КДПВ

Кто-то создает программное обеспечение с открытым исходным кодом, а я провожу много времени размышляя над тем, как сделать программное обеспечение лучше. Бесконечный поток просьб о помощи на форумах Stack Overflow, GitHub, Slack, в электронных письмах и личных сообщениях неизбежен. К счастью, в итоге вы знаете многих людей, которые добились определенного успеха и сделали фантастические вещи, и знание о том, что вы приняли в этом участие благодаря вам и вашей помощи, является хорошей мотивацией для новых достижений.

У вас возникает вопрос: какие качества программного обеспечения приводят разработчика к успеху или к неудаче? Как я могу улучшить свой софт и помочь бо́льшему количеству людей стать успешным? Я могу ясно сформулировать некоторые основные принципы или полагаюсь на интуицию в зависимости от конкретного случая? (Рождение и воплощение одной мысли это два совершенно разных действия).

Возможно это что-то вроде принципов Дитера Рамса, способствующих качественному дизайну программного обеспечения?

• Хороший проект является инновационным.
• Хороший проект делает продукт полезным.
• Хороший проект эстетичен.
• Хороший проект делает продукт понятным.
• Хороший проект ненавязчив.
• Хороший проект честен.
• Хороший проект длителен.
• Хороший проект продуман до мельчайших деталей.
• Хороший проект безвреден для окружающей среды.
• В хорошем проекте дизайна настолько мало, насколько это возможно.

В этой статье наши инженеры хотели бы поделиться с Хабром достаточно интересным инструментом, который можно эффективно применять для фильтрации зашумленных сигналов, пользуясь априорным знанием об унимодальности сигнала.

Задача оффлайновой фильтрации сигналов в случае, когда ожидаемая форма сигнала известна с точностью до нескольких неизвестных параметров, сводится к задаче аппроксимации. Например, если известно, что сигнал линейно растет на рассматриваемом промежутке, задача сведётся к линейной регрессии, а если можно предположить, что шум — нормален, то правильным методом будет МНК. Но однажды мы столкнулись с задачей оценки формы профиля рентгеновского микрозонда (пучка), про которую априори было достоверно известно только одно: профиль унимодален, а именно имеет ровно один максимум. Оказывается, и в этом случае можно наилучшим (в смысле, например, L2 метрики) образом приблизить экспериментальный сигнал функцией, принадлежащей известному множеству (множеству унимодальных функций). Причём — с приемлемой ассимптотикой вычислительной сложности.

===> ===>

От переводчика:

Данная публикация является третьей и последней статьей цикла, стихийно возникшего после публикации перевода статьи "How to C in 2016" в блоге Inoventica Services. Тут критикуются некоторые изложенные в оригинале тезисы и окончательно формируется законченная "картина" мнений о поднимаемых автором первой публикации вопросах и методах написания кода на С. Наводку на англоязычный оригинал предоставил пользователь ImpureThought, за что ему отдельное спасибо. Со второй публикацией, наводку на текст которой дал, как я думаю, знакомый многим, пользователь CodeRush, можно ознакомиться здесь.

Мэтт (на сайте которого не указана фамилия автора, по крайней мере, насколько мне известно) опубликовал статью «Программирование на С в 2016 году», которая позже появилась на Reddit и Hacker News, именно на последнем ресурсе я ее и обнаружил.

Да, можно бесконечно "обсуждать" программирование на С, но есть аспекты, с которыми я явно несогласен. Эта критическая статья написана с позиций конструктивной дискуссии. Вполне возможно, что в отдельных случаях прав Мэтт, а заблуждаюсь я.

Я не цитирую всю публикацию Мэтта. В частности, решил опустил некоторые пункты, с которыми согласен. Начнем.