В своей новой книге «Взламывая код старения: новая наука о старении и о том что значит оставаться молодым» Джош Миттельдорф, который изучал старение десятилетиями и писал об этом на своем вебсайте, изучает науку о старении и устанавливает свою собственную теорию о том почему мы, и буквально все организмы сложнее бактерии, стареем. (Соавтор книги Дориан Саган, но теория Миттельдорфа).

Эта научная книга года, лучшее что я читал в последнее время.

Миттельдорф эксперт в эволюционной теории — хотя и является астрофизиком — и проворно и мастерски излагает и критикует несколько текущих теорий старения. В следствии он предлагает свою собственную радикально отличающуюся теорию. Он очень убедителен. Какая бы не была судьба его теории, он приносит достаточно свидетельств как за так и против других теорий, что мне кажется, его теория заслуживает что бы с ней считались.

В этой статье я хотел бы рассказать о том, какой жизненный путь проходят процессы в семействе ОС Linux. В теории и на примерах я рассмотрю как процессы рождаются и умирают, немного расскажу о механике системных вызовов и сигналов.

Данная статья в большей мере рассчитана на новичков в системном программировании и тех, кто просто хочет узнать немного больше о том, как работают процессы в Linux.

В наше время редко возникает необходимость писать на чистом ассемблере, но я определённо рекомендую это всем, кто интересуется программированием. Вы увидите вещи под иным углом, а навыки пригодятся при отладке кода на других языках.

В этой статье мы напишем с нуля калькулятор обратной польской записи (RPN) на чистом ассемблере x86. Когда закончим, то сможем использовать его так:

$ ./calc "32+6*" # "(3+2)*6" в инфиксной нотации
30

Весь код для статьи здесь. Он обильно закомментирован и может служить учебным материалом для тех, кто уже знает ассемблер.

Начнём с написания базовой программы Hello world! для проверки настроек среды. Затем перейдём к системным вызовам, стеку вызовов, стековым кадрам и соглашению о вызовах x86. Потом для практики напишем некоторые базовые функции на ассемблере x86 — и начнём писать калькулятор RPN.

Хотел сегодня поспать, но опять не удалось. В Телеграме появилось сообщение, что у кого-то не собирается Java… и мы очнулись только через пару часов, уставшие и довольные.

Кому этот пост может быть полезен? Да, наверное, никому, кроме тех, кто тоже собирает JDK8 или просто любит почитать кошмарные ужасы. В общем, я вас предупредил, закрывайте статью срочно.

Проблемы три:

• Не собирается (уровень первый)
  Очень скучная часть, которую можно пропустить. Нужна только для тех, кто хочет полностью восстановить историю событий;
• Не собирается (уровень второй)
  Интересней, потому что там есть пара типичных ошибок, некромантия, некрофилия, в чём BSD лучше GNU/Linux и почему стоит переходить на новые версии JDK.
• Даже если собирается, падает в корку
  Более интересно. Йахууу, JVM упала в корку, давайте пинать её ногами!

Под катом показан подробный ход решения проблем, с разными побочными мыслями о жизни.

Будет много C++, кода на Java не будет вообще. Любой джавист в конце концов начинает писать только на C++…

Недавно исследователи из Google DeepMind, в том числе известный учёный в сфере искусственного интеллекта, автор книги "Разбираемся в глубоком обучении", Эндрю Траск, опубликовали впечатляющую статью, которая описывает модель нейронной сети для экстраполяции значений простых и сложных численных функций с большой степенью точности.

В этом посте я объясню архитектуру НАЛУ (нейронных арифметико-логических устройств, NALU), их компоненты и существенные отличия от традиционных нейронных сетей. Главная цель этой статьи — просто и интуитивно понятно объяснить NALU (и реализацию, и идею) для учёных, программистов и студентов, мало знакомых с нейронными сетями и глубоким обучением.

Примечание от автора: я также очень рекомендую прочитать оригинальную статью для более детального изучения темы.

Уже из названия понятно, что headless-браузер — это нечто без головы. В контексте фронтенда — это незаменимый инструмент разработчика, с помощью которого можно тестировать код, проверять качество и соответствие верстке. Виталий Слободин на Frontend Conf решил, что необходимо познакомиться с устройством этого инструмента поближе.

Под катом компоненты и особенности работы Headless Chrome, интересные сценарии использования Headless Chrome. Вторая часть про Puppeteer — удобную Node.js-библиотеку для управления Headless-режимом в Google Chrome и Chromium.


О спикере: Виталий Слободин — бывший разработчик PhantomJS — тот, кто закрыл его и похоронил. Иногда помогает Константину Токареву ( annulen) в «воскрешенной» версии QtWebKit — том самом QtWebKit, где есть поддержка ES6, Flexbox и многие других современных стандартов.

Виталий любит исследовать браузеры, в свободное время копаться в WebKit, Chrome и прочее, прочее. Про браузеры сегодня и поговорим, а именно про безголовые браузеры и всю их семейку призраков.

Несколько дней назад активисты движения за свободное аппаратное обеспечение выпустили вторую версию крошечного Linux-компьютера VoCore2 размером 25,6×25,6×3,0 мм, то есть с крупную монету (почти вписались по площади в квадратный дюйм). В спичечный коробок поместится примерно восемь таких компьютеров.

Это потомок того самого VoCore, на который собирали деньги через Indiegogo. Всё-таки собрали, и проект живёт. Это абсолютно открытый компьютер, который кто угодно может собрать из указанных комплектующих (или купить плату в сборе за $17,99). Компьютер работает на прошивке OpenWrt/LEDE, то есть идеально подходит на роль портативного маршрутизатора.

С момента выхода предыдущего издания этой книги операционная система Windows прошла длинный путь обновлений и концептуальных изменений, результатом которых стала новая стабильная архитектура ядра Windows 10.

Книга «Внутреннее устройство Windows» создана для профессионалов, желающих разобраться во внутренней жизни основных компонентов Windows 10. Опираясь на эту информацию, разработчикам будет проще находить правильные проектные решения, создавая приложения для платформы Windows, и решать сложные проблемы, связанные с их эксплуатацией. Системные администраторы, зная, что находится у операционной системы «под капотом», смогут разобраться с поведением системы и быстрее решать задачи повышения производительности и диагностики сбоев. Специалистам по безопасности пригодится информация о борьбе с уязвимостями операционной системы.

Нейросеть оценивает эмоциональную окраску 30-секундного фрагмента речи говорящего. Иллюстрация из предыдущей научной работы авторов

В последние годы машинное обучение всё чаще применяют как полезное средство диагностики. Существующие модели способны определять слова и интонации речи, которые могут указывать на депрессию. Но эти модели обычно работают только если пациент отвечает на конкретные вопросы врача: например, о его настроении, образе жизни, истории болезни и т. д. То есть работа нейросети в данном случае не отличается от работы обычного психотерапевта, который беседует с пациентом.

Но для медицины нового поколения гораздо эффективнее система, которая определяет депрессию на произвольном наборе слов, без конкретного набора вопросов. Теоретически, в этом случае можно автоматически отслеживать психическое здоровье всего населения в реальном режиме времени (весь голосовой трафик) — и оперативно госпитализировать больных. Модуль автоматического обнаружения депрессии можно внедрить в мобильные приложения и игры.

Когда я сижу, у меня болит спина.

Это происходит уже последние 10 лет. И неважно, где я нахожусь – на работе, в ресторане, даже дома на диване. Моя поясница кричит: «Прекрати сидеть!»

Чтобы уменьшить боли в спине, на работу я купила себе коленный стул. Потом стол для работы стоя. Потом вернулась к обычному стулу, потому что мне стало больно стоять.

Я ходила к врачам, хирургам-ортопедам и специалистам по боли. Я освоила пилатес, увеличила свою гибкость и силу мускулов. В какой-то момент мой пресс стал таким сильным, что муж стал называть его «дощечкой».

Эти средства немного помогли – сначала. Но боль так и не ушла. Поэтому несколько лет назад я решила принять это как должное: сидячее положение причиняет мне боль, и так будет всегда.

От переводчика

В мире победили языки высокого уровня и в мирах руби-питон-js разработчиков остается только разглагольствовать, что в плюсах не стоит использовать то или иное. Например, исключения, потому что они медленные и генерируют много лишнего кода. Стоило спросить "и какой же код он генерирует", как в ответ получил мямленье и мычание. А и правда — как же они работают? Ну что ж, компилируем в g++ с флагом -S, смотрим что получилось. Поверхностно разобраться не сложно, однако то, что остались недопонимания — не давали мне спать. К счастью, готовая статья нашлась.

На хабре есть несколько статей, подробных и не очень (при этом все равно хороших), посвященных тому, как работают exceptions в C++. Однако нет ни одной по-настоящему глубокой, поэтому я решил восполнить этот пробел, благо есть подходящий материал. Кому интересно как работают исключения в C++ на примере gcc — запаситесь pocket-ом или evernote, свободным временем и добро пожаловать под кат.

Леннарт Поттеринг – одна из легенд Linux-сообщества. Начиная с 90-х годов он работает над ядром операционной системы Linux. Леннарт запустил такие проекты, как PulseAudio, Avahi, kdbus, systemd и стал их главной движущей силой. В настоящее время работает в компании Red Hat в Германии. В прошлом году Леннарт приезжал на конференцию Linux Piter 2017 с докладом и сегодня, в преддверии Linux Piter 2018, мы публикуем интервью с этим именитым open source-разработчиком, в котором он рассказывает, зачем понадобился systemd, как менялась и меняется архитектура Linux, как лично он реагирует на многочисленную критику в свой адрес, зачем нужно посещать конференции, и что лично ему дают такие мероприятия, как, например, Linux Piter.

Привет! Это устройство применимо не только в компьютерном БП, но мы будем про компьютерный, как насущный :)

[примечание от автора перевода] Перевод был выполнен для собственных нужд, но если кому -то это окажется полезным, значит мир стал хоть немного, но лучше! Оригинальная статья — Internal Working of HashMap in Java

В этой статье мы увидим, как изнутри работают методы get и put в коллекции HashMap. Какие операции выполняются. Как происходит хеширование. Как значение извлекается по ключу. Как хранятся пары ключ-значение.

В прошлой статье я обещал подробнее раскрыть некоторые детали, которые опустил во время расследования [подвисаний Gmail в Chrome под Windows — прим. пер.], включая таблицы страниц, блокировки, WMI и ошибку vmmap. Сейчас восполняю эти пробелы вместе с обновлёнными примерами кода. Но сначала вкратце изложим суть.

Речь шла о том, что процесс с поддержкой Control Flow Guard (CFG) выделяет исполняемую память, одновременно выделяя память CFG, которую Windows никогда не освобождает. Поэтому если вы продолжаете выделять и освобождать исполняемую память по разным адресам, то процесс накапливает произвольный объём памяти CFG. Браузер Chrome делает это, что приводит к практически неограниченной утечке памяти и подвисаниям на некоторых машинах.

Нужно заметить, что подвисаний трудно избежать, если VirtualAlloc начинает работать более чем в миллион раз медленнее, чем обычно.

Пока первые early adopters примеряют в свои проекты наши новые видеоконференции (до 100 человек!) мы продолжаем рассказывать об интересном из мира передачи голоса и видео с участием браузера. Про видеоконференции тоже расскажем, но позже — когда накопится критическая масса пользователей и соберется интересная статистика. А сейчас я перевел и адаптировал для нас рассказ Dr. Alex о месте разных протоколов при передаче видео с низкими задержками. Рассказ по сути является ответом на другую статью, и автор вместе с рассказом указывает на ошибки и неточности, которые допустили его коллеги по цеху.

Я не искал неприятностей. Не запускал процесс сборки Chrome тысячу раз за выходные, а только занимался самыми обычными задачами 21-го века — просто писал электронное письмо в 10:30 утра. И вдруг Gmail подвис. Я продолжал печатать несколько секунд, но на экране не появлялось никаких символов. Затем внезапно Gmail отвис — и я вернулся к своему очень важному письму. Но впоследствии всё повторилось, только на этот раз Gmail ещё дольше не отвечал запросы. Это странно…

Трудно устоять перед возможностью провести хорошее расследование, но в данном случае вызов особенно силён. Ведь я в Google работаю над улучшением производительности Chrome для Windows. Обнаружить причину зависания — моя работа. И после множества фальстартов и тяжёлых усилий мне всё-таки удалось выяснить, как Chrome, Gmail, Windows и наш IT-отдел вместе помешали мне набрать электронное письмо. По ходу дела нашёлся способ сэкономить значительное количество памяти для некоторых веб-страниц в Chrome.

В расследовании оказалось так много нюансов, что я оставлю некоторые для другой статьи, а сейчас полностью объясню причины подвисаний.

Недавно я наткнулся на занимательное видео из разряда «Чтобы быстро стать богатым нужно всего лишь...». Видео начинается пафосным пересчитыванием солидной пачки денег и демонстрированием приличного счета. Далее парень показывает стратегию, которая основана на фразе «Ну вот смотрите на график, тут видно».

Однако я человек скромный, а потому решил прежде чем пойти за своими лярдами сначала проверить данную стратегию математически и программно. Ниже вы можете посмотреть, что из этого вышло.

Tensor Flow — фреймворк для построения и работы с нейросетями от компании Google. Позволяет абстрагироваться от внутренних деталей машинного обучения и сосредоточиться непосредственно на решении своей задачи. Очень мощная вещь, позволяет создавать, обучать и использовать нейронные сети любого известного типа. Не нашел на Хабре ни одного толкового текста на эту тему, поэтому пишу свой. Ниже будет описана реализация решения задачи про грибы с помощью библиотеки Tensor Flow. Кстати, алгоритм, описанный ниже, подходит для предсказаний практически в любой области. Например, вероятности рака у человека в будущем или карт у соперника в покере.

Stellar Exploration утверждает, что такой миниатюрный двухкомпонентный двигатель даст микроспутникам возможность совершать межпланетные миссии.

LOGAN, Utah — Компания Stellar Exploration, базирующаяся в Сан-Луис-Обиспо, Калифорния, на данный момент проводит оценочные испытания малогабаритной реактивной системы, при помощи которой небольшие аппараты смогут осуществлять межпланетные миссии.