Пользователь
Hello world!
Представляю вашему вниманию бонусную часть практического руководства по Rust.
Другой формат, который может показаться вам более удобным.
Руководство основано на Comprehensive Rust — руководстве по Rust от команды Android в Google и рассчитано на людей, которые уверенно владеют любым современным языком программирования. Еще раз: это руководство не рассчитано на тех, кто только начинает кодить 😉
Данные - это важный компонент системы. Приложение может хранить их где угодно, но в результате все сводится к файлам. Файлы - это хорошая абстракция, но она протекает: если не знать того, как работают ОС или гарантии файловой системы, то легко выстрелить себе в ногу.
Меня увлекла тема отказоустойчивости, а конкретно - отказоустойчивой работы с файлами. В этой статье я попытался соединить все полученные знания:
Кто участвует в процессе записи
Ошибки, которые могут произойти
Что от нас зависит, а что нет
И самое главное - как это этого защититься
В прошлых двух частях мы ознакомились с синтаксической моделью F#-кода и с инструментами для неё. Объёмный пример туда уже не влез, но необходимость в нём осталась. Так родились ещё две заключительные части цикла. Их объединяет общий проект, но в остальном они представляют собой сборную солянку фактов, практик и наблюдений, которые было бы трудно разместить в каталогизированной документации.
Мы возьмём сугубо игровую задачу с понятным результатом и на её примере узнаем:
• на какие ноды AST стоит обратить внимание в первую очередь;
• где Fantomas-у нельзя доверять;
• где можно хакать;
• где лучше придерживаться пуризма;
• и как на F# можно строить Fluent API.
В этой части мы сосредоточимся на общей организации генератора, входных данных и основных элементах AST. В следующей сделаем то же самое, но на более сложном уровне, сместив повествование в сторону устройства Fluent API.
Hello world!
Представляю вашему вниманию первую часть практического руководства по Rust.
Другой формат, который может показаться вам более удобным.
Руководство основано на Comprehensive Rust — руководстве по Rust от команды Android в Google и рассчитано на людей, которые уверенно владеют любым современным языком программирования. Еще раз: это руководство не рассчитано на тех, кто только начинает кодить 😉
Да вымереть не могут.
Откуда это всё пошло? Чем так условные «программисты» не угодили? И почему именно программисты?
Ваш покорный слуга работал с MSSQL с версии 6.5, но в качестве экзотики застал версии 6.0 и 4.2. Да, я супер стар!
Но осталось ли в MS SQL что-либо с тех времен?
К написанию этой заметки меня сподвигло почти полное отсутствие информации на русском языке относительно эффективной реализации алгоритма оптимального префиксного кодирования алфавита с минимальной избыточностью, известного по имени своего создателя как алгоритм Хаффмана. Этот алгоритм в том или ином виде используется во многих стандартах и программах сжатия разнообразных данных.
Ещё один способ играть в старые игры на современном железе. Шок от первого использования PCeM v17. И то, как он вернул радостные ощущения от игры с настоящим «Voodoo» без NGlide Wrapper.
Как и всегда, полно дилетантства, непрофессионализма и прочей ереси.
От умного риска до победы близко. Кто не рискует, тот не пьет шампанского. Без риска и жизнь пресна.
Эти и многие другие пословицы и поговорки про риск, знакомые нам с раннего детства, закрепляются на подсознательном уровне и, как правило, создают положительный образ риска. Однако на практике риск приносит далеко не только выигрыши. Например, портфель инвестора, который слишком часто рискует и вкладывает весь свой капитал сразу, в краткосрочной перспективе может взлететь до небес, но в долгосрочной непременно приведет к огромным финансовым потерям. Но можно ли каким‑нибудь образом найти золотую середину? Безусловно, и в этом нам поможет критерий Келли.
Всем привет! Меня зовут Нурислам (aka tonitaga), и сегодня я бы вам хотел рассказать об Базовых алгоритмах на графах.
Для меня уравнения в частных производных -- это очень красивая история из студенчества. Почему? Это невероятно красиво. Но что особенно стало для меня захватывающим, так это то, что дифуры в широком смысле прикладной математики -- это тот самый пример, когда математика и компьютер используются вместе, чтобы представить некоторую компьютерную модель вполне реальных процессов. Как вы уже, наверное, догадались, речь пойдёт про то, как вообще можно попробовать решать дифференциальные уравнения в частных производных на компьютере. Мы попробуем это сделать на примере волнового уравнения и с использованием уже ставших привычными python, scipy и numpy. Если вы примерно помните математику, но панически боялись дифуров или они просто как-то обошли вас стороной, то добро пожаловать.
Привет, Хабр!
В прошлой статье я рассказывал об ускорении копирования элементов одного слайса в другой с помощью средств Go. В этот раз я решил пойти дальше и посмотреть, что можно достичь, начав разговаривать с процессором на его языке. Я выбрал одну из оптимизированных версий функции Copy в качестве объекта исследования из решения задачи VK Cup'22/23, которая копирует только синий компонент RGBA в Paletted картинку. Если интересно узнать как её ускорить почти в 10 раз, прошу под кат.
При написании высокоуровневого кода мы редко задумываемся о том, как реализованы те или иные инструменты, которые мы используем. Ради этого и строится каскад абстракций: находясь на одном его уровне, мы можем уместить задачу в голове целиком и сконцентрироваться на её решении.
И уж конечно, никогда при написании a * b мы не задумываемся о том, как реализовано умножение чисел a и b в нашем языке. Какие вообще есть алгоритмы умножения? Это какая-то нетривиальная задача?
В этой статье я разберу с нуля несколько основных алгоритмов быстрого умножения целых чисел вместе с математическими приёмами, делающими их возможными.
Unicode – это набор символов, целью которого является определение всех символов и глифов всех человеческих языков, живых и мертвых. Поскольку всё больше и больше программ должны поддерживать несколько языков или просто любой язык, юникод в последние годы приобретает всё большую популярность. Использование различных наборов символов для разных языков может быть слишком обременительным для программистов и пользователей.
К сожалению, юникод привносит свои требования и подводные камни, когда речь заходит о регулярных выражениях. Но в дополнение к сложностям, он также приносит и новые возможности.
Исследование исполняемого файла можно разделить на три этапа: поверхностный, глубокий, хирургический. На первом мы малыми силами собираем информацию о подопытном файле. Под «малыми силами» я подразумеваю легкие в использовании и широко распространенные средства анализа. В этой статье мы поговорим о них и для наглядности взломаем несложную защиту.
x86_64 Linux и в то же время начал погружаться в исходный код ядра Linux.
В одной конторе соискателю на позицию Senior C# developer выдали тестовое задание: отсортировать файл со строками определенного формата.
Требования такие:
* Формат строки: число, точка, пробел, далее любые символы до конца строки.
* Порядок сортировки — сначала сортируем текстовой части строки, потом по числу если текстовые части совпадают.
* Кодировка — UTF-8.
* Размер файла — 100гб - гарантированно больше объема ОП.
Должно отработать за 1 час на машине проверяющего, вряд ли там будет супер-быстрый SSD и огромное количество оперативной памяти.
Как и многие другие программисты, узнав о таком тестовом задании, я возмутился. Внешнюю сортировку слиянием практически всех проходили в ВУЗе, но практически никто никогда не писал её. Задача очень непрактическая и непонятно какие навыки проверяет. Так мне казалось.
Эта задача вызвала бурные обсуждения о способах её решения. Многие программисты, причисляющие себя к рангу senior, предложили использовать базы данных, ибо не барское это дело - вручную писать алгоритмы сортировки. Некоторые даже попытались сделать решение на Apache Spark. Однако никто до конца задачу не решил, ибо мало кому удалось отсортировать в нужном порядке даже 10ГБ файл менее чем за 15 минут без SSD.
Я подумал, что стоит решить задачу до конца с помощью программирования, и тоже причислить себя к рангу senior developer.
Чтобы стать экспертом в этом вопросе, мне пришлось провести целый ряд исследований. В итоге я составила чек-листы по самым популярным странам, собрала советы у ветеринаров и проанализировала успешные и неуспешные кейсы. Делюсь статистикой и полезными ссылками. И конечно, фотографиями котов и собак.