Привет, Хабр! Меня зовут Константин, я работаю в команде файлового доступа в YADRO. Помимо основной работы, я пишу в open source, работаю над несколькими проектами — в том числе над дебаггером BugStalker (BS) на Rust. 

В этой статье речь пойдет о разработке дебаггеров. Расскажу, какие технологии лежат в основе любого популярного отладчика и как с их помощью реализуются точки останова или функции step. Особое внимание уделим нюансам отладки Rust-кода и поддержке Rust в дебаггерах.

Если уже решили писать свой отладчик, дочитайте до конца — там будет аналитика, которая поможет не наступить на Rust-грабли.

▍ Навигация по вышедшим частям

• Часть 1
• Часть 2
• Часть 3 < — вы здесь
• Часть 4
• Часть 5

Всем привет! Подтолкнуло написать меня эту статью мой непосредственный интерес к алгоритмам и решению задач на leetcode, каждый раз, используя стандартную сортировку из STL std::sort, я знал, что ее сложность O(n*log(n)), но как она реализована внутри не доходили руки разобраться, в добавок мне стало интересно, какие есть другие виды сортировок, кроме самых простых, с которыми каждый знакомится в начале своего пути.

Я решил это исправить! И описать все виды сортировок, с которыми мне так или иначе приходилось встречать во время выполнения своих тасков или решению задач на leet.

Начнем с того, что разберемся, какие виды сортировок вообще есть и разобьем их на условные простые/продвинутые/для специальных случаев, а также разберемся, что использует std::sort у себя под капотом.

Привет, Хабр!

Каждый, кто хоть раз сталкивался с оформлением документов или версткой научных работ, слышал про LaTeX. Это мощный инструмент, способный на многое, но с непривычки разобраться с его синтаксисом может быть, мягко говоря, сложно. Именно по этой причине я решил создать книгу LaTeX book by examples — для начинающих и продвинутых пользователей. В этой статье я коротко расскажу, что в ней особенного и почему вам стоит на неё взглянуть (и возможно даже поставить звёздочку на GitHub 😁).

CPython 3.13 был выпущен две недели назад и стал одним из наиболее сфокусированных на производительности релизов за последнее время. Пробежавшись по release notes, я заметил несколько фич, которые могли бы повлиять на производительность.

В этой статье мы сфокусируемся на free‑threaded режиме и посмотрим, как его использовать и как он может влиять на производительность.

Кажется, у каждого есть старенький ноутбук, который давно служит лишь для просмотра фильмов. У меня такой тоже есть — подключён по HDMI к телевизору и почти забыт. Однажды ради эксперимента я установил на него Linux, а через пару месяцев, когда понадобилось место, решил просто удалить линуксовый раздел. Затем я перезагрузил ноутбук и винда, конечно же, не загрузилась. После установки линукса, загрузчик GRUB переписал MBR, и теперь система не знала, откуда грузиться.

Что делать? Казалось бы, всё просто: берём флешку, загружаемся с Live CD, восстанавливаем MBR. Но флешки у меня не было. Можно было бы флешку одолжить, но хотелось решить проблему здесь и сейчас. Размышляя об этом, я залез в биос и обнаружил, что ноутбук поддерживает загрузку по сети через PXE…

Итак, Linux - не операционная система, а только ядро для неё. Всё остальное приходит от проекта GNU (и других). И вот интересно - на что годится ядро само по себе?

Эта статья - очень "начального" уровня. Устроим маленький эксперимент - создадим чистую виртуальную машину и попробуем запустить ядро Linux "без всего". Или почти "без", т.к. нам понадобится загрузчик ОС - и какая-нибудь "пользовательская программа" (её мы сотворим сами). Конечно, продвинутые пользователи Linux такой "эксперимент" могут провести просто отредактировав параметры запуска при включении - но наш рассказ всё же для тех кто почти (или совсем) не в теме :)

Бонусом чуть-чуть коснёмся системных вызовов и пару слов скажем о других ядрах.

• Из чего состоят QR-коды.
• Как декодировать QR-коды вручную (используя нашу шпаргалку).

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.

Мы постоянно используем высокоуровневые команды git, такие как git add и git commit. Однако также существует другая группа команд git, которые обрабатывают низкоуровневые операции.

В этой статье мы создадим git‑коммит, используя низкоуровневые операции, а не команду git commit.

IT-индустрия совершила интересный виток развития в последние десятилетия. На заре IT-революции, когда компьютеры были дорогими, их ресурсы, хоть и скромные по нынешним временам, нужно было использовать эффективно. Это привело к появлению многопользовательских OS, например, семейства UNIX, созданию компьютерных сетей и появлению протоколов удаленного доступа. 

Стремительное развитие производительности чипов и удешевление железа привело к революции персональных компьютеров. Однако опережающий рост вычислительных потребностей запустил развитие на новый круг. Сейчас найдется немного компаний и организаций, которые обходятся исключительно персональными компьютерами и сервисами в локальной сети. Когда-то диковинные IaaS, PaaS, SaaS, распределенные вычислительные технологии плотно вошли в жизнь. Доступ к удаленным системам — обыденная потребность не только для администраторов и программистов. Все знают о протоколах ssh, rdp, vnc, многие пользуются TeamViewer, AnyDesk, Remmina, X2Go и т. п. Ввиду того, что IPv4 сети и порожденный ими NAT пока еще более чем актуальны, не каждое из перечисленных средств позволяет подключиться к машине, находящейся за NAT, если у вас нет возможности пробросить порты.

В одной из предыдущих статей я рассказал о математических алгоритмах, позволяющих проверить простоту очень большого числа. Но в основе всех тех алгоритмов лежит одна базовая операция — перемножение двух больших чисел. Именно операции длинного умножения занимают 99,9% времени выполнения любого теста простоты. Как же умножение реализуется на практике? Говорят, что при помощи быстрого преобразования Фурье. Но беглое прочтение Википедии вызывает недоумение. Какое отношение преобразование Фурье имеет к умножению целых чисел? Давайте разбираться.

Меня зовут Андрей Бакшаев, я ведущий инженер-программист в YADRO. Моя команда занимается разработкой и оптимизацией математических библиотек под архитектуру x86. До этого я 15 лет работал в Intel. Значительная часть моих задач заключалась в том, чтобы реализовывать некоторые алгоритмы обработки изображений и сигналов в довольно известной математической библиотеке IPP, максимально эффективно используя возможности процессоров. Я также исследовал производительность этих алгоритмов в процессорах на ранней стадии проектирования. 

В статье я поделюсь своим опытом оптимизации низкоуровневого кода на языке C. Рассмотрим подсистему кэша и памяти процессоров и новые инструкции AVX-512. Разберем пример ускорения копирования байтового массива данных и посмотрим, как векторизованный код позволяет сократить время работы широко используемого алгоритма замены байтов по таблице с 619 до 34 мс, то есть примерно в 18 раз. 

Введение

В статье описана ленивая реализация обхода дерева на языке C++ с использованием сопрограмм и диапазонов на примере улучшения интерфейса работы с дочерними элементами класса QObject из фреймворка Qt. Подробно рассмотрено создание пользовательского представления для работы с дочерними элементами и приведены ленивая и классическая его реализации. В конце статьи есть ссылка на репозиторий с полным исходным кодом.