Привет! Сегодня я хотел бы рассказать, как измерить температуру и влажность воздуха в твоей теплице. Поехали!

Как-то я исследовал способы наиболее эффективного определения простоты числа и наткнулся на показанный выше код.

Он меня заинтриговал. Хоть это, возможно, и не самый эффективный способ, но определённо один из наименее очевидных, поэтому мне стало любопытно. Каким образом соответствие регулярному выражению .?|(..+?)\1+ должно показать, что число непростое (после его преобразования в унарную систему счисления)?

Если вы заинтересовались, продолжайте чтение, я проанализирую это регулярное выражение и объясню, что же в нём происходит. Объяснение не зависит от языка программирования, однако я приведу версии показанного выше Java-кода на Python, JavaScript и Perl  и объясню, почему они немного различаются.

Я объясню, как регулярное выражение ^.?$|^(..+?)\1+$ способно отфильтровывать все простые числа. Почему это выражение, а не .?|(..+?)\1+ (использованное в примере кода на Java)? Это связано с тем, как работает String.matches(), о чём я расскажу ниже.

Хотя по этой теме есть несколько постов, я считаю, что они недостаточно глубоки и в них приводится лишь высокоуровневое объяснение, недостаточно хорошо излагающее важные подробности. В своей статье я попытаюсь объяснить подробности, чтобы их мог понять любой. Моя цель — сделать этот код понятным каждому, будь вы гуру регулярных выражений или впервые о них услышали.

Совершать невозможное и раздавать пинки здравому смыслу — в этом и состоит жизнь членов Гуррен-Дана! (C) Камина

Эта статья вступает в техническую полемику со статьей 2015 года за авторством Atakua, подходы из которой я и атакую. Atakua исследует 7 видов интерпретаторов байткода, но делает это без уважения - быстрейшей оказывается двоичная трансляция, которая, по сути, уже не интерпретатор байткода, а форма Ahead-Of-Time компилятора. Эта двоичная трансляция транслирует байткод в машинный код, представляющий собой цепочку вызовов скомпилированных сервисных процедур. Тех самых, что в интерпретаторе байткода отвечают за выполнение каждого опкода.

Но Atakua не выжал из интерпретаторов байткода всю скорость которая возможна. Так что эта статья - туториал: как написать интерпретатор байткода, который может обгонять JIT/AOT-компиляцию по скорости. Интересно? Читайте дальше!

Бенчмарк прилагается. Будет немного хардкора и ни одной сгенерированной нейросетью картинки!

Работая на MacBook с Docker Desktop, я часто сталкивался с тем, что система становилась менее отзывчивой, особенно при запуске нескольких контейнеров одновременно. Высокая нагрузка на CPU и память заметно влияла на время автономной работы.

Но недавно я наткнулся на OrbStack, и это изменило мой рабочий процесс настолько, что я решил поделиться своим опытом. Спойлер: теперь мой MacBook не превращается в печку, батарея держится дольше, а Docker-контейнеры летают.

Хочу поделиться с вами опытом ведения списка дел. Рассказывать буду на примере рабочих задач, но этот же метод я применяю и для повседневных дел. Все советы не привязаны к конкретному инструменту, и всё можно осуществить в любом мало-мальски популярном таск-менеджере. Со своей стороны я могу посоветовать TickTick. С этим методом ведения дел я сменил множество рабочих ролей, и в каждой ведение таск-менеджера мне помогало.

Алгоритм

Данная статья является продолжением: PostgreSQL 16. Страницы и версии строк. Часть 3.

В этой части мы поговорим о том, как ограничивается видимость транзакций с помощью снимков данных. Рассмотрим процесс создания снимков и их работу в условиях многоверсионности. Также мы обсудим понятие «горизонта транзакции» и процесс экспорта снимка данных.

Отладка систем управления вместе с моделью объекта. 

В данной статье рассмотрены примеры использования графических языков программирования в жизненном цикле модельно-ориентированного проектирования для систем управления сложными техническими объектами. А также продемонстрировано, как графические языки программирования делают жизнь проще, но интересней. И чтобы читатель не заскучал, мы рассмотрим противостояние программистов и технологов. Это как Монтекки и Капулетти, физики и лирики, красное и белое.  Разберемся кто из них главный, а кто лишний.

Все события выдуманы, все совпадения случайны.

Определение:

Технологи - специалисты в конкретной предметной области: физики, электрики, конструктора и проектанты разных сложных объектов. Технолог знает, как работает его сложный технический объект, что и когда включать или что и когда выключать, чтобы не было потом мучительно больно.

Программисты - специалисты в написании программ, умеют закодировать любой бред, который напишут в техническом задании, а также знают, как работает аппаратура управления, и что нужно написать в коде, чтобы получить данные с АЦП в программу, и наоборот отправить из программы в ЦАП.

Каждый из них занимается свои делом по жизни, но, когда нужно создать сложный технический объект, они встречаются как лед и пламень, или лебедь, рак и щука, или мартышка и очки. А все потому, что любой современный технический объект содержит в себе систему управления, которая сейчас почти всегда выполнена в виде программного обеспечения на контроллере, а значит, нам нужен программист, и он должен понимать (хотя бы примерно), что от него хочет технолог.

Статья о том, как легко делать графические кнопки для панелей инструментов, не таская за приложением гору бинарных ресурсов с картинками. Этот метод платформонезависимый и может быть использован в различных языках и средах, позволяющих работать с графикой и растровыми изображениями. Ниже приводятся примеры для C# (WinForms / WPF), JavaScript, Python.

При разработке приложений и утилит мне неоднократно приходилось сталкиваться с проблемой создания множества пиктограмм для панелей инструментов и кнопок. Маленькое графическое изображение гораздо удобнее, чем громоздкий текст на кнопке, который лишь неоправданно раздувает её размер. Проблема в том, что разрабатывая небольшую утилиту, часто нет желания возиться с рисованием полноцветных изображений, а потом таскать их по папкам проекта, добавлять в ресурсы, искать их в ресурсах, чтобы обновить или заменить.

Тогда возникла идея - рисовать одноцветные изображения, кодировать их в строку и хранить прямо в свойствах объекта (например - кнопки). Самый простой вид кодировки - когда шесть точек изображения превращаются в шестибитный код, соответствующий некоторому символу из ASCII таблицы с заданным базовым смещением...

Подход к задачам

• Разные задачи, проекты и команды требуют разных подходов. Например, сделать пейсмейкер без автоматических тестов было бы безответственным решением – кто-то может от этого пострадать. И вместе с тем, глупо изводиться по поводу автоматических тестов на геймджеме, куда вы отправились на выходных. Содержание понятия «хороший код» меняется в зависимости от контекста, и нужно адаптировать свой подход под конкретную ситуацию.
• Делайте марш-броски. Бывает, что я ставлю себе цель довести какую-то функциональность до готовности в кратчайшие сроки, пусть даже срезая углы где только можно, с кодом ужасного качества и TODO на каждом шагу. Когда у меня появится что-то рабочее, тогда и буду приводить всё в должный вид. Я пришел к выводу, что это хороший способ обозначить для себя проблемные зоны, а также неплохой путь к ускорению процесса разработки. На эту тему есть статья «Выбросьте первый набросок кода».
• Если я бьюсь головой об задачу и никак не могу сдвинуться с мертвой точки, значит, необходимо оторваться от нее на какое-то время.
• Прежде чем начать работу над сложной задачей, я задаю себе вопрос: «А что если вообще этого не делать?» Как правило, вопрос оказывается глупым и выполнять задачу все-таки приходится. Но примерно в пяти процентах случаев я осознаю, что определенную часть работы можно спокойно пропустить.

Недавно мы публиковали подборку докладов по C++, но не будем же мы обделять и C# разработчиков. Поэтому предлагаем вашему вниманию интересные доклады из мира .NET и C#.

Материал подготовлен на основе выступления с CppCon 2015 "Greg Law: Give me 15 minutes & I'll change your view of GDB" (доступно по ссылке ). Многие моменты я изменял и корректировал, поэтому учтите, что перевод достаточно вольный.

И да, вынесем за скобки вопрос о том, насколько GDB в целом удобная или неудобная программа, и что в принципе лучше использовать для дебаггинга: в данной статье будет рассматриваться именно работа с GDB.

В статье будет рассматриваться отладка кода на C в ОС Linux.

Я приведу краткую инструкцию, как быстро собирать проект и деплоить docker. Флоу будет очень простым: одним job мы собираем образ (с указанием тэга или ветки) и кладем в приватный репозиторий образов GitHub, а другим - job деплоим оттуда. Это удобно, когда есть несколько сред и мы один раз собираем и контейнер запускаем из него с разными переменными среды.

Когда я первый раз услышал про .NET Aspire, я подумал что это какая-то очередная лажа от Майкрософта, про которую все забудут через неделю.

Особенно, учитывая какую дичь часто завозят в шарп (например те же ужасно спроектированные Primary Constructor'ы про которые я писал, или вот прикол-пропозал от самого Тоуба). Так что ожидания у меня, честно говоря, были ниже нуля.

Но попробовав его лично, я был, честно говоря, шокирован. Трепещите, жависты!! Трепещите гошники! Трещепищите питонисты - такого вы еще точно не видели.

Я даже представить не мог, что DevEx можно сделать настолько офигительным.

В этой статье мы рассмотрим, как развернуть на сервере Asp.Net приложение. Подключим его к PostgreSQL и сделаем так, чтобы доставка обновлений осуществлялась через простое обновление кода в Git-репозитории.

Данный материал позволит вам подготовиться к собеседованию, освежить знания или познакомиться с такими терминами как транзакции, ACID и уровни изоляции.

Важно отметить, что речь пойдет о реляционных базах данных, которые наилучшим образом подходят для транзакций и соответствуют критериям ACID.

Придерживаясь великой цитаты "правила созданы для того, чтобы их нарушать", давайте нарушим какие-то основополагающие правила CLR. Как на счет того, чтобы послать GC с его работой в отставку и самим заняться размещением в памяти экземпляров классов? Заодно разберемся, как все это работает где-то там под капотом CLR.

Продолжаю публикацию расширенных транскриптов лекционного курса "PostgreSQL для начинающих", подготовленного мной в рамках "Школы backend-разработчика" в "Тензоре".

В этой лекции мы узнаем, что такое план выполнения запроса, как и зачем его читать (и почему это совсем непросто), и о каких проблемах с производительностью базы он может сигнализировать. Разберем, что такое Seq Scan, Bitmap Heap Scan, Index Scan и почему Index Only Scan бывает нехорош, чем отличается Materialize от Memoize, а Gather Merge от "просто" Gather.

Как обычно, для предпочитающих смотреть и слушать, а не читать - доступна видеозапись (часть 1, часть 2) и слайды.

Статья про разработку системы управления робототехнического устройства на примере привода рулевой поверхности малогабаритной ракеты.