Или ещё один способ показать своё превосходство над "average Windows fan".

Дружим современный мем со старым и почти забытым инструментом.

Математика везде в нашей жизни, но в программировании, а особенно ML ее два раза больше. Обычно Питон берут в пример самого "научного" языка программирования из-за математических фреймворков. Как не Питон может помочь оперировать математическими абстракциями, некоторые из сферы ресерча пользуются исключительно питоном для всяких научных изысканий — сегодня мы поговорим про библиотеку NumPy и работу с массивами. 

Самая новичковая "библиотека" с примочками в виде SciPy и Matplotlib предназначена для работы с многомерными массивами. NumPy – основа для многих других библиотек для машинного обучения, таких как SciPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow. 

Pandas, например, строится поверх NumPy и позволяет работать со структурами данных высокого уровня по типу DataFrame и Series. При помощи NumPy можно проводить преобразование категориальных данных в числовой формат, например, с использованием кодирования one-hot.

Несколько лет тому назад я опубликовал на Хабре статью под названием "Буддизм с точки зрения программиста". Этот пост имел огромную популярность, читатели приняли его с большой теплотой. До сих пор я часто получаю от людей сообщения с благодарными отзывами на него и рассказами о том, как после прочтения этого текста поменялись их взгляды на жизнь.

С тех пор многое в моей жизни изменилось. В чём-то я поменял свой взгляд на мир, в чём-то напротив убедился ещё сильнее, в чём-то просто углубил своё понимание. Данный текст - это результат пройденного с момента публикации предыдущего поста пути духовных поисков, последовавших за некоторыми тяжелыми и отчасти трагическими событиями моей жизни. Хотя во многом тема текущего поста перекликается с темой предыдущего, его основная мысль отнюдь не в рассмотрении буддизма, а в поиске смысла жизни с точки зрения рационального ума программиста.

Эта статья основана на истории об одном личном челлендже. Задача звучала так: помочь с реализацией взаимодействия компонентов в программном комплексе заказчика. Иными словами, понадобилось IPC для дальнейшего развития продукта. Вызов заключался в том, что в обязательных требованиях стояло использование чистого С. Другие языки, включая С++ и Go, не рассматривались. 

В итоге я получил интересный опыт в рамках системного и параллельного программирования. Меня зовут Алексей Буреев, я работаю старшим инженером по разработке ПО в YADRO, сейчас мой основной рабочий язык программирования — Golang. В этой статье я проведу небольшой эксперимент: покажу, как можно решить одну задачу с помощью разных языков программирования. Языку С я противопоставлю Go, в основе которого есть исторические наработки проектирования языка С. Для этого немного заглянем «под капот» стандартных типов данных, которые уже были заботливо созданы для нас разработчиками языка.

Всех заинтересованных прошу под кат.

Написать этот материал меня побудило... отсутствие хороших статей по корутинам в C++ в русскоязычном интернете, как бы странно это не звучало. Ну серьезно, C++20 существует уже несколько лет как, но до сих пор почти все статьи про корутины, что встречаются в рунете, относятся к одному из двух типов. Или обзор начинается с самых глубин и мелочей, пересказывая cppreference, а потом автор выдыхается и все сводится к "ну а дальше все понятно, возьмите и примените это в своем коде", что напоминает известную картинку с совой. Либо иногда в статьях рассматривается применение корутин на примере генераторов, и этим все и ограничивается. Но, давайте будем честны, генераторы — это замечательно, но за все время моей многолетней карьеры разработчика я, вероятно, делал что‑то подобное генераторам разве что разок, в то время как асинхронный ввод‑вывод приходится использовать почти в каждом проекте. И поэтому меня гораздо больше интересует реализация асинхронного ввода‑вывода с использованием корутин, а не генераторы. Поэтому пришлось разбираться во всем самому.

Предположим, что в программе на C++ вы возвращаете из функции локальную переменную. Что происходит при вызове оператора return: копирование, перемещение или ни то, ни другое? От этого зависит длительность вызова функции и эффективность наших программ. Я постарался разобраться с этим вопросом и дам рекомендации по написанию функций так, чтобы повысить шансы на применение этой оптимизации компиляторами. Ну, а сокращения в названии статьи — это Return Value Optimization (RVO) и Named Return Value Optimization (NRVO).

Эта короткая статья посвящена приблизительному описанию того, что происходит в моём инструменте для смешивания красок.

Инструмент предназначен для виртуального смешения красок, он содержит солвер, генерирующий рецепты для создания цвета из имеющихся красок. Инструмент поставляется с замеренными мной данными для красок Kimera. Он написан на Python 3; в репозитории есть все исходники, и если у вас есть дистрибутив Python, то его можно просто запустить. Также в репозитории есть исполняемый файл Windows, созданный при помощи PyInstaller (см. раздел Releases справа). Ещё я добавил версию для Mac; это файл .dmg и в нём что-то есть, а если нажать на него, инструмент запустится, так что, кажется, всё работает. Но, честно говоря, я редко пользуюсь Mac, поэтому мне сложно сказать, есть ли там всё нужное, или требуется что-то ещё...

Вы можете просто скачать инструмент и экспериментировать с ним. Развлекайтесь, надеюсь, он покажется вам хоть немного полезным.

Ниже представлено более-менее полное описание его работы (и условия, при которых он не работает).

Когда-то давно, году в 2013-м, на глаза мне попался следующий код:

>>>+[[-]>>[-]++>+>+++++++[<++++>>++<-]++>>+>+>+++++[>++>++++
++<<-]+>>>,<++[[>[->>]<[>>]<<-]<[<]<+>>[>]>[<+>-[[<+>-]>]<[[
[-]<]++<-[<+++++++++>[<->-]>>]>>]]<<]<]<[[<]>[[>]>>[>>]+[<<]
<[<]<+>>-]>[>]+[->>]<<<<[[<<]<[<]+<<[+>+<<-[>-->+<<-[>+<[>>+
<<-]]]>[<+>-]<]++>>-->[>]>>[>>]]<<[>>+<[[<]<]>[[<<]<[<]+[-<+
>>-[<<+>++>-[<->[<<+>>-]]]<[>+<-]>]>[>]>]>[>>]>>]<<[>>+>>+>>
]<<[->>>>>>>>]<<[>.>>>>>>>]<<[>->>>>>]<<[>,>>>]<<[>+>]<<[+<<
]<]

Это интерпретатор языка Brainfuck, написанный на самом Brainfuck. Ссылки на оригинал у меня не осталось, только код, так что автора я назвать не смогу.

Мне всегда было безумно интересно узнать, как он работает. И теперь я решил наконец-то это сделать!

Готовитесь к собеседованию за рубежом и переживаете за свой английский? Хотели бы работать в международной компании, но сомневаетесь, хватит ли языка? Не уверены, поймут ли ваш акцент? Тогда эта статья может помочь.

Меня зовут Андрей Столбовский, последние 5 лет я работал в Яндексе, а в прошлом году перешёл в Амазон и теперь работаю Software Development Manager в AWS Redshift – это мой первый полноценный опыт работы в международной компании. 

В этой статье хочу поделиться своими наблюдениями и выводами относительно владения английским языком, которые я сделал после прохождения собеседований и поработав почти год. 

Итак, поехали. 

Рассмотрим, как устроены GPIO-драйверы в Linux, и почему это сделано именно так. Поймем, почему для простого мигания светодиодом в этой операционной системе надо пройти через N слоев абстракции.

Привет, Хабр!

Когда-то давно, лет восемь назад, в одном из моих проектов мне потребовалось отслеживать направление магнитного поля и для этих целей была разработана плата индикатора направления. Прошло время, датчик успешно утерян, но как это бывает, неожиданно возникла необходимость в нем. Поэтому в этой статье я решил описать процесс изготовления данного устройства в домашних условиях и с использованием доступного современного оборудования для DIY.

Приветствую, Хабр!

Сказать, что было сложно – это не сказать ничего грустный смайл… Много фото и много слез.

Разработчики часто сталкиваются с необходимостью разработки многопоточных приложений, поэтому вопросы многопоточности требуют детального изучения. Давайте познакомимся с основными терминами, используемыми в источниках информации о многопоточности, рассмотрим задачи и проблемы многопоточности и изучим средства стандартной библиотеки C++, которые помогут создавать многопоточные приложения.

Цель данной работы – оценить возможность создания эффективной системы распознавания дефектов рельсов по дефектограммам ультразвукового контроля методами ML

Как водится воскресным вечером, снова я с моим компилятором. На этот раз я расскажу, как работают области видимости переменных и как перегружать функции. Это позволит нам скомпилировать демку про́клятого огня, а также я накидал фантазию на тему игрушки арканоид (скриншот на КПДВ, видео в конце статьи). Я на удивление сам долго залипал на эту анимацию :)

На всякий случай я даю код и на wend, и на C, поскольку понимаю, что код на моём языке вряд ли интересен кому-то помимо того, кто реально возьмётся за компилятор. А вот мелкий код с интересными эффектами всегда найдёт свою публику. Кстати, если у вас есть идеи на тему чего-то интересного, что можно запрограммировать в полста строчек кода, делитесь в комментариях, я внимательно слушаю!

❯ Кэши для отдельных ядер процессора