Есть простейший с виду код:

setInterval(function(){
     var xhr = new XMLHttpRequest();
     xhr.open('GET', 'json.txt', true);
     xhr.onreadystatechange = function() {
        if(this.readyState == 4 && this.status == 200) {
           console.log(this.responseText);
        }
     };
     xhr.send('');
}, 500);

Если оставить этот код работающим в, например, Google Chorme, скажем, на 1 час, он съедает память. Съедает методично. Если посмотреть в Developer Tools на профиль использования памяти видно что память таки чистится GC но не до конца. Со временем минимальная точка на графике после GC растет.



Аналогично рост потребления памяти видно и по about:memory. «Отжир» памяти стабильно видно и в FF…

Важное...

• Файл json.txt лежит на localhost, его загрузка не занимает более 500мс гарантированно (я проверял).
• Вывод в консоль я тоже отключал — память по прежнему отжирается.
• EDIT без включенных developer tools — тоже течет, видно на about:memory.

Кроме этого кода более на данной странице никакого кода нет вообще.

Возможно я не понимаю как работает GC в JS, но по моему понятию тут нечему течь и нечему жить вечно. Может кто-то объяснить почему?

P.S. «Настоящей» утечки таки нет, если обновить страницу — память очищается.
P.P.S. Есть локальная жизненна потребность («требования бизнеса») оставлять подобный по структуре код на гораздо большие промежутки чем 1 час.

UPD: Оказывается есть даже тикет в хромиуме: code.google.com/p/chromium/issues/detail?id=52411
UPD: Якобы fixed in 9, но я проверяю на 10.

Возникла задача: у нас есть компилятор собственного языка программирования, которым мы компилируем некоторый диалект бейсика в исходник на C.

К сожалению, по историческим причинам, у нас не было четкого регрессионного тестирования для этого компилятора. Но сейчас, на основе исходников бизнес-приложения, написанного на этом бейсике, решили сделать полноценное тестирование.

План таков: принять какую-то текущую версию компилятора, на которую нет открытых жалоб от клиентов, за эталон. Скомпилировать этой версией приличное количество исходников, сохранить результат, и затем каждый раз при внесении в компилятор изменений прогонять все эти исходники и смотреть, генерируется ли точно такой же вывод. Это не защитит от появления ошибок в целом, но по крайне мере будет уверенность, что существующий бизнес код все еще компилируется правильно.

Несложная задача. Только есть одно «но». Количество исходников, которые планируется использовать как эталонные — около 15 тысяч файлов, суммарным объемом чуть меньше гига (для удобства они завернуты в один TAR). Подобный «прогон» может быть весьма долгим. И есть естественное желание сделать тест максимально быстрым, используя многопроцессорную машину, ибо задача прекрасно распараллеливается.

Как вариант — можно сделать Makefile и запускать его с ключом "-j" в GNU Make. Но если написать специализированную многопоточную программу, то можно достичь лучшей производительности.

В своём фреймворке AtomJS я активно использую аксессоры — геттеры и сеттеры:

Foo = atom.Class({
    get bar () {
        return this._bar;
    },
    set bar (bar) {
        this._bar = bar;
    }
});

Я уже описывал теорию, но в топике я расскажу о том, как заставить их работать во всех современных браузерах, а именно — как разрулить ситацию с тем, что Internet Explorer 9 ничего не знает о __defineSetter__ и подобных методах.

Начать статью я хотел бы с констатации того факта, что прямо за окном находится 2011 год (пруфлинк), середина апреля. Напоминаю я это в первую очередь себе, поскольку меня периодически посещают в этом сомнения. Дело в том, что как по работе, так и ради хобби я часто читаю код на С++, написанный лет 10-20 назад (но поддерживаемый и поныне) или код написанный совсем недавно, но людьми, которые учились программировать на С++ те же 20 лет назад. И вот после этого у меня и возникает ощущение, что никакого прогресса за эти годы не было, ничего не менялось и не развивалось, а по Земле до сих пор бродят мамонты.

В UNIX системах есть одна очень древняя команда, которая называется dd. Она предназначена для того, чтобы что-то куда-то копировать побайтово. На первый взгляд — ничего выдающегося, но если рассмотреть все возможности этого универсального инструмента, то можно выполнять довольно сложные операции без привлечения дополнительного ПО, например: выполнять резервную копию MBR, создавать дампы данных с различных накопителей, зеркалировать носители информации, восстанавливать из резервной копии данные на носители и многое другое, а, при совмещении возможностей dd и поддержке криптографических алгоритмов ядра Linux, можно даже создавать зашифрованные файлы, содержащие в себе целую файловую систему.
Опять же, в заметке я опишу самые часто используемые примеры использования команды, которые очень облегчают работу в UNIX системах.

Все привыкли редактировать текст в текстовых редакторах, блокнотах, веб-формах и т.д. В процессе набора текста мы пользуемся привычными стрелками, кнопками «End» и «Home», более опытные зажимают «Ctrl» и стрелками шагают по словам (что, кстати, не всегда работает). И при переходе на консоль мы ориентируемся на те же самые правила, даже не зная, что bash предлагает очень удобные средства и комбинации клавиш, которые очень упрощают работу и минимизируют количество операций для выполнения задачи. К тому же, в bash есть удобные средства работы с историей, масса различных подстановок и других интересных функций. Самые часто используемые мной и любым опытным администратором я и опишу в этой статье.

Хотя сам Зденек Катал был против, но исходные коды его алгоритма отслеживания объектов в видеопотоке Tracking-Learning-Detection (aka Predator) всё-таки попали в открытый доступ. Судя по всему, они были какое-то время выложены на сайте автора и кто-то успел сделать копию. А поскольку код публиковался под лицензией GPL 2.0, то не осталось никаких препятствий для его дальнейшего распространения.

Проект TLD на github: 1, 2, 3, 4, 5

Основная часть сделана на Matlab и его относительно легко можно транслировать в C за пару дней.

Сам трекинг осуществляется методом Лукаса-Канаде и с помощью OpenCV.

Чешский студент из британского университета Суррея Зденек Катал (Zdenek Kalal) в рамках практической части кандидатской диссертации разработал алгоритм Tracking-Learning-Detection (aka Predator) для отслеживания объектов в видеопотоке с самообучением (точность распознавания улучшается с каждым фреймом).

Демо проекта

Исходные коды на github: 1, 2, 3, 4, 5

Добрый день.
Я решил написать этот пост по нескольким причинам:
1) Иногда легче дать ссылку на статью, чем в сто первый раз рассказывать человеку, что ему необходимо сделать, и где про все это можно почитать.
2) Появилась необходимость привести знания в систему. А лучше всего это делать, если рассказываешь это другому человеку.
3) Чисто корыстный интерес — хочу инвайт.

Итак. Постановка задачи.
Есть рабочее место (W), закрытое роутером. Есть домашний компьютер (H), с которого периодически необходимо получать доступ к рабочему столу W, и который не имеет «белого» IP.

Менять что-то в настройках роутера — нельзя. Использовать TeamViewer & Co. — не наш путь.

Я являюсь рядовым линукс-пользователем и поэтому не стоит от этой статьи ожидать очень умных ходов или нестандартных программистских решений. Все по мануалам. Но раз результат достигнут, значит кому-то кроме меня это может оказаться полезным.

О том, как заставит ноутбук работать под линуксами как можно дольше, написано немало, в том числе и на хабре. В какой-то степени я еще раз соберу все советы воедино, от очевидных до обскурных, заодно опишу несколько проблем и решений, которые у меня оказались достаточно «индивидуальными».

Устанавливал я Ubuntu 10.10 на ноутбук Acer Aspire Timeline 5810TG. Эта машина обладает экраном в почти 16 дюймов и относительно производительным железом, зато батарея достаточно емкая, чтобы ставить с ней личные рекорды.

Около пяти месяцев назад я завязал с zend framework и пересел на рельсы. Тогда же начал переписывать свой проект www.okinfo.ru. Сейчас он уже закончен и sloccount показал что количество строк в проекте уменьшилось с 15000 до 4000. Мои знакомые php разработчики попросили success story и в итоге родилась эта статья. В ней я опишу как оно было, а так же немного расскажу о своем переходе на ruby.

Архитектура и платформа проекта Одноклассники

В этом посте расскажем о накопленном за 5 лет опыте по поддержанию высоконагруженного проекта. Надеемся, что коллегам-разработчикам будет интересно узнать, что и как мы делаем, какие проблемы и трудности у нас возникают и как мы справляемся с ними.

Преамбула

В первой части данной статьи мы рассмотрели механизм связей между процессами и процесс распространения ошибок. Сегодя давайте рассмотрим один случай, который не был освещен в предыдущей части – постреляем по процессам сигналом kill.

Итак, что же это значит, когда кто-либо говорит, что foo выглядит как pythonic? Что значит, когда кто-либо смотрит в наш код и говорит, что он unpythonic? Давайте попробуем разобраться.

В Python-сообществе существует неологизм pythonic, который можно трактовать по разному, но в общем случае он характеризует стиль кода. Поэтому утверждение, что какой-либо код является pythonic, равносильно утверждению, что он написан в соответствии с идиома Python’a. Аналогично, такое утверждение в отношении интерфейса, или какой-либо функциональности, означает, что он (она) согласуется с идиомами Python’a и хорошо вписывается в экосистему.

Напротив, метка unpythonic означает, что код представляет собой грубую попытку записать код какого-либо другого языка программирования в синтаксисе Python, а не идиоматическую трансформацию.

Понятие Pythonicity плотно связано с минималистической концепцией Python’a и уходом от принципа «существует много способов сделать это». Нечитабельный код, или непонятные идиомы – все это unpythonic.

При переходе от одного языка к другому, некоторые вещи должны быть «разучены». Что мы знаем из других языков программирования, что не будет к месту в Python’e?

PHP один из самых широко используемых языков для создания вебсайтов. PHP фреймворки, такие как Zend, CakePHP, CodeIgniter и т.д и open source классы и библиотеки упростили разработку.
Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком или новичком, инструменты, которые вы используете, имеют прямое влияние на вашу продуктивность. Здесь собран список действительно полезных утилит и расширений для PHP разработчиков, которые помогут ускорить разработку, и улучшит итоговое качество кода.

Парадигмы программирования

В современном мире IT-разработки существует довольно большое множество различных подходов к написанию программ. Так, например, кому-то нравиться представлять программу в виде последовательности действий, а кто-то считает, что программа должна представлять собой множество объектов, общающихся друг с другом. Совокупности этих идей и понятий образуют своего рода стиль написания программы, который принято назвать – парадигма программирования.

У каждой парадигмы есть свои особенности, однако, главным фактором, различающим их, является понятие основной единицы программы. Вот самые популярные из них:

• инструкция (императивное программирование, FORTRAN/C/PHP),
• функция (функциональное программирование, Haskell/Lisp/F#/Scala),
• прототип (прототипное программирование, JavaScript),
• объект (объектно-ориентированное программирование, С++/Java),
• факт (логическое программирование, PROLOG).

Стоит заметить, что в общем случае язык программирования однозначно не определяет используемую парадигму: на том же PHP можно писать как императивные, так и объектно-ориентированные программы.

В этой статье я хочу рассказать о сравнительно молодой, но крайне, на мой взгляд, полезной парадигме программирования – аспектно-ориентированном программировании.

Привет, Хабрачитатель!
Полнотекстовый поиск данных в InnoDB – это известная головная боль многих разработчиков под MySQL / InnoDB. Для тех, кто не в курсе дела я объясню. В типе таблиц MyISAM есть полноценный полнотекстовый поиск данных, однако сама таблица исторически имеет ограничения, которые являются принципиальными в отдельных проектах. В более «продвинутом» типе таблиц InnoDB полнотекстового поиска нет. Вот и приходится мириться бедным разработчикам либо с ограничениями MyISAM, либо с отсутствием поиска в InnoDB. Я хочу рассказать о том, какие есть способы организовать полноценный поиск в InnoDB без магии и исключительно штатными средствами. Также будет интересно сравнить скоростные характеристики каждого способа.

В свете недавних статей об обработке изображений я хотел бы немного рассказать об алгоритмах выделения контуров: методы Робертса, Превитта и Собеля (эти методы взяты для рассмотрения как самые известные и часто используемые).

Исключения в C++ являются одним из самых серьезных механизмов языка. Предоставляя достаточно мощные возможности для анализа и обработки ошибок. Но работа с исключениями не всегда бывает такой уж удобной.

В этой статье я хочу поделиться решением, которое успешно применяется в проекте с которым я сейчас работаю. Думаю самые догадливые уже поняли в чем заключается моя идея. Кому еще интересно предлагаю разобраться подробнее.

OpenVPN — это система, позволяющая создавать шифрованные туннели между компьютерами по технологии VPN (Virtual Private Network, виртуальная частная сеть).

Основные плюсы такой модели:

• Просто: настройка занимает менее часа и не требует специальных знаний.
• Экономно: трафик сжимается lzo.
• Безопасно: весь трафик шифруется, а клиенты разделены между собой.
• Иногда по-другому просто никак. :)

Несмотря на эти пункты, нормальной статьи о настройке OpenVPN на Хабрахабре я не нашел. Чтож, попытаюсь исправить это своими силами.

Я специально стараюсь не углубляться в технические подробности, но и расписывать принципы сборки ядра и установки ПО в вашем дистрибутиве не буду — это выходит за пределы статьи.

За основу возьмем OpenVPN-2.0.9 и Gentoo Linux в качестве сервера и Linux либо Windows в качестве клиента.