Java vs. C#… Что может быть лучше вечного спора? Нет, данная статья не посвящена очередному бенчмарку, и даже не является holy war, не стоит даже вопрос: «кто круче».

Для каждой задачи существует свой инструмент. Сравнивать C# и Ruby, например, не имеет смысла, т.к. их целевое предназначение совершенно разное, да и природа также. Однако именно C# и Java являются наиболее близкими по своей философии.

Очень часто коллеги, пишущие на Java, даже не подозревают о многих (!!!) вещах, которые предоставляет (или, наоборот не предоставляет) C#.

Если Вам интересно посмотреть на C# и Java без субъективизма, а также узнать внутреннее устройство той или иной возможности, тогда вперед.

Вопрос устройства зрения заметная часть нейробиологии. Данному вопросу посвящены огромные объемы литературы и четыре нобелевские премии, но в сложившейся ситуации нельзя не заметить то, что изложенное в учебниках устройство зрения млекопитающих не справляется с поставленной задачей. Цель данного эссе показать свод причин, почему не стоит закрывать на это глаза. По сути, будет предъявлен портрет тайны зрения, начиная от разнообразия мелких деталей в самом начале потока зрительной информации у млекопитающих, угрозы от их игнорирования, и заканчивая ворохом проблем в понимании обработки мозгом в конце пути.

Устройство системы зрения

На взгляд любого учебника о зрении мы видим в три этапа. Первый этап: свет попадает на сетчатку и преобразуется в нервное возбуждение фоторецепторов – сенсорных нейронов сетчатки. Кроме того глаз нормализует контрастность и яркость, фокусирует изображение.

В этой статье я расскажу про одну малоизвестную технологию, которая нашла ключевое применение в нашей онлайн-игре для программистов. Чтобы долго не тянуть резину, сразу спойлер: кажется, что такого шаманства в нативном коде Node.js, к которому мы пришли после нескольких лет разработки, до нас еще никто не делал. Движок изолированных виртуальных машин (опенсорсный), который работает под капотом проекта, был написан специально для его нужд, и на данный момент используется в продакшене нами и еще одним стартапом. А возможности изоляции, которые он дает, не имеют аналогов и заслуживают, чтобы о них рассказали.

Но давайте обо всем по порядку.

Предыстория

Вы любите программирование? Не тот рутинный энтерпрайз-кодинг, которым многие из нас вынуждены заниматься 40 часов в неделю, борясь с прокрастинацией, вливая в себя литры кофе и профессионально выгорая; а программирование — ни с чем не сравнимый волшебный процесс трансформирования мыслей в работающую программу, получение наслаждения от того, что только что написанный тобой код воплощается на экране и начинает жить той жизнью, которой велит ему создатель. В такие моменты слово "Создатель" хочется написать с большой буквы — настолько чувство, возникающее в процессе, иногда бывает близко к благоговению.

Жаль лишь, что совсем немного реальных проектов, связанных с каждодневным заработком, могут предложить своим разработчикам такие чувства. Чаще всего для того, чтобы не терять страсть к программированию, энтузиастам приходится затевать интрижку на стороне: программистское хобби, пет-проект, модный open-source, просто скрипт на питоне по автоматизации своего умного дома… или поведения персонажа в какой-нибудь популярной онлайн-игре.

На протяжении довольно долгого времени я и мои коллеги, участники Русскоязычной поддержки Wolfram Mathematica, занимались разработкой и коллекционированием полностью бесплатных и качественных ресурсов на русском языке, которые позволили бы любому желающему научиться программировать на языке Wolfram Language (Mathematica) самостоятельно.

Думаю, что пришла пора рассказать об этом на Хабрахабре, создав статью о разрабатываемой коллекции ресурсов, которая будет постоянно расширяться и пополняться, и будет служить, по сути, русскоязычным аналогом страницы "Where can I find examples of good Mathematica programming practice?" на сайте Mathematica at StackExchange.com.

Для более полного понимания этой статьи, рекомендуется прочитать ее первую часть, где основное внимание было уделено потокам и блокировкам, в ней объяснено много моментов (терминов, функций и т.д.), которые без пояснения будут использованы здесь.
В данной статье будут рассмотрены условные переменные…

В первой части этой статьи основное внимание будет уделено потокам и блокировкам в С++11, условные переменные во всей своей красе будут подробно рассмотрены во второй части…

В заметке обсуждаются алгоритмы решета для поиска простых чисел. Мы подробно рассмотрим классическое решето Эратосфена, особенности его реализации на популярных языках программирования, параллелизацию и оптимизацию, а затем опишем более современное и быстрое решето Аткина. Если материал о решете Эратосфена предназначен в первую очередь уберечь новичков от регулярного хождения по граблям, то алгоритм решета Аткина ранее на Хабрахабре не описывался.

На снимке — скульптура абстрактного экспрессиониста Марка Ди Суверо «Решето Эратосфена», установленная в кампусе Стэнфорского университета

Благодаря кодам Рида-Соломона можно прочитать компакт-диск с множеством царапин, либо передать информацию в условиях связи с большим количеством помех. В среднем для компакт-диска избыточность кода (т.е. количество дополнительных символов, благодаря которым информацию можно восстанавливать) составляет примерно 25%. Восстановить при этом можно количество данных, равное половине избыточных. Если емкость диска 700 Мб, то, получается, теоретически можно восстановить до 87,5 Мб из 700. При этом нам не обязательно знать, какой именно символ передан с ошибкой. Также стоит отметить, что вместе с кодированием используется перемежевание, когда байты разных блоков перемешиваются в определенном порядке, что в результате позволяет читать диски с обширными повреждениями, локализированными близко друг к другу (например, глубокие царапины), так как после операции, обратной перемежеванию, обширное повреждение оборачивается единичными ошибками во множестве блоков кода, которые поддаются восстановлению.

Давайте возьмем простой пример и попробуем пройти весь путь – от кодирования до получения исходных данных на приемнике. Пусть нам нужно передать кодовое слово С, состоящее из двух чисел – 3 и 1 именно в такой последовательности, т.е. нам нужно передать вектор С=(3,1). Допустим, мы хотим исправить максимум две ошибки, не зная точно, где они могут появиться. Для этого нужно взять 2*2=4 избыточных символа. Запишем их нулями в нашем слове, т.е. С теперь равно (3,1,0,0,0,0). Далее необходимо немного разобраться с математическими особенностями.

Поля Галуа

Многие знают романтическую историю о молодом человеке, который прожил всего 20 лет и однажды ночью написал свою математическую теорию, а утром был убит на дуэли. Это Эварист Галуа. Также он несколько раз пытался поступить в университеты, однако экзаменаторы не понимали его решений, и он проваливал экзамены. Приходилось ему учиться самостоятельно. Ни Гаусс, ни Пуассон, которым он послал свои работы, также не поняли их, однако его теория отлично пригодилась в 60-х годах ХХ-го века, и активно используется в наше время как для теоретических вычислений в новых разделах математики, так и на практике.

Последнее время ни один пост от нашей компании не обходился без традиционного вопроса от читателей, «А когда же выйдет ваша кросс-платформенная C/C++ IDE?». И вот сегодня, наконец, мы готовы сказать: Public Early Access Program началась!



Если коротко: тут — скачать, здесь — почитать ознакомительную инструкцию, а под катом — подробности.

Списки с пропусками — это структура данных, которая может применяться вместо сбалансированных деревьев. Благодаря тому, что алгоритм балансировки вероятностный, а не строгий, вставка и удаление элемента в списках с пропусками реализуется намного проще и значительно быстрее, чем в сбалансированных деревьях.

Списки с пропусками — это вероятностная альтернатива сбалансированным деревьям. Они балансируются с использованием генератора случайных чисел. Несмотря на то, что у списков с пропусками плохая производительность в худшем случае, не существует такой последовательности операций, при которой бы это происходило постоянно (примерно как в алгоритме быстрой сортировки со случайным выбором опорного элемента). Очень маловероятно, что эта структура данных значительно разбалансируется (например, для словаря размером более 250 элементов вероятность того, что поиск займёт в три раза больше ожидаемого времени, меньше одной миллионной).

Балансировать структуру данных вероятностно проще, чем явно обеспечивать баланс. Для многих задач списки пропуска это более естественное представление данных по сравнению с деревьями. Алгоритмы получаются более простыми для реализации и, на практике, более быстрыми по сравнению со сбалансированными деревьями. Кроме того, списки с пропусками очень эффективно используют память. Они могут быть реализованы так, чтобы на один элемент приходился в среднем примерно 1.33 указатель (или даже меньше) и не требуют хранения для каждого элемента дополнительной информации о балансе или приоритете.