В этом тексте я показал как конечный автомат может работать ядром для драйвера аппаратного I2C трансивера.

Меня удивляет, что в оригинальном коде от вендоров микроконтроллеров программисты прошли мимо конечных автоматов при написании I2C кода внутри своих официальных uHAL. Непорядок...

В связи с этим мне пришлось разрабатывать собственный полноценный драйвер I2C буквально на физических регистрах I2C трансивера.

В прошлой части мы разбирали алгоритм поиска в ширину, который находил самый короткий путь между узлами, основываясь на количестве пройденных рёбер.

Теперь вы, как специалист на посту разработчика 2GIS изучили местность более подробно и поняли, что BFS не подходит для решения вашей задачи, так как дороги имеют разную протяженность и маршрут от A до B не может исчисляться в условной единице.

Как было бы классно, если бы за доли секунды, мельком скользнув по графику, вы уже видели ответ на вопрос. А не сидели с линейкой и уровнем в попытке попасть в нужную ячейку на пересечении столбца и строки или сравнить высоту соседних колонок.

Особенно, если это презентация - экран далеко, а вместо линейки стакан кофе. Идеальный недостижимый мир или все в наших руках?

График — многопараметрический объект, рассматривать и оптимизировать который можно часами. Для простоты эксперимента давайте остановимся хотя бы на одном параметре — визуальная кодировка. Еще проще - ограничимся пятью самыми популярными: барчарт, линейный, скаттерплот, пайчарт и таблица.

В этой статье вы найдёте пошаговую инструкцию по тестированию открытого GraphQL API через Postman.

Статья постоена по принципу: сначала практика -> потом теория.

Материал будет полезен системным аналитикам, разработчикам и тестировщикам, которые хотят разобраться в структуре запросов и ответов, понять ключевые принципы работы с GraphQL, подходы к его проектированию, а также научиться интегрироваться с сервисами, предоставляющими GraphQL интерфейс для взаимодействия.

Какое-то время назад на Хабре была небольшая волна постов на тему «Почему я [не] выбрал Linux». Как порядочный фанатик я стриггерился, однако решил, что продуктивнее что-нибудь рассказать о своей любимой системе, чем ломать копии в комментариях.

У меня сложилось впечатление, что многие пользователи GNU/Linux слабо представляют, из чего сделана эта операционная система, поэтому утверждают, что она сляпана из попавшихся под руку кусков. В то же время, архитектура большинства дистрибутивов является устоявшейся и регламентируется рядом стандартов, включая стандарт графического окружения freedesktop.org и Linux Standard Base, расширяющий стандарты Unix. Мне при знакомстве с GNU/Linux несколько лет назад для погружения не хватало простой анатомической карты типичного дистрибутива, поэтому я попробую рассказать об этом сам.

Эта статья является продолжением цикла статей посвященных развитию стартапа "Arrow". Ребята из моей команды тоже не отстают и те, кого больше интересует бизнес-сторона вопроса можете почитать "Старт проекта и гибкость как залог успеха: путь команды ARROW", а те кто больше по разработке оставайтесь здесь. Первая техническая статья на примере нашего проекта освещает проблему построения Веб-ГИС приложения и сервисов. Логика приложения, в том числе, будет реализовывать инструменты получения спутниковых снимков и их обработки по специальным алгоритмам, что позволит решать задачи мониторинга территорий - дешифрировать, классифицировать и кластеризировать объекты и явления местности на основе технологий машинного обучения.

GPU, также именуемый «видеокартой» или «графическим процессором» – это важнейший компонент компьютера, отвечающий за отображение картинок и видео. Графический процессор, в отличие от обычного ЦП (CPU), превосходно дробит задачи на подзадачи и распараллеливает их. В GPU всегда много ядер, поэтому вычисления на нём выполняются более эффективно. Поэтому GPU идеально подходит для многозадачности. В следующей таблице даётся упрощённое сравнение CPU и GPU.

Архитектура микросервисов широко распространена в современном программировании. Благодаря этой архитектуре разработчики смогут самостоятельно разрабатывать сервисы и управлять ими. Однако очень важно выбрать правильный протокол для эффективного взаимодействия между микросервисами. Здесь протокол gRPC (Google Remote Treatment Call) выделяется своей высокой эффективностью и скоростью. В этой статье мы предоставим подробную информацию о RPC и gRPC, рассмотрим преимущества gRPC в архитектурах микросервисов и продемонстрируем их различия на примерах кода на языке программирования Go.

Думаю, пришло время начать рассказывать, чем я занимался более года с момента написания моей первой статьи про самодельные радиолампы.  Безусловно, я много чем занимался, не одной лишь только вакуумной установкой, но речь сегодня пойдёт о ней.

Привет, Хабр! Стоит ли говорить, что Python ОЧЕНЬ и ОЧЕНЬ популярный язык программирования, местами даже догоняя JavaScript. Python в мире программирования — это эсперанто, легкий язык созданный для всех, но его владельцам не мешало бы помыться.

В мире программирования создание собственных библиотек — это не просто возможность пополнения своего портфолио или способ структурировать код, а настоящий акт творческого самовыражения (и иногда велосипедостроения). Каждый разработчик иногда использовал в нескольких своих проектах однообразный код, который приходилось каждый раз перемещать. Да и хотя бы как упаковать свои идеи и знания в удобный и доступный формат, которым можно будет поделиться с сообществом.

Если вы ловили себя на мысли: «А почему мне бы не создать свою полноценную библиотеку?», то я рекомендую прочитать вам мою статью.

Эту статью вы можете использовать как шпаргалку для создания своих python-библиотек. Я полностью расскажу все этапы создания библиотеки: документация, тестирование, архитектура, публикация и управление зависимостями

Некоторые из вас могут подумать что мы изобретаем велосипед. А я в ответ скажу — сможете ли вы прямо сейчас, без подсказок, только по памяти, нарисовать велосипед без ошибок?

До этого года я спокойно пользовался терминалом для установки android приложений на тестовые устройства: каждый раз вручную копировал название файла, выбирал нужную команду из истории терминала, стирал старое название и вставлял новое. Это меня очень раздражало, но я не искал решений.

А ведь кроме установки, есть множество других команд ADB, которые приходится использовать время от времени. Например, отправка фалов на устройство или выгрузка последних логов из logcat на компьютер, для чего тоже нужно было прописывать путь для сохранения файла — очень неудобно и отнимает драгоценное время.

Сегодня попробуем наконец избавиться от рутинных штук, чтобы работалось в кайф, а приложения ставились в два клика.

В конце статьи ссылки на готовые команды 🌚

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим одну из тем, которая, как ни странно, остаётся недооценённой — JSON Schema. Если ты аналитик (или хочешь им быть) и в твоей работе часто мелькают JSON-файлы, то наверняка знаешь, как сложно порой бывает держать всё это под контролем. В этой статье мы разберём всё, что тебе нужно знать про JSON Schema.

Похоже, популярный способ преобразования строки в верхний или нижний регистр заключается в побуквенном изменении.

Но он ошибочен по многим причинам.

Во-первых, std::tolower — это неадресуемая функция. Среди прочего, это значит, что мы не можем брать адрес функции, как мы делаем это здесь, когда передаём указатель на функцию std::transform. То есть нам нужно использовать лямбду.

Асинхронное программирование за последнее время стало не менее развитым направлением, чем классическое параллельное программирование, а в мире JavaScript, как в браузерах, так и в Node.js, понимание его приемов заняло одно из центральных мест в формировании мировоззрения разработчиков. Предлагаю вашему вниманию целостный и наиболее полный курс с объяснением всех широко распространенных методов асинхронного программирования, адаптеров между ними и вспомогательных проемов. Сейчас он состоит из 23 лекций, 3 докладов и 28 репозиториев с множеством примеров кода на github. Всего около 17 часов видео: ссылка на плейлист.

Как Redpanda и Materialize — продукты, не основанные на JVM — делают потоковую обработку доступной для широких масс за счет снижения операционных издержек? Обсудим в статье.

У Prometheus есть серьёзный недостаток — чрезмерное потребление ресурсов. Проблема может заключаться в недостаточном понимании инструмента и его неверном использовании. А Prometheus требует грамотного управления метриками и лейблами.

В своем докладе технический директор Deckhouse Observability Platform Владимир Гурьянов выяснил, кто виноват в этом и что делать.

Миллионы разработчиков пишут запросы PromQL и создают пользовательские дашборды Grafana для Kubernetes. И все используют одинаковые метрики из node-exporter, kubelet и kube-state-metrics. К сожалению, не все знают, как при работе с метриками обойти некоторые подводные камни.‍

Команда VK Cloud перевела статью, в которой автор разбирает ошибки в одном простом с виду запросе Prometheus для Kubernetes. Он должен возвращать сведения об использовании памяти пода: