google), я склонен считать, что изложенные в нем идеи все еще в силе.

Сегодня я собираюсь рассказать вам о том, как работает Chromium. Нет, речь пойдет не совсем о браузере Chrome, а скорее о Chromium — группе людей, занимающихся созданием браузера.

Над проектом Chromium работают сотни инженеров. Вместе мы коммитим в кодовую базу примерно 800 изменений каждую неделю. Мы также зависим от многих других больших и активно развивающихся проектов вроде V8, Skia и WebKit.

Мы отправляем новый стабильный релиз сотням миллионов пользователей каждые шесть недель, четко по расписанию. И мы поддерживаем несколько других каналов раннего доступа, которые обновляются еще быстрее — самый быстрый канал, canary, «тихо» авто-обновляется почти каждый будний день.

Каким образом все это продолжает работать? Почему «колеса» у этого «автобуса» еще не «отвалились»? Почему еще не все разработчики сошли с ума?

Если вы, уважаемый мой читатель, имеете обыкновение проводить много времени в интернете, вы наверняка уже видели эту картинку с цитатой:



Наверняка также вы задавались вопросом: что, чёрт подери, здесь написано? Формула из этой цитаты интересна тем, что у человека, имеющего высшее математическое образование, этот вопрос возникает столь же неумолимо, как и у любознательного семиклассника. У нелюбознательных семиклассников несколько иной круг интересов, выходящий за рамки данной статьи; однако даже они не откажут себе в удовольствии похихикать над «этими чокнутыми ботаниками», или как оно там формулируется на современном молодёжном сленге.

В нижеследующем тексте я раскрою перед вами тайну этого загадочного сочетания символов. Пожалуйте под кат, однако помните поучительную историю о любопытной Варваре, которой на базаре рассказали про парадокс Банаха-Тарского, отчего она сошла с ума, разрезала себе нос на конечное количество частей и склеила из них рогатую сферу Александера.

Содержание

1. Что такое тензор и для чего он нужен?
2. Векторные и тензорные операции. Ранги тензоров
3. Криволинейные координаты
4. Динамика точки в тензорном изложении
5. Действия над тензорами и некоторые другие теоретические вопросы
6. Кинематика свободного твердого тела. Природа угловой скорости
7. Конечный поворот твердого тела. Свойства тензора поворота и способ его вычисления
8. О свертках тензора Леви-Чивиты
9. Вывод тензора угловой скорости через параметры конечного поворота. Применяем голову и Maxima
10. Получаем вектор угловой скорости. Работаем над недочетами
11. Ускорение точки тела при свободном движении. Угловое ускорение твердого тела
12. Параметры Родрига-Гамильтона в кинематике твердого тела
13. СКА Maxima в задачах преобразования тензорных выражений. Угловые скорость и ускорения в параметрах Родрига-Гамильтона
14. Нестандартное введение в динамику твердого тела
15. Движение несвободного твердого тела
16. Свойства тензора инерции твердого тела
17. Зарисовка о гайке Джанибекова
18. Математическое моделирование эффекта Джанибекова

Введение

Это было очень давно, когда я учился классе в десятом. Среди довольно скудного в научном плане фонда районной библиотеки мне попалась книга — Угаров В. А. «Специальная теория относительности». Эта тема интересовала меня в то время, но информации школьных учебников и справочников было явно недостаточно.

Однако, книгу эту я читать не смог, по той причине, что большинство уравнений представлялись там в виде тензорных соотношений. Позже, в университете, программа подготовки по моей специальности не предусматривала изучение тензорного исчисления, хотя малопонятный термин «тензор» всплывал довольно часто в некоторых специальных курсах. Например, было жутко непонятно, почему матрица, содержащая моменты инерции твердого тела гордо именуется тензором инерции.

Примечание переводчика: Мы довольно часто пишем об алгоритмической торговле (вот, например, список литературы по этой теме и соответствующие аналитические материалы) и API для создания торговых роботов, сегодня же речь пойдет непосредственно об алгоритмах, которые можно использовать для анализа различных данных (в том числе на финансовом рынке). Материал является адаптированным переводом статьи американского раработчика и аналитика Рэя Ли.

Сегодня я постараюсь объяснить простыми словами принципы работы 10 самых эффективных data mining-алгоритмов, которые описаны в этом докладе.

Когда вы узнаете, что они собой представляют, как работают, что делают и где применяются, я надеюсь, что вы используете эту статью в качестве отправной точки для дальнейшего изучения принципов data mining.

Перевод статьи Стивена Вольфрама (Stephen Wolfram) "Dropping In on Gottfried Leibniz".

На протяжении многих лет меня интересовала личность Готфрида Лейбница, в частности из-за того, что он хотел создать что то на подобие Mathematica, Wolfram|Alpha и возможно даже A New Kind of Science но на три столетия раньше. Поэтому когда в недавнем прошлом я посетил Германию, то мне страстно захотелось побывать в его архивах в Ганновере.

Листая пожелтевшие от времени, но все еще прочные листы с его записями я чувствовал некоторую взаимосвязь — я пытался представить, о чем он думал когда писал их. Также я старался сопоставить содержимое записей с тем, что мы знаем сейчас — три столетия спустя.

Понятиям MTTF (Mean Time To Failure — среднее время до отказа) и другим терминам теории надежности посвящено большое количество статей, в том числе на Хабре (см., например, тут). Вместе с тем, редкие публикации «для широкого круга читателей» затрагивают вопросы математической статистики, и уж тем более они не дают ответа на вопрос о принципах расчета надежности электронной аппаратуры по известным характеристикам ее составных элементов.

В последнее время мне довольно много приходится работать с расчетами надежности и рисков, и в этой статье я постараюсь восполнить этот пробел, отталкиваясь от своего предыдущего материала (из цикла о машинном обучении) о пуассоновском случайном процессе и подкрепляя текст вычислениями в Mathcad Express, повторить которые вы сможете скачав этот редактор (подробно о нем тут, обратите внимание, что нужна последняя версия 3.1, как и для цикла по machine learning). Сами маткадовские расчеты лежат здесь (вместе с XPS- копией).

Обзор практически всех *top утилит под linux (atop, iotop, htop, foobartop и т.д.).

top

Все мы знаем top — самую простую и самую распространённую утилиту из этого списка. Показывает примерно то же, что утилита vmstat, плюс рейтинг процессов по потреблению памяти или процессора. Совсем ничего не знает про загрузку сети или дисков. Позволяет минимальный набор операций с процессом: renice, kill (в смысле отправки сигнала, убийство — частный случай). По имени top суффикс "-top" получили и все остальные подобные утилиты в этом обзоре.

atop

Atop имеет два режима работы — сбор статистики и наблюдение за системой в реальном времени. В режиме сбора статистики atop запускается как демон и раз в N времени (обычно 10 мин) скидывает состояние в двоичный журнал. Потом по этому журналу atop'ом же (ключ -r и имя лог-файла) можно бегать вперёд-назад кнопками T и t, наблюдая показания atop'а с усреднением за 10 минут в любой интересный момент времени.

В отличие от top отлично знает про существование блочных устройств и сетевых интерфейса, способен показывать их загрузку в процентах (на 10G, правда, процентов не получается, но хотя бы показывается количество мегабит).

Незаменимое средство для поиска источников лагов на сервере, так как сохраняет не только статистику загрузки системы, но и показатели каждого процесса — то есть «долистав» до нужного момента времени можно увидеть, кто этот счастливый момент с LA > 30 создал. И что именно было причиной — IO программ, своп (нехватка памяти), процесор или что-то ещё. Помимо большего количества информации ещё способен двумя цветами подсказывать, какие параметры выходят за разумные пределы.

После того, как я воплотил свою давнишнюю мечту и все-таки (хотя и с опозданием почти на 30 лет) построил Радио 86РК, некоторое время мне казалось, что на этой части моей истории поставлена вполне достойная точка.

Тем не менее, обнаружилось, что болезнь до конца не вылечена, и она вернулась еще более острым рецидивом. Наверное, сказались как неожиданно успешный опыт постройки 86РК, так и то, что у меня в ходе данного процесса образовалось довольно большое количество весьма притягательно выглядящих инструментов, приборов и деталей, которым очень хотелось найти применение.
В конце концов ломка стала нестерпимой, и мне пришлось снова взяться за паяльник, а также вспомнить некоторые другие навыки из прошлого. Что из этого получилось, можно увидеть вместе с некоторым количеством картинок и очень (повторяю – ОЧЕНЬ) большим количеством букв (и даже не букв, а страниц) дальше…

Если вы давно разрабатываете многопоточные приложения, наверняка вы сталкивались с распараллеливанием уже существующего последовательного кода. Или наоборот, вы новичок в параллельном программировании, а перед вами встали задачи оптимизации проекта и улучшения масштабируемости, которые тоже могут быть решены путём распараллеливания отдельных участков программы.

Новый инструмент Intel Advisor XE поможет вам распараллелить приложение, потратив на это минимум сил и времени.

Advisor XE вышел в свет в сентябре этого года в составе пакета для разработчиков Intel Parallel Studio XE 2013. Дословный перевод названия – «советчик» — довольно ёмко описывает его предназначение. Инструмент помогает программисту проанализировать возможности распараллеливания кода: найти наиболее подходящие для этого участки и оценить предполагаемый полезный эффект – а стоит ли вообще за это браться? Кроме того, Advisor XE подскажет, где могут возникнуть ошибки, такие как гонки данных. И всё этого без реальной модификации программы! Но обо всём по порядку.

«Безграмотными в 21 веке будут не те,
кто не умеет читать и писать,
а те, кто не умеет учиться,
разучиваться и переучиваться»
Элвин Тоффлер

У ИТ-специалистов могут возникать задачи, связанные с анализом производительности оборудования или анализом результатов различных генераторов нагрузки (ioMeter, Vdbench и прочее). В большинстве случаев для этих целей используется Excel с построением временных рядов, с нахождением основных описательных статистик и попытками это все как-то проанализировать. Существует альтернативное средство более быстрого и удобного анализа описательных статистик с разнообразными диаграммами и возможностью создания web-приложения для общего доступа. Касаться настоящей статистики с различными методами анализа данных не буду, только базовая описательная статистика (без проверки тестов и даже p-значения не будет) и разные диаграммы.

В этой статье я опишу один из вариантов того, как можно проанализировать такую информацию, представлять её в виде диаграмм (трафик!), и все это в виде web-приложения. Как следует из названия статьи – реализовано это на R, с пакетом (фреймворком) для web-приложений к R – Shiny.