Привет, Хабр!

В статье я опишу свой небольшой open-source проект — Centrifuge (далее Центрифуга). Это сервер на Python, задача которого — рассылка (broadcast) сообщений в реальном времени подключенным (в основном из браузера) клиентам.

Это будет история, наполненная как личными эмоциями, так и описанием используемых технологий, но без примеров кода. Если вам близка тема — не проходите мимо, будет любопытно.

Для начала, посмотрите, пожалуйста, скринкаст (не забудьте включить субтитры), если после просмотра интерес не пропадет, смело читайте дальше!

Перевод статьи Дэвида Альберта — Understanding C by learning assembly.

В прошлый раз Аллан О’Доннелл рассказывал о том, как изучать С используя GDB. Сегодня же я хочу показать, как использование GDB может помочь в понимании ассемблера.

Уровни абстракции — отличные инструменты для создания вещей, но иногда они могут стать преградой на пути обучения. Цель этого поста — убедить вас, что для твердого понимания C нужно также хорошо понимать ассемблерный код, который генерирует компилятор. Я сделаю это на примере дизассемблирования и разбора простой программы на С с помощью GDB, а затем мы используем GDB и приобретенные знания ассемблера для изучения того, как устроены статические локальные переменные в С.

Здравствуй, Хабрахабр. Сегодня мы будем раскрашивать.
Что здесь будет? Будет поиск цветного изображения со схожими цветами по черно-белому и метод переноса цвета с первого на второе.

Так сложилось, что в данный момент мой рабочий ноутбук оснащен лишь 2GB оперативной памяти. В связи с этим возникла необходимость оптимизации браузера, т.к. при большом количестве открытых вкладок памяти становится недостаточно и используется swap-раздел, что ведет к тормозам.

В работе мне помогает музыка, обычно это открытый таб с плейлистом Youtube. Так вот этот таб в просессе работы съедает до 500MB (!) и даже больше (Google Chrome).

Такое положение дел вынудило написать bash-скрипт, который на входе получает ID плейлиста, на выходе – mp3 файлы, которые можно слушать в любимом плеере, например, в MOC:

Доброго времени суток, уважаемые хаброжители.

В этой статье я расскажу о том, как при помощи HTML5 можно сделать простенькое приложение, которое будет генерировать ASCII-арты на основе обычных изображений. Статья ориентирована на тех, кто только начинает свое знакомство с такой замечательной технологией, как HTML5, коим являюсь и я. Профессионалы вряд ли найдут для себя что то новое.

Дело было вечером, делать было нечего

Копался я недавно в интернете в поисках обоев и наткнулся на одно интересное изображение(1.1мб). И меня “зацепила” идея рисовать изображения разноцветными буквами. Порывшись в интернете узнал, что это называется ASCII-art. Ну и конечно же первая мысль: “А запилю ка я приложение, что бы мои любимые обои таким образом нарисовало!”
Сказано — сделано. Есть время, есть желание — почему бы не попробовать.

Это простой пример использования библиотеки libqrencode от FUKUCHI Kentaro для генерации bmp-файла с QR-кодом для какого-то текста. В интернете полно ссылок на эту библиотеку, но ни одного примера ее использования. libqrencode поддерживает QR Code model 2, описанный в JIS (Japanese Industrial Standards) X0510:2004 или ISO/IEC 18004. В настоящее время не поддерживаются режимы ECI и FNC1 QR Code model 1.

Перевод статьи Аллана О’Доннелла Learning C with GDB.

Исходя из особенностей таких высокоуровневых языков, как Ruby, Scheme или Haskell, изучение C может быть сложной задачей. В придачу к преодолению таких низкоуровневых особенностей C, как ручное управление памятью и указатели, вы еще должны обходиться без REPL. Как только Вы привыкнете к исследовательскому программированию в REPL, иметь дело с циклом написал-скомпилировал-запустил будет для Вас небольшим разочарованием.

Недавно мне пришло в голову, что я мог бы использовать GDB как псевдо-REPL для C. Я поэкспериментировал, используя GDB как инструмент для изучения языка, а не просто для отладки, и оказалось, что это очень весело.

Преподаватель из Стэнфордского университета Кит Шварц (Keith Schwarz) уже несколько лет пополняет свой архив интересного кода — образцы самых лучших алгоритмов и структур данных, когда-либо изобретённых человечеством (Шварц весьма амбициозно оценивает свою коллекцию).

Примеры на сайте преимущественно закодированы в C++, поскольку STL предоставляет прекрасную базу для выражения алгоритмов, работающих с различными типами данных. Структуры данных реализованы на Java.

Кит Шварц дает разрешение использовать свой код всем желающим без всяких ограничений.

В наше время, вопрос защиты своего трафика становится все актуальней, для решения проблемы конфиденциальности можно использовать множество методов.

Сегодня я расскажу о том, как за 5 минут настроить работающий VPN On Demand на iOS устройстве при наличии своего Linux сервера.

VPN On Demand — VPN Который подключается по запросу / переподключается при разрыве

В этой статье я расскажу об одном необычном подходе к генерации лабиринтов. Он основан на модели Амари́ нейронной активности коры головного мозга, являющейся непрерывным аналогом нейронных сетей. При определенных условиях она позволяет создавать красивые лабиринты очень сложной формы, подобные тому, что приведен на картинке.

Вас ждет много анализа и немного частных производных. Код прилагается.
Прошу под кат!

В ходе разработки одного из наших проектов мы столкнулись с необходимостью отдавать в клиентском html большое количество графики. С точки зрения минимализации нагрузки на сервер, строить объёмную графику на стороне клиента — это единственное правильное решение. При поиске готовых и подходящих нам JS решений из этой области мы основательно подсели на JS библиотеку Raphael, которая позволяет легко прорисовывать векторную графику во всех актуальных на сегодня браузерах. Разобравшись в функционале и отладив несколько функций по созданию основных типов диаграмм, мы решили поделиться здесь своими наработками.



Итак. Описанный ниже пример создаёт средствами Raphael и PHP круговую диаграмму в формате SVG, представленную на изображении. Мы постарались максимально подробно описать исходный код, чтобы помочь всем тем, кто самостоятельно разобраться в этом не нашёл сил или времени.

История этой демки такова: однажды один мой друг сделал для своей игры генератор карт планет и захотел, чтобы созданные таким образом карты показывались в виде вращающейся сферы. Однако, при этом он не хотел использовать 3D-графику, а вместо этого сгенерировал множество кадров с этой самой сферой, повёрнутой на разные углы. Количество используемой памяти было… скажем так, избыточным, ну а скорость генерации кадров (как и качество их исполнения) сильно страдала. Чуть подумав, мне удалось помочь ему оптимизировать этот процесс, но в целом меня не покидало справедливое ощущение того, что это задача для OpenGL, а вовсе не для 2D-графики.

И вот, однажды, когда меня мучила бессонница, я решил попробовать совместить эти два подхода: нарисовать вращающуюся сферу (с натянутой на неё картой планеты) через OpenGL, но при этом оставив её плоской.

По мотивам одного вчерашнего поста про оптимизацию условных переходов при расчете x=sign(a,b)*min(abs(a), abs(b)) якобы в 10 раз. Краткая сводка:

• оптимизация налицо, но размер мнимый: не в 10 раз, а 2.5 раза;
• бенчмарки надо делать правильно: не надо мерить CPU stalls, RAM bandwidth итп вместо исследуемой функции;
• бенчмарки надо делать правильно: иначе могут дико дрожать;
• выставлять только приоритет прикольно, но на коротких бенчмарках зря: +0.5% скорости, -15% дрожания;
• нужно мерить исследуемую функцию и только ее, только так получаешь корректные данные;
• нужно греть проц, нужно считать минимум из N прогонов/секунд, только так побеждаешь дрожание;
• нужно пользовать SSE, с ним получилось 8.6 раз, причем код… читается.

В общем, опять пачка классических методологических ошибок при бенчмарке. Кому интересно, как такие ошибки НЕ делать, подробности, детальный разбор полетов, оптимизация в еще несколько раз и, главное, исходники под катом.

И так господа, решил наконец разобраться с программным синтезом музыки, а именно с практической частью реализации подобной задачи. Давайте посмотрим что из это вышло и как оно реализовано…

Часто люди, только купившие себе новенький восьмибитный микроконтроллер интересуются, как запустить на нём Linux. Но обычно они становятся лишь объектом насмешек. А на форумах по Linux'у порой проскакивают вопросы, мол какие нужны минимальные харрактеристики для запуска операционки. Самый частый ответ — 32 битная архитектура, MMU и как минимум 1 мб оперативной памяти. Мой проект ломает эти стереотипы. Компьютер основан на ATmega1284p. Я даже сделал ещё один на ATmega644a, и он тоже работал. Нет больше никакого процессора или других спрятанных частей. Всё это работает на версии ядра 2.6.34, и даже (если у вас есть на это время), грузит полноценную Ubuntu, с X сервером и Gnome.

Автопрефиксер — утилита нового поколения для добавления префиксов к экспериментальным свойствам из CSS 3. Она берёт с Can I Use последние данные о префиксах и популярности браузеров, читает ваш файл стилей, находит свойства и значения, которым действительно нужны префиксы и добавляет их.

Вы просто пишите обычный CSS:

a {
    transition: transform 1s
}

Автопрефиксер сам заменит нужные (и только нужные) свойства и значения (обратите внимание на -webkit-transform):

a {
  -webkit-transition: -webkit-transform 1s;
  -o-transition: -o-transform 1s;
  transition: -ms-transform 1s;
  transition: transform 1s
}

Эта утилита работает во время выкладки сайта на сервера (и на машине программиста во время разработки), так что не заметна для клиентов и не требует какой-то поддержки от браузеров.

Проблема

К сожалению текущие инструменты плохо решают задачу:

• Писать вереницы свойств руками — очевидно плохое решение. Такой код невозможно читать, легко забыть поправить остальные свойства при редактировании.
• В Sass и LESS вам нужно самому следить за актуальностью префиксов и копировать примеси из проекта в проект. К тому же примеси могут решить проблему только у свойств, а не у значений (например, calc()).
• Compass или Bourbon уже лучше, там список примесей хранится централизовано и его легче держать актуальным (но практика показывает, что обычно в примеси добавляют все префиксы не следя за актуальностью). Проблема значений всё так же не решена.
• Самая главная проблема Sass и LESS, что вам всё равно нужно постоянно думать «из CSS 3 это свойство или нет?» — и в зависимости от этого использовать примесь или нет. Эту проблему немного решил Stylus — у него синтаксис примесей не отличается от обычных свойств, так что префиксы добавляются невидимо. Впрочем, проблема актуальности и значений всё равно остались.
• Есть ещё скрипты добавления префиксов прямо в браузере, например Prefix Free, но лучше всего обрабатывать стили на этапе разработки и выкладки, а не повторять обработку каждый раз в браузере клиентов.

Понятно, что языки препроцессоров не позволяют решить проблему полностью, нужен был фундаментально новый инструмент.

В далеком 2009 году на хабре уже была статья "Кузявые ли бутявки.." про pymorphy — морфологический анализатор для русского языка на Python (штуковину, которая умеет склонять слова, сообщать информацию о части речи, падеже и т.д.)

В 2012м я начал потихоньку делать pymorphy2 (github, bitbucket) — думаю, самое время представить эту библиотеку тут: pymorphy2 может работать в сотни раз быстрее, чем pymorphy (втч без использования C/C++ расширений) и при этом требовать меньше памяти; там лучше словари, лучше качество разбора, лучше поддержка буквы ё, проще установка и более «честный» API. Из негатива — не все возможности pymorphy сейчас реализованы в pymorphy2.

Эта статья о том, как pymorphy2 создавался (иногда с довольно скучными техническими подробностями), и сколько глупостей я при этом наделал; если хочется просто все попробовать, то можно почитать документацию.

Я люблю desktop-приложения. Признаваться в этом нынче, похоже, стыднее, чем в связях с иностранной разведкой, но это так. Нет, это не значит, что я не люблю интернет-технологии. Более того, некоторые я не только уважаю, а даже более-менее знаю. Но, тем не менее, я скучаю по тем временам, когда программа писалась на одном компьютере, потом компилировалась и запускалась на других, разных компьютерах. Тогда везде (почти) была одна система — Windows с одной и той же API, почти не было проблем совместимости на уровне приложений, никто не материл разработчиков браузеров — все берегли нервы на разработчиков WinAPI, которые умудрялись создавать конфликты даже внутри нее одной. Но это я, конечно, иронизирую, а если серьезно — иногда и сейчас хочется написать просто desktop-приложение, да так, чтобы работало оно на всех популярных системах. Трудно? Если подумать и покопать, то не очень.

Еще я люблю языки высокого уровня с аккуратной архитектурой и строгой типизацией. Мои фавориты — Java и C#. Оба они предоставляют разработчику множество преимуществ по сравнению с C++, оба избавляют от ряда забот. Чем приходится платить? Тем, что таскаешь за собой тяжелую колоду, которая называется Oracle JVM, .NET или mono. Все три колоды весят сотни мегабайт и лицензию имеют такую, что каждый пользователь вынужден качать эту штуку сам, не путая при этом разрядность своего компьютера, а главное — программа на Java не может быть совместима со всеми версиями JVM разом, не так ли? И вот — мы приходим к тому, что просто скинуть программку другу (или миллиону друзей) и не заботиться о том, что она у него не запустится, не выходит. Приходится делать хитрые сетапы, вбивать костыли, и это я еще не упомянул .NET — однажды я видел у друга сразу 3 установленных версии, причем все три были нужны разным приложениям…

Стоп! А давайте напишем программу на Java, но так, чтобы она не требовала установки на машину какой-либо JVM, чтобы одним касанием собиралась под Windows, Linux и OS X и чтобы при этом занимала совсем чуть-чуть; так, чтобы никто даже не понял, что она написана, скажем, не на C. Невозможно? Совсем наоборот! (И нет, я имею в виду не gcj, который лишает Java всех ее прелестей. Рефлексия будет работать и даже сторонние jar вы сможете запускать).

Большинство современных языков программирования позволяют использовать асинхронно выполняемые блоки кода. Вместе с гибкостью, получаемой при использовании асинхронного подхода, рискнувший его применить также получает более сложный для понимания и поддержки код. Однако, любое усложнение, с которым сталкиваются программисты, как правило, находит практическое решение в виде нового подхода или повышения уровня абстракции. В случае асинхронного программирования таким средством служит объект типа отложенный результат или deferred (англ. deferred — отложенный, отсроченный).

В статье будет рассказано о базовых подходах к возврату асинхронных результатов, функциях обратного вызова, объектах deferred и их возможностях. Будут приведены примеры на языке JavaScript, а также произведён разбор типового объекта deferred. Статья будет полезна программистам, начинающим постигать асинхронное программирование, а также знакомым с ним, но не владеющим объектом deferred.

В этой статье я хочу поделиться с вами историей создания первой iOS игры в нашей компании и рассказать про опыт использования 2d графического движка — cocos2d. В рассказе мы пройдемся по некоторым техническим проблемам, с которыми нам пришлось столкнуться во время разработки игры, и расскажем про эволюцию геймплея от начала и до конца.