Поймал себя на ощущении, что хочется поделиться своим опытом работы с интеловской энергонезависимой памятью (Intel Optane memory или Intel PMem). Я буду для краткости называть ее ПМем. Думаю, что несмотря на объем продаж в сотни миллионов долларов, пока мало кто с ней сталкивался и знает ее специфику. Я же по долгу службы занимаюсь ей уже довольно продолжительное время и гонял на ней различные приложения и микро-бенчмарки. А также добивался ее эффективного использования модифицируя под нее клиентские коды.

В принципе литературы по ней навалом, по крайней мере на английском, но практические советы и простое и понятное описание ее поведения найти не просто, если вообще возможно. Я хочу рассказать что от нее можно ожидать, специфику ее режимов работы в тесной привязке к производительности. А также поясню, в каких случаях она работает хорошо, и в каких вряд ли оправдает ожидания. На всякий случай здесь интеловская заглавная маркетинговая страница по этой технологии.

• 75 лекций на русском от Y Combinator (из 172)
• Подборка 143 переводов эссе Пола Грэма (из 184)
• Все статьи Тима Урбана (Wait But Why) на русском [46 из 99]
• 450 бесплатных курсов от Лиги Плюща
• Онтол от DeepMind: самые полезные материалы по искусственному интеллекту от мирового лидера
• Лучшее в мире видео-объяснение нейронных сетей, глубокого обучения, градиентного спуска и обратного распространения
• 70 офигенных видеокурсов от мировых звёзд

Главная сложность в разработке приложения – накодить его функционал. Например, сделать редактирование текста для приложения-блокнота. Так я полагал, когда был моложе и наивнее.

С тех пор я запустил три приложения руками разработчиков и ещё одно собственноручно. Не бог весть какой опыт, но иллюзий поубавилось. А реализация функционала видится мне теперь самой простой и прогнозируемой задачей из всех.

Хочу поделиться краткой выжимкой из своего опыта: какие неожиданные сложности вас ждут, если вы делаете мобильное приложение впервые.

Не так давно я писал о закрытии моего агентства UXhot. Но до того, как это случилось, нам довелось поработать над юзабилити одного интересного стартапа.

Спойлер: C++ не быстрее и не медленнее и вообще смысл не в этом. Эта статья является продолжением славных традиций развенчания мифов крупных российских компаний о языке Rust. Предыдущая была "Go быстрее Rust, Mail.Ru Group сделала замеры".

Недавно я пытался заманить коллегу, сишника из соседнего отдела, на Тёмную сторону Rust. Но мой разговор с коллегой не задался. Потому что, цитата:

В 2019 году я был на конференции C++ CoreHard, слушал доклад Антона antoshkka Полухина о незаменимом C++. По словам Антона, Rust еще молодой, не очень быстрый и вообще не такой безопасный.

Антон Полухин является представителем России в ISO на международных заседаниях рабочей группы по стандартизации C++, автором нескольких принятых предложений к стандарту языка C++. Антон действительно крутой и авторитетный человек в вопросах по C++. Но доклад содержит несколько серьёзных фактических ошибок в отношении Rust. Давайте их разберём.

Рисунок 1. Сравнение различных квазислучайных последовательностей с низким расхождением. Заметьте, что предлагаемая мной $$-последовательность создаёт более равномерно распределённые точки, чем все остальные методы. Более того, все остальные методы требуют тщательного подбора базовых параметров, а в случае неправильного подбора приводят к вырожденности (например справа вверху)

• Последовательности с низким расхождением в одном измерении
• Методы с низким расхождением в двух измерениях
• Расстояние упаковки
• Множества с многоклассовым низким расхождением
• Квазислучайные последовательности на поверхности сферы
• Квазипериодический тайлинг плоскости
• Маски дизеринга в компьютерной графике

Или как сэкономить 15% и более от бюджета на разработку

Введение

Наименее важное время в которое мы живём — это настоящее.
Алан Кей

Добрый день/вечер/ночь/утро! Есть один экспериментальный курс по операционным системам. Есть он в Стэнфордском университете. Но часть материалов доступно всем желающим. Помимо слайдов доступны полные описания практических занятий.

Чем этот курс отличается от прочих других? Большая часть кода пишется самостоятельно и выполняется на вполне реальном современном железе. В качестве целевой платформы выбран Raspberry Pi 3 model B. Т.е. достаточно актуальная архитектура AArch64. ARMv8 Cortex-A53, четыре ядра, 64-бита и вот это всё. В качестве основного языка программирования выбран Rust. Который безопасный, быстрый, без GC и так далее. Его, Rust, предполагается изучать во время курса.

Тут есть про диски, файловые системы, операции ввода-вывода, потоки /процессы, планирование, виртуальную память, защиту и безопасность, прерывания, параллелизм и синхронизацию. Как и в любом другом, уважающем себя курсе. Разница в актуальности материала и в количестве практики. Коддить придётся много.

Общаются между собой две машины. Шлют друг другу цифровые данные, натурально нули и единицы. Только канал между ними не очень: биты регулярно то искажаются, то пропадают вовсе. Допустим, наш канал из 20 бит в среднем один бит ломает, другой теряет. А теперь пишем алгоритм, наиболее оптимально эти данные передающий.