Автор оригинала на английском языке — хабраюзер dzeban

Введение

В прошлый раз мы обсудили, как можно искусственно ограничить доступную программе память. В качестве бонуса я заполучил себе libmemrestrict – библиотеку с обёртками функций вроде malloc для отслеживания использования памяти, и ptrace-restrict — инструмент на базе ptrace, перехватывающий вызовы brk, sbrk и mmap с той же целью.

Так зачем нам пытаться организовывать ограничение памяти – так ли это часто встречается? Когда в последний раз ООМ прибил ваше приложение? Вы всегда думаете о потреблении памяти во время программирования? Память – штука дешёвая, и если вам не хватает памяти, добавьте ещё пару гигабайт.

И, тем не менее, невозможно бесконечно добавлять память – и не из-за того, что у вас нет бесконечного её источника. При обработке Больших данных просто невозможно вместить весь ввод в массив – необходимо распределять данные между оперативкой, носителями и сетью. Необходимы алгоритмы и техники для такой обработки данных.

И вот я занялся подобными задачами, начав с простой – как отсортировать миллион целых чисел (4 MiB данных) при наличии 2 MiB памяти? Эту задачу можно обобщить на тот случай, когда у вас недостаточно памяти, чтобы вместить все данные.

Дано

Необходимо написать программу сортировки набора целых чисел, хранящихся в файле. Для его создания я написал простейшие утилиты randints и rangeints

Программа должна выдавать отсортированный массив на stdout в виде текста

Она должна измерить время работы и вывести его на stderr. Нельзя просто запустить программу через утилиту time, потому что она посчитает время на чтение файла и время на его вывод.

Она должна работать, имея памяти как минимум в два раза меньше объёма файла. Для этого мы применим libmemrestrict или ptrace-restrict.

Для некоторых методов эти утилиты не пригодятся. Например, для mmap они не сработают – придётся физически ограничить использование памяти.

Они будут проверяться для решения оригинальной задачи (сортировки 4 MiB в 2 MiB). Также я запущу их на виртуалке со 128 MiB памяти для сортировки 500 Mb (125 миллионов четырёхбайтных целых).

Еще на стадии планирования The Blacksmith мы отказались от встроенных в Unity режимов тумана в пользу более гибкого и комплексного решения. Чтобы передать глубину и масштаб крупных сценических шотов, нам было нужно максимально реалистичное атмосферное рассеяние.

Примеры найденных жучков (источник фото: Интернет)

Дело было еще во Владивостоке.
Знакомые, владельцы турфирмы, рассказали, что однажды уборщица их спросила: «А почему вечером, когда все уходят, у вас сверху, на шкафу что-то мигает?». Полезли на шкаф, а там — чуть ли не автомобильный аккумулятор и рация, прикрученная синей изолентой. Вот такой суровой бывала дальневосточная прослушка.

Я узнал, что компания detsys.ru проводит у себя бесплатное обучение по пользованию индикаторами поля и попросил у них на недельку три экземпляра антижучков и еще парочку имитаторов сигналов для проверки работоспособности поисковой техники, для того чтобы повозиться с ними в Хакспейсе.

Под катом немного исторических примеров прослушки и доступные способы самостоятельной проверки своих помещений.
(Если ваши далекие знакомые сталкивались с обнаружением и, не дай бог, с установкой жучков, поделитесь в комментах)

Династия GPS-спуферов за работой

Я писал, как угоняли дронов, «взламывая» их GPS, и наткнулся на замечательного персонажа — Тодда Хампфриса — который не только воспроизвел «угон беспилотника», но и побудил студентов «угнать» яхту.

GPS Spoofing
Spoofing атака на GPS — атака, которая пытается обмануть GPS-приемник, широковещательно передавая немного более мощный сигнал, чем полученный от спутников GPS, такой, чтобы быть похожим на ряд нормальных сигналов GPS. Эти имитировавшие сигналы, изменены таким способом, чтобы заставить получателя неверно определять свое местоположение, считая его таким, какое отправит атакующий. Поскольку системы GPS работают измеряя время, которое требуется для сигнала, чтобы дойти от спутника до получателя, успешный спуфинг требует, чтобы атакующий точно знал, где его цель — так, чтобы имитирующий сигнал мог быть структурирован с надлежащими задержками сигнала.

Атака спуфинга GPS начинается, широковещательно передавая немного более мощный сигнал, который указывает корректную позицию, и затем медленно отклоняется далеко к позиции, заданной атакующим, потому что перемещение слишком быстро повлечет за собой потерю сигнальной блокировки, и в этой точке spoofer станет работать только как передатчик помех. Одна из версий захвата американского беспилотника Lockheed RQ 170 в северо-восточном Иране в декабре 2011, это результат такой атаки.

Spoofing GPS был предсказан и обсужден в сообществе GPS ранее, но никакой известный пример такой вредоносной атаки спуфинга ещё не был подтвержден.

Под катом несколько полезных видео со сценариями атак на GPS, анализ криптографических решений, используемых в навигации, обнаружители глушилок, спуферов, ну и обзор нескольких портативных GPS-глушилок, которые я поразбирал в Хакспейсе.

Сегодня – первое сентября. А значит, многие читатели хабры начинают прохождение нового уровня одной древней известной игры – той самой, в которой требуется прокачать интеллект, и, в итоге, получить магический артефакт – аттестат или диплом, подтверждающий ваше образование. К этому дню мы сделали реферативный перевод статьи про реализацию искусственного интеллекта (ИИ) для игр – от его проектирования до оптимизации производительности. Надеемся, что она будет полезна как начинающим, так и продвинутым разработчикам игр.

Краткая справка: Microsoft Edge – это новый дефолтный браузер в Windows 10, пришедший на смену Internet Explorer. Помимо нового свежего интерфейса, под капотом браузера также находятся и обновленные движки EdgeHTML (изначально — форк движка IE11) и Chakra (для JS). Какое-то время браузер был известен под временным названием “Project Spartan”.

Вместе с ростом Windows 10 вы, наверняка, могли заметить на своих сайтах и рост числа пользователей Microsoft Edge. Поэтому самое время сделать несколько телодвижений, чтобы ваши сайты работали в Edge еще лучше.

Советы, которые я привожу ниже, в основном, имеют обобщенную природу. Другими словами, от их реализации пользу получат не только пользователи Edge, но и других браузеров.

Самое интересное в игре, как правило, связано с напряжением. С другой стороны, постоянно находиться в напряжении нельзя, поэтому требуется «отпускать» игрока и давать ему расслабиться.

Механика базы работает чертовски просто:

1. В игре создаётся некое место, где игроку приятно и безопасно проводить время.
2. После периода напряжения игрок отправляется в это место.
3. Закончить в этот момент сложно. Кто будет отказываться от приятного «отдыха»? Нет, из игры не выходят перед приятной частью.
4. Далее мы стараемся без перехода выводить игрока в следующий цикл, требующий напряжения – так, чтобы игрок не успел понять, как там оказался.

В итоге получается механика, когда игрок просто не может остановиться перед следующим сложным этапом, потому что вместо выбора и рефлексии он уже там.

Введение

Данная статья не имеет отношения к циклу «Магия тензорной алгебры», но вызвана к жизни публикациями из него. Небрежно щелкая по ссылкам в поисковике набрел на обсуждение одной из своих статей, посвященных эффекту Джанибекова, и обратил внимание на справедливое замечание о том, что исследование устойчивости гайки Джанибекова по первому приближению не дает однозначного ответа на вопрос о том при каких параметрах движение будет устойчивым. Это так, поскольку корни характеристического полинома, при вращении вокруг оси с наименьшим и наибольшим моментом инерции чисто мнимые, их действительная часть равна нулю. При таких условиях нельзя ответить на вопрос будет ли движение устойчивым, не проведя дополнительного исследования.

Интерпретация Мак-Куллага — наверно самое простое объяснение эффекта Джанибекова


Такое исследование можно выполнить используя метод функций Ляпунова (второй или прямой метод Ляпунова). И чтобы окончательно закрыть вопрос с гайкой Джанибекова, я решил написать эту заметку.

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.

В апреле этого года на конференции //Build был сделан очень интересный анонс, который показал возможность компиляции и сборки ObjectiveC кода для Windows Store. С радостью хочу сообщить что теперь эта технология и инструменты стали публичными, вы можете уже сейчас загрузить компоненты сборки ObjC/iOS приложений для Visual Studio 2015 и собрать приложение для Windows Store.

В первой части показано, как на основе матрицы расстояний между элементами получить матрицу Грина. Ее спектр образует собственную систему координат множества, центром которой является центроид набора. Во второй рассмотрены спектры простых геометрических наборов.

В данной статье покажем, что матрица Грина и матрица корреляции — суть одно и то же.

Перевод поста Кристофера Карлсона (Christopher Carlson) "Twisted Architecture".
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе.

---

Я не ставил перед собой задачу скрутить Херст-тауэр (Hearst Tower) Нормана Фостера в ленту Мёбиуса и отправить его в космос, или заставить его Мэри-Экс танцевать танго с самим собой, просто я увлекся. Это один из профессиональных рисков работы с Mathematica.

Всё началось с невинного эксперимента в лофтинге — методике также известной как обтягивание (skinning), пришедшей из судостроительства. Целью моего исследования были некоторые трёхмерные формы, а лофтинг казался отличным способом быстро добиться результатов. Я написал функцию Loft, которая принимает упорядоченное множество трёхмерных контуров и обтягивает его полигонами.

Привет Хабр! Анализируя пользовательские данные для нужд маркетинга и рекламы, мы решили исследовать влияние типа личности пользователя на то, как он реагирует на рекламное объявление. За основу решили взять, пожалуй, самую популярную типологию линостей MBTI (Myers-Briggs Type Indicator), известную еще с середины 20-го века. Многие крупные западные компании используют тесты MBTI при найме или при формировании команды для работы над проектами.

Но нас интересует, конечно, не готовность пользователя к командной работе, а влияние его типа личности на желание кликнуть по баннеру. Поэтому вопрос, который мы исследовали звучит так: «Могут ли типы личности влиять на CTR в рекламных кампаниях?»

В этой статье я расскажу о том как мы это делали.

Яндекс умеет подсказывать цвета по их названию и находить близкие к ним. Некоторое время назад эту подсказку (внутри себя мы называем такие штуки «колдунщиками») пришлось переделывать, чтобы она соответствовала виду поисковых результатов после их редизайна. И мы воспользовались этим поводом, чтобы поработать над ним всерьёз, — ведь оказалось, что расположить цвета линейно — очень нетривиальная задача.







В этом посте я хочу рассказать, какую интересную алгоритмическую задачу, которая потребовала погружения в теорию цвета, нам пришлось решать почти всем Яндексом, чтобы сделать новый колдунщик таким, каким его задумала команда.

Обучение машинистов у китайского производителя «Сапсанов». Они взяли головной вагон с кабиной машиниста, скопировали все приборы и добавили «вид в окна» с помощью 3D-экранов.

Я занимаюсь технологиями виртуальной реальности для инженеров и для обучения персонала. Это такие системы, где вы лично можете походить по нефтяной платформе или АЭС, отработать меры в случае аварии на практике и своими трудовыми руками в перчатках закрутить Самый Главный Вентиль.

Так вот, заказчики регулярно путают терминологию и технологии, в чём им очень помогают, скажем так, не совсем профессиональные игроки рынка. Я бы хотел внести ясность и ещё раз разложить по полочкам, что есть что. Сразу скажу, что после первой пробы иммерсионной системы все вопросы отпадают, но здесь я даже примерно не смогу передать ощущения, поэтому буду писать слова.

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.

Недавно мы в «Я люблю ИП» закончили курсы по дизайну от trydesignlab.com. И это одна из самых важных статей, которую нам посоветовал ментор в процессе обучения. Сегодня мы публикуем вторую часть перевода. Посмотреть все наши работы с курсов можно в ВКонтакте по тэгу #design101@iloveip.

Мы говорили о правилах создания чистых и красивых интерфейсов.

Вот эти правила:

1. Свет падает сверху (Часть 1)
2. Сначала черное и белое (Часть 1)
3. Увеличьте белое пространство (Часть 1)
4. Научитесь накладывать текст на изображения
5. Научитесь выделять и утапливать текст
6. Используйте только хорошие шрифты
7. Крадите как художник

Проблемой распознавания котов на изображениях нельзя пренебрегать. Как вариант, для её решения можно создать и обучить свой собственный классификатор, для чего потребуются десятки тысяч пушистых фотографий и несколько месяцев работы по подготовке набора данных и, собственно, само обучение. Жаль только, что готового классификатора, обученного именно на котов, на просторах сети найти не удалось.

Да и вообще, можно ли создать сервис, уверенно распознающий котов с учётом присущего последним стремления принять самую неожиданную позу? Давайте попробуем.

Вступление

Всем привет, меня зовут Григорий, последние 5 лет занимался программированием под iOS. Сейчас решил сменить сферу деятельности и ударился в веб, но чтобы добро не пропадало, хочу поделиться с сообществом своими наработками, накопившимися за это время. Библиотеки выложены на GitHub и добавлены в CocoaPods. Инструкции по установке и использованию вы сможете найти по ссылкам на GitHub, здесь же будет краткое описание.

Минимальная поддерживаемая версия — iOS 6.0.

В первой части я рассказал о кодировании видео в Linux с использованием Nvidia NVENC. Как уже упоминалось ранее, Nvidia для десктопных видеокарт ограничивает количество потоков кодирования до двух сессий на систему. Данная часть посвящена борьбе с этим ограничением.