Утром 1 октября 1970 года ученый-компьютерщик Виктор Глушков вошел в Кремль, чтобы встретиться с Политбюро. Он был настороженным человеком с пронзительными глазами в черных очках, с таким типом ума, который, решая одну проблему, мог найти параллельно метод решения всех аналогичных проблем. В тот момент у Советского Союза возникла серьезная проблема. Годом раньше Соединенные Штаты запустили ARPANET, первую распределенную компьютерную сеть с коммутацией пакетов, которая со временем породит интернет, каким мы его знаем сегодня. Распределенная сеть изначально была разработана с целью опередить СССР, позволяя компьютерам ученых и правительственных лидеров США обмениваться информацией даже в случае ядерной атаки. Это была высшая точка технологической гонки, и Советы должны были чем-то ответить.

Здравствуй, уважаемое хабра-сообщество.

Многие, наверное, слышали или читали на хабре об OpenCL – новом стандарте для разработки приложений для гетерогенных систем. Именно так, это не стандарт для разработки приложений для GPU, как многие считают, OpenCL изначально задумывался как нечто большее: единый стандарт для написания приложений, которые должны исполняться в системе, где установлены различные по архитектуре процессоры, ускорители и платы расширения.

Публикую очередную главу из моего курса лекций по компьютерной графике (вот тут можно читать оригинал на русском, хотя английская версия новее). На сей раз тема разговора — отрисовка сцен при помощи трассировки лучей. Как обычно, я стараюсь избегать сторонних библиотек, так как это заставляет студентов заглянуть под капот.

Подобных проектов в интернете уже море, но практически все они показывают законченные программы, в которых разобраться крайне непросто. Вот, например, очень известная программа рендеринга, влезающая на визитку. Очень впечатляющий результат, однако разобраться в этом коде очень непросто. Моей целью является не показать как я могу, а детально рассказать, как подобное воспроизвести. Более того, мне кажется, что конкретно эта лекция полезна даже не столь как учебный материал по комьпютерной графике, но скорее как пособие по программированию. Я последовательно покажу, как прийти к конечному результату, начиная с самого нуля: как разложить сложную задачу на элементарно решаемые этапы.

Внимание: просто рассматривать мой код, равно как и просто читать эту статью с чашкой чая в руке, смысла не имеет. Эта статья рассчитана на то, что вы возьмётесь за клавиатуру и напишете ваш собственный движок. Он наверняка будет лучше моего. Ну или просто смените язык программирования!

Итак, сегодня я покажу, как отрисовывать подобные картинки:

Внезапно ваш диск под завязку забит фотографиями и видео, а впереди новые поездки. Что делать, покупать новый, арендовать дисковое пространство на облаке, или может лучше сжать видео файлы через ffmpeg?

Впрочем зачем себя ограничивать экономией дискового пространства? Предлагаю узнать удивительные возможности обработки фотографий, аудио и видео данных, утилитами командной строки.

Всем привет.

Написал библиотеку для обучения нейронной сети. Кому интересно, прошу.

В наше время редко возникает необходимость писать на чистом ассемблере, но я определённо рекомендую это всем, кто интересуется программированием. Вы увидите вещи под иным углом, а навыки пригодятся при отладке кода на других языках.

В этой статье мы напишем с нуля калькулятор обратной польской записи (RPN) на чистом ассемблере x86. Когда закончим, то сможем использовать его так:

$ ./calc "32+6*" # "(3+2)*6" в инфиксной нотации
30

Весь код для статьи здесь. Он обильно закомментирован и может служить учебным материалом для тех, кто уже знает ассемблер.

Начнём с написания базовой программы Hello world! для проверки настроек среды. Затем перейдём к системным вызовам, стеку вызовов, стековым кадрам и соглашению о вызовах x86. Потом для практики напишем некоторые базовые функции на ассемблере x86 — и начнём писать калькулятор RPN.

Я побывал на многих плохих собеседованиях, и в качестве кандидата и в качестве ведущего, и в качестве наблюдателя. В результате сформулировался крайне субъективный набор заметок о том, как стоит и как не стоит проводить собеседование разработчиков.

Собеседование — это экзамен

Ведущий — строгий учитель, а кандидат — студент. Классический сеттинг. Обычно проходит так. Спросили откуда ты, что ты, и потом пошло техническое собеседование.

Начинается с простых вопросов на раскачку, примерно таких:

В этой статье мы поговорим о «магической» константе 0x5f3759df, лежащей в основе элегантного алгоритмического трюка для быстрого вычисления обратного квадратного корня.

Вот полная реализация этого алгоритма:

float FastInvSqrt(float x) {
  float xhalf = 0.5f * x;
  int i = *(int*)&x;  // представим биты float в виде целого числа
  i = 0x5f3759df - (i >> 1);  // какого черта здесь происходит ?
  x = *(float*)&i;
  x = x*(1.5f-(xhalf*x*x));
  return x;
}

Этот код вычисляет некоторое (достаточно неплохое) приближение для формулы



Сегодня данная реализация уже хорошо известна, и стала она такой после появления в коде игры Quake III Arena в 2005 году. Её создание когда-то приписывали Джону Кармаку, но выяснилось, что корни уходят намного дальше – к Ardent Computer, где в середине 80-ых её написал Грег Уолш. Конкретно та версия кода, которая показана выше (с забавными комментариями), действительно из кода Quake.
В этой статье мы попробуем разобраться с данным хаком, математически вывести эту самую константу и попробовать обобщить данный метод для вычисления произвольных степеней от -1 до 1.

Да, понадобится немного математики, но школьного курса будет более, чем достаточно.

Автор: Игорь Пантелеев, Software Developer, DataArt

Распознавание изображений очень широко используется в машинном обучении. В этой области существует множество различных решений, однако потребностям нашего проекта ни оно из них не удовлетворяло. Нам понадобилось полностью локальное решение, которое способно работать на крошечном компьютере и передавать результаты распознавания на облачный сервис. В этой статье описывается наш подход к созданию решения для распознавания изображений с помощью TensorFlow.

Задача

Передо мной возникла задача написать загрузчик библиотек, имеющий возможность предоставить какие-то интерфейсные функции внешней динамической библиотеке. Решение должно быть максимально кроссплатформенно (как минимум, работать на Linux и Windows). Загружаться должны библиотеки, написанные на различных языках программирования, поддерживающих создание динамических библиотек. В качестве примера были выбраны языки C и Pascal.

Решение

Основной загрузчик библиотек написан на языке C. Для того, чтобы загружаемые библиотеки имели возможность использовать функции основной программы, основная программа разделена на 2 части: на основной и подгружаемый модули. Основной модуль нужен просто для запуска программы, подгружаемый модуль — это также динамическая библиотека, связываемая с основным модулем во время его запуска. В качестве компиляторов были выбраны gcc (MinGW для Windows) и fpc.
Здесь будет приведён упрощённый пример программы, позволяющий разобраться в данном вопросе и учить первокурсников писать модули к своей программе (в школе часто преподают именно Pascal).

В данной статье я рассматриваю процесс написания простого драйвера PCI устройства под OC Linux. Будет кратко изучено устройство программной модели PCI, написание собственно драйвера, тестовой пользовательской программы и запуск всей этой системы.

В качестве подопытного выступит интерфейс датчиков перемещения ЛИР940/941. Это устройство, отечественного производства, обеспечивает подключение до 4 энкодеров с помощью последовательного протокола SSI поверх физического интерфейса RS-422.