Юрий Моисеевич (ЮМ) — невысокий, гладко выбритый молодой человек лет сорока пяти, всё ещё подающий надежды. Имеет горделивый изгиб спины и маслянистый взгляд. Говорит тихо, почти шепчет.
Михаил Валерьевич (МВ) — широкоплеч и пузат, с окладистой кучерявой бородой. Говорит зычным, густым басом. Являясь признанным профессионалом, невольно вызывает уважение сам у себя.

Офисная кухня: небольшая каморка без окон, в центре стоит пластмассовый стол, в углу — кулер с водой, вдоль стен — табуретки. Около кулера затаился Юрий Моисеевич. На кухню заходит Михаил Валерьевич, чтобы попить воды. В правой руке он несёт чашку.

ЮМ (преграждая дорогу к кулеру, заискивающе): — Позвольте поинтересоваться!
МВ (учтиво кланяясь): — Прошу вас, Юрий Моисеевич, я всецело к вашим услугам.
ЮМ: — Не поведаете ли вы мне, любезный друг, о тонкостях своей столь нелёгкой работы?
МВ: — С превеликим удовольствием. Но моя работа столь многогранна, и, как вы сейчас верно заметили, столь нелегка, что я, право же, не знаю, с чего начать.
ЮМ: — А начните, пожалуй, с самых, так сказать, основ. Поведайте, какие технологии вы используете?

Под катом перевод огромной статьи, написанной Майклом Чёрчем и посвящённой стартапам. Статья вызвала необыкновенное бурление… мнений, скажем так, на разных сайтах и агрегаторах, поэтому я решил её перевести на русский и посмотреть на реакцию. Текст ОЧЕНЬ длинный, но также и очень интересный. И несколько пояснений перед чтением: в статье речь идёт об инженере в стартапе, именно с этой позиции всё рассматривать; некоторые финансово-экономические термины, возможно, не очень адекватно удались и я буду рад любым конструктивным поправкам.

То, о чём я хочу рассказать, справедливо для июля 2012 г. 15 лет назад необязательно было так же, и не факт, что будет справедливо через год. Но в данный момент это абсолютно верно для большинства людей в достаточной степени, так что я считаю обязанным высказаться. Нынешний мир ИК-стартапов (ИК=инвестиционный капитал / venture capital) — я его нежно называю ИК-стан — является, мягко говоря, тотально напрасной тратой времени для большинства вовлечённых людей.

Вы когда-нибудь думали, как будет выглядеть мир Civilization 2, если играть десять лет подряд без перезапуска? Один геймер прошёл через этот кошмар и делится впечатлениями. Хорошая новость в том, что человечество ещё существует. Но итог марафона — 1700 лет войны, повсеместное загрязнение, бесконечные восстания. Ледяная шапка Земли таяла 20 раз. Около 90% населения планеты уничтожено либо в результате ядерных войн, либо от голода, вызванного глобальным потеплением, из-за чего на Земле абсолютно не осталось почвы, пригодной для фермерского хозяйства.

Мой рассказ будет состоять из трёх частей.

1 часть. Заземление
(общая информация, термины и определения)

2 часть. Традиционные способы строительства заземляющих устройств
(описание, расчёт, монтаж)

3 часть. Современные способы строительства заземляющих устройств
(описание, расчёт, монтаж)

В первой части (теория) я опишу терминологию, основные виды заземления (назначение) и предъявляемые к заземлению требования.
Во второй части (практика) будет рассказ про традиционные решения, применяемые при строительстве заземляющих устройств, с перечислением достоинств и недостатков этих решений.
Третья часть (практика) в некотором смысле продолжит вторую. В ней будет содержаться описание новых технологий, используемых при строительстве заземляющих устройств. Как и во второй части, с перечислением достоинств и недостатков этих технологий.

Если читатель обладает теоретическими знаниями и интересуется только практической реализацией — ему лучше пропустить первую часть и начать чтение со второй части.

Если читатель обладает необходимыми знаниями и хочет познакомиться только с новинками — лучше пропустить первые две части и сразу перейти к чтению третьей.

Мой взгляд на описанные методы и решения в какой-то степени однобокий. Прошу читателя понимать, что я не выдвигаю свой материал за всеобъемлющий объективный труд и выражаю в нём свою точку зрения, свой опыт.

Некоторая часть текста является компромиссом между точностью и желанием объяснить “человеческим языком”, поэтому допущены упрощения, могущие “резать слух” технически подкованного читателя.

Вам снова календарик!

В карман (100×70мм):
pdf, eps, svg или png (1185×831, 300dpi)

На стенку (A4):
pdf, eps, svg или png (3512×2484, 300dpi)

Сделай сам:
Генератор календариков (Python, GPL)

С Новым Годом!

При использовании средств параллельных вычислений весьма вероятно может сложиться ситуация, когда алгоритм содержит два таких последовательных этапа: i) каждый j-ый поток сохраняет некоторый промежуточный результат вычисления в j-ой ячейке памяти, а, затем, ii) этот поток должен использовать результаты одного или более «соседних» потоков. Очевидно, что необходимо организовать в коде программы некий барьер по времени, который каждым потоком преодолевается уже после того, как все сохранят свои промежуточные результаты в соответствующих ячейках памяти (этап (i)). В противном случае, какой-то поток может перейти к этапу (ii), пока какие-то другие потоки еще не завершили этап (i). Как это ни прискорбно, но создатели CUDA посчитали, что такой специальный встроенный механизм синхронизации любого числа потоков на одном GPU не нужен. Так как же можно бороться с этой напастью? Хотя Google, судя по подсказкам, и знаком с данным вопросом, но готового удовлетворительного рецепта под свою задачу найти не удалось, а на пути к достижению желаемого результата для новичка (которым я и являюсь) имеются некоторые подводные камни.

На Хабре и в сети часто начали появляться статьи, посвященные уязвимостям генераторов случайных чисел. Данная тема крайне обширна и является одной из основных в криптографии. Под катом находится описание случайных чисел от A до Z. Статья является результатом свободного перевода цикла статей из одного западного блога и личных дополнений автора. Основная цель — получить feedback и поделиться знаниями.

Введение

В настоящий момент сложно себе представить программное обеспечение, работающее в одном потоке. Конечно, существует ряд простых задач, для которых один поток более, чем достаточен. Однако так бывает далеко не всегда и большинство задач средней или высокой сложности так или иначе используют многопоточность. В этой статье я буду говорить об использовании синглтонов в многопоточной среде. Несмотря на кажущуюся простоту эта тема содержит множество нюансов и интересных вопросов, поэтому считаю, что она заслуживает отдельной статьи. Здесь не будет затрагиваться обсуждение того, зачем использовать синглтоны, а также как их правильно использовать. Для прояснения этих вопросов я рекомендую обратиться к моим предыдущим статьям, посвященным разным вопросам, связанным с синглтонами [1], [2], [3]. В этой статье речь будет идти о влиянии многопоточности на реализацию синглтонов и обсуждению вопросов, которые всплывают при разработке.

Недавно я в очередной раз задумался над сложностью бытия, в частности о том, куда так быстро улетучиваются заработанные деньги. Вроде как зарабатываю вполне неплохо, но, деньги куда то уходят. Так, по мелочам. Захотелось посмотреть, сколько и на что уходит.

Для начала стал искать уже готовые решения. Самое простое, на первый взгляд решение – таблица в Excel. Получилось быстро, но вот что-то не то. Промучившись пару месяцев, я решил подыскать хороший сервис, но ничего не приглянулось — невзрачный интерфейс, либо наоборот слишком сложно. Поэтому, решил сам взяться за дело. Подгоняло еще и то, что как показал опрос многочисленных знакомых, не я один такой желающий наладить финансовые отношения с самим собой.

Кому интересно — сразу скажу, что написано это все на Python/Django.

После появления статей типа "Я не знаю ООП" — возникает желание внести ясность, «сорвать покровы» и «докопаться до истины».

Принципы объектно-ориентированности

Обычно выделяют (читай: на собеседовании требуют назвать) четыре «принципа объектно-ориентированного программирования»: абстракцию, инкапсуляцию, наследование и полиморфизм.

На мой взгляд (не говоря о том, что абстракция и полиморфизм могут быть запросто отнесены к подразделам наследования), принцип тут один, в общем, тот же самый, что при проектировании баз данных: представление всего в виде объекта — некоторой штуковины со свойствами. Набор обычно бывает фиксированным, и тогда говорят о классе объектов, а даже если понятия класса и нет, то наличие свойств с определёнными названиями подразумевается логикой программы, т.е. нечто типа класса в виде некоего минимального набора свойств всё равно присутствует. В общем, воззрения восходят к давнему С-шному/паскалевскому типу данных struct/record. Потом к этому добавили немного «функциональности» (в смысле функционального программирования): значением свойства может быть функция, причём такая, которая имеет доступ к самой структуре/записи, значением одного из свойств которой она является. Сей феномен, в лучших традициях немецкого латиноязычного нейминга (когда опция называется «вариантом», а степень числа — «потенцией»), назвали «методом». Желание повторно использовать код, в сочетании с представлением каждого предмета как некоего подобия паскалевской «записи», привело к появлению концепции «наследования».

На прошлой неделе состоялся успешный эксперимент по запуску нового решения для download-сервиса. Один достаточно скромный сервер (2 x Intel Xeon E5620, 64 GB RAM) под управлением Java-приложения собственной разработки принял на себя нагрузку восьми Tomcat'ов, обслуживая более 70 тысяч HTTP-запросов в секунду общей пропускной способностью 3000 Mb/s. Таким образом, весь трафик Одноклассников, связанный с пользовательскими смайликами, обрабатывался одним сервером.

Вполне естественно, что высокие нагрузки требовали нестандартных решений. В цикле статей о разработке высоконагруженного сервера на Java я расскажу о проблемах, с которыми нам пришлось столкнуться, и о том, как мы их преодолели. Сегодня речь пойдет о кешировании изображений вне Java Heap и об использовании Shared Memory в Java.

Я не умею программировать на объектно-ориентированных языках. Не научился. После 5 лет промышленного программирования на Java я всё ещё не знаю, как создать хорошую систему в объектно-ориентированном стиле. Просто не понимаю.

Я пытался научиться, честно. Я изучал паттерны, читал код open source проектов, пытался строить в голове стройные концепции, но так и не понял принципы создания качественных объектно-ориентированных программ. Возможно кто-то другой их понял, но не я.

И вот несколько вещей, которые вызывают у меня непонимание.

Когда я первый раз услышал об объектно-ориентированном программировании — сразу отнёсся к нему скептически. Честно говоря, даже не знаю, почему. Просто оно показалось мне каким-то неправильным. Но ООП очень быстро стало популярным (почему — я объясню ниже) и критика в его адрес превратилась в этакую «ругань в церкви». А объектно-ориентированность стала обязательной составляющей любого уважаемого языка программирования.

С ростом популярности Erlang часто стали задавать вопрос «— А Erlang — объектно-ориентированный?». Правильный ответ был бы «— Да что вы, нет!». Но мы не могли так заявлять в полный голос, поэтому пришлось выкручиваться. Мы придумали несколько достаточно нетривиальных ответов, которые бы представляли Erlang типа-объектно-ориентированным языком (для тех, кто больше всего тянет руку с этим вопросом), но при этом и не объектно-ориентированным для тех, кто на самом деле в теме.

Паттерн Singleton появился, пожалуй, как только появились статичные объекты. В Smalltalk-80 так был сделан ChangeSet, а чуть в самых разных библиотеках стали появляться сессии, статусы и тому подобные объекты, которых объединяло одно — они должны были быть одни-единственные на всю программу.

В 1994 году вышла известная книга «Паттерны проектирования», представив публике, среди 22-х прочих, и нашего героя, которого теперь назвали Singleton. Была там и его реализация на C++, вот такая:

Сайт Hackershelf.com — коллекция официально бесплатных электронных книг компьютерной тематики. Библиотека наполняется сообществом — зарегистрированные пользователи могут добавлять книги и редактировать информацию о существующих. В ней уже больше двухсот наименований книг, есть поиск по категориям и популярности.

При разработке или исследовании готовых алгоритмов часто требуется определить качество их работы. Использовать для этой цели данные из реальных источников не всегда возможно, так как их свойства зачастую неизвестны и потому нельзя спрогнозировать результат выполнения исследуемых алгоритмов. В таком случае применяется моделирование данных по одному из хорошо известных законов распределения. Применяя исследуемый алгоритм к модельным данным, можно заранее предположить, каким окажется результат его выполнения. Если он окажется удовлетворительным, можно попробовать применить его и к реальным данным. Естественно, что это относится только к непараметрическим алгоритмам, то есть не зависящим от закона распределения данных.

Чаще всего используется моделирование данных, распределённых по нормальному закону. К сожалению, MS Excel и распространённые статистические пакетаы (SPSS, Statistica) позволяют моделировать только одномерные статистические распределения. Конечно, можно составить многомерное распределение из нескольких одномерных, но только в том случае, если переменные независимы. Если же нужно исследовать данные с зависящими друг от друга переменными, придётся писать программу.

LaTeX годится не только для составления всевозможной документации, но и для верстки качественных презентаций. При помощи пакета beamer можно создавать презентации, ничуть не уступающие презентациям PowerPoint или Impress.

Сегодня немного поэкспериментируем с методом finalize() и уничтожением объектов. Хотя даже начинающие Java-программисты примерно представляют, что finalize() вызывается, когда сборщик мусора решит уничтожить ваш объект, некоторые вещи могут всё-таки оказаться неожиданными. К примеру, зададимся вопросом: что случится с вашим приложением, если метод finalize() работает очень долго?

(Перевод)

Последние несколько лет я провел в изучении и экспериментах со многими языками программирования. В частности, я начал использовать Scala как основной язык, стараюсь использовать функциональный стиль везде где это возможно. Меня также весьма заинтересовал Haskell (чистый функциональный язык) и Clojure (современный диалект Лиспа).

Таким образом, я постепенно отказываюсь от объектно-ориентированной парадигмы, несмотря на то, что использовал в основном её последние 17 лет моей профессиональной деятельности. У меня появляется чувство, что объекты это то, что мешает нам писать лапидарный, структурированный и повторно используемый код.

Как известно, FLOPS – это единица измерения вычислительной мощности компьютеров в (попугаях) операциях с плавающей точкой, которой часто пользуются, чтобы померить у кого больше. Особенно важно померяться FLOPS’ами в мире Top500 суперкомпьютеров, чтобы выяснить, кто же среди них самый-самый. Однако, предмет измерения должен иметь хоть какое-нибудь применение на практике, иначе какой смысл его замерять и сравнивать. Поэтому для выяснения возможностей супер- и просто компьютеров существуют чуть более приближенные к реальным вычислительным задачам бенчмарки, например, SPEC: SPECint и SPECfp. И, тем не менее, FLOPS активно используется в оценках производительности и публикуется в отчетах. Для его измерения давно уже использовали тест Linpack, а сейчас применяют открытый стандартный бенчмарк из LAPACK. Что эти измерения дают разработчикам высокопроизводительных и научных приложений? Можно ли легко оценить производительность реализации своего алгоритма в FLOPSaх? Будут ли измерения и сравнения корректными? Обо всем этом мы поговорим ниже.