В этой небольшой заметке предлагается рассмотреть несколько способов компиляции модуля для WebAssembly, используя три разных подхода. Мы реализуем решение одной и той же задачки на трёх языках и скомпилируем полученный код в модуль WebAssembly. Будем использовать:

Emscripten для компиляции кода, написанного на С++

AssemblyScript для компиляции кода, написанного на, собственно, AssemblyScript

wasm-pack для компиляции кода, написанного на Rust

План такой:

Во введении мы обсудим постановку задачи и немножко поговорим о технологии WebAssembly

В программной части мы реализуем функциональность модуля на трёх языках: c++, AssemblyScript и Rust. Поговорим о том, какие при этом возникают сложности и как их можно обойти

Подведём небольшой итог. Станет видно, какая технология хорошая, а какая не очень

В конце планируется два бонуса. Первый бонус - это пример простого web-приложения, использующего один из скомпилированных нами модулей. Второй бонус - демонстрация того, как этот модуль можно использовать в программе на Python.

В декабре 2022 года вышло обновление Bitcoin Core 24.0, которое позволяет заменять неподтвержденные транзакции (full-RBF или replace-by-fee). Это может коснуться всех, кто принимает оплату в биткоине по неподтвержденным транзакциям из мемпула: криптоматы, криптообменники, мерчанты и тд.

В статье я описал пошаговую инструкцию: как я разворачивал свою Bitcoin ноду и проверял, действительно ли можно заменить транзакцию.

За последние несколько лет я значительно изменил свой подход к проведению технических собеседований. Если когда-то (лет 7 назад) я мог весело и задорно интервьюировать джавистов два часа, то на текущей позиции у меня нет столько времени на каждого кандидата. При наличии 4 открытых позиций и с результативностью 10% (примерно 10% кандидатов проходят собеседование и готовы принять оффер), получается, что мне нужно провести порядка 40 собеседований. Если тратить хотя бы по часу на собеседование, то это дополнительные 40 рабочих часов, которые где-то надо найти. Плюс накинуть 10 минут на переключение между задачами, получается ещё 400 минут (~6.5 часов).

Поэтому я задумался над вопросом повышения эффективности собеседований.

Для себя я сформулировал это следующим образом: как организовать собеседования, чтобы принимать решение о найме в течение 30 минут.

Думаю, как и я, очень многие задавались вопросом: «Почему несмотря на хорошее образование, любознательность, способности и трудолюбие, они зарабатывают меньше, чем им хочется. Где баг, который мешает зарабатывать больше?»

Почти 4 года назад вашим покорным слугой была опубликована статья Увеличь это! Современное увеличение разрешения, которая набрала +376 хабролайков и 176 тысяч просмотров. Но прогресс на месте не стоит! Новые нейросетевые методы жгут! Их результаты прекрасны и великолепны. 1,5 года назад на хабре была неплохая статья Апскейл, который смог (+160), в которой были показаны плюсы новых алгоритмов.

Но всегда ли все прекрасно? Конечно нет! 

Мой любимый пример фантастических способностей нейросетевых алгоритмов выше. В шарике отражается наша лаборатория. Бюст Зевса был взят в датасет, чтобы оценить работу нейросетей с полутенями, но результат «обработки полутеней» сильно превзошел ожидания. Во-первых, мудрые голубые глаза и покрасневшие губы! Во-вторых, Зевс теперь причесан! В-третьих, его борода стала короче и тоже аккуратно подстрижена! Наконец, Зевс теперь выглядит ощутимо моложе и… человечнее! О, жители Олимпа, согласитесь, это просто божественно! 

Почему нам таки есть что сказать по теме? За последние годы мы создали 3 бенчмарка Video Super-Resolution под разные кейсы использования, которые на данный момент занимают первые 3 (из 14) места в соответствующем разделе на сайте paperswithcode.com.

Подобная деятельность безмерно актуальна, поскольку если 4 года назад на GitHub было меньше 200 репозиториев Super-Resolution, то сейчас их там больше 900 и разобраться в этом море исходников стало совсем непросто.

Естественно, при создании бенчмарков у нас было много чудных примеров. Более того, сейчас мы целенаправленно создаем датасет артефактов нейросетевых алгоритмов апскейла.

Кому интересно посмотреть, какие забавные косяки бывают у новых алгоритмов, а также как выглядят наилучшие результаты, которые даже меня, занимающегося темой 14+ лет, удивляют — добро пожаловать под кат!

Диффузионные модели могут значительно расширить мир творческой работы и создания контента в целом. За последние несколько месяцев они уже доказали свою эффективность. Количество диффузионных моделей растет с каждым днем, а старые версии быстро устаревают

Дочитав эту статью до конца, вы сможете решать точно задачу коммивояжёра на сотню элементов за считанные секунды!

Заинтригованы? Тогда, добро пожаловать под кат.

Если вы читаете этот текст, значит он не про вас. По крайней мере – пока. Я искренне за вас рад. А за ребят из провинции, к коим и сам отношусь, уже немного переживаю.

Наши местные руководители и HR тоже решают проблему дефицита и оттока программистов. Со свойственной провинциальным людям смекалкой.

Развитие технических конструкций или же программных систем зачастую напоминает эволюцию живых организмов. С тем отличием, что происходит быстрее и гораздо лучше задокументировано. Можно наблюдать постепенное усложнение, появление новых механизмов/алгоритмов по мере появления новых технических возможностей, комбинирование разных механизмов, исчезновение тупиковых ветвей ... В конце концов это приводит к балансу на пределе физических возможностей и, глядя на результат, уже непонятно, как вообще такое могло появиться на свет, сколько пядей во лбу требуется для общего понимания конструкции.

Аллокатор памяти в С - именно тот случай, когда при попытке ознакомиться с его современным устройством возникает стойкое желание остановиться, мысленно поблагодарить авторов и далее обращаться как с черным ящиком. Если же в читателе сильна любознательность, и/или есть желание постигнуть тайное знание, которое даст ощущение понимания странного поведения программ в нетривиальных случаях, добро пожаловать под кат.

Нестандартный полиморфизм. Паттерн Type Erasure.

Посмотрим на проблему, решим ее обычным полиморфизмом и пройдем небольшими шагами к более элегантному решению с помощью современного паттерна.

От выгорания не застрахован никто. Оно может быть вызвано внешними факторами, например постоянно растущим объемом работы, отсутствием возможностей для роста, проблемами менеджмента, и внутренними – среди них обычно упоминают отношение к работе как к единственной важной вещи в жизни, перфекционизм, потребность в признании, неумение и нежелание делегировать, чувствуя свою незаменимость.

Выгорание не обходит стороной и разработчиков: регулярные исследования показывают, что ему подвержена в среднем половина айтишников. Мы тоже решили поднять эту тему в преддверии зимы: как известно, погода не последний фактор, влияющий на мироощущение пишущих код людей.

Мы в RDP опросили своих коллег и сегодня делимся с вами их советами, как предотвращать выгорание и успешно справляться со стрессом на рабочем месте.

Это была самая первая встреча с командой заказчика на проекте, которым я руководил. Мы должны были провести модернизацию инфраструктуры в крупном банке. Один из участников встречи, назовем его Миша, возглавлявший у заказчика поддержку крупной ИТ-системы, начал набрасывать. Сначала проблемы с предыдущего проекта. Потом Мишу понесло, и досталось прошлой команде («криворукие умники»), архитекторам как таковым («да что эти дебилы понимают в том, что проектируют»). Его ворчание перебросилось на «тупые процессы» и «отстойный менеджмент». Это не было энергичное возмущение, скорее монотонное гудение, что «всё не так». Так я понял, что у нас в команде человек «Всё — г..но». А дальше предстояло разобраться с тем, как нейтрализовать Мишу, чтобы он не портил атмосферу в команде. Или даже обратить его суперсилу на пользу делу.