Привет, Хабр!

Ровно год назад мы — небольшое сообщество — собрались, чтобы переводить на русский самые крутые образовательные курсы, что есть в открытом доступе (например, физика Уолтера Левина). Без денег — просто интерес. И сегодня мы к вам — с надеждой, что вам понравится, что мы делаем.

Вместо КДПВ — озвученное нами видео 3blue1brown (да-да, мы договорились о переводе с автором самых крутых на Youtube видео про математику-физику-информатику).

В прошлые выходные, изучая интересные факты об аппаратном переключателе контекста 80386, я вдруг вспомнил, что первые версии ядра Linux полагались именно на него. И я погрузился в код, который не видел уже много лет. Сейчас я решил описать это чудесное путешествие по истории Linux. Я покажу все самородки и забавные артефакты, которые нашёл по пути.

Задача: проследить, как изменялось переключение контекста в ядре Linux от первой (0.01) до последней версии LTS (4.14.67), с особым акцентом на первую и последнюю версии.

Имеется игра In Verbis Virtus с необычной механикой — творить заклинания с помощью микрофона.

Это не симулятор Амаяка Акопяна, это головоломка от первого лица с нетипичным управлением.
Для этого в игре используется библиотека распознавания речи Sphinx.

Задумка выглядит интересной, но реализация вышла так-себе (распознавание очень часто промахивается), да и кастовать после первых 20 минут откровенно надоедает.
О том, как это выглядит со стороны — вообще молчу.

Разработчики, к сожалению, не оставили возможности управления заклинаниями с клавиатуры, и я решил это исправить.

Неделю назад я опубликовал очередную главу из моего курса лекций по компьютерной графике; сегодня опять возвращаемся к трассировке лучей, но на сей раз пойдём самую чуточку дальше отрисовки тривиальных сфер. Фотореалистичность мне не нужна, для мультяшных целей подобный взрыв, как мне кажется, сойдёт.

Как всегда, в нашем распоряжении только голый компилятор, никаких сторонних библитек использовать нельзя. Я не хочу заморачиваться с оконными менеджерами, обработкой мыши/клавиатуры и тому подобным. Результатом работы нашей программы будет простая картинка, сохранённая на диск. Я совершенно не гонюсь за скоростью/оптимизацией, моя цель — показать основные принципы.

Итого, как в таких условиях нарисовать вот такую картинку за 180 строчек кода?

В продолжение статьи о тайм-менеджменте предлагаю вашему вниманию историю о своем опыте использования инструмента по работе с интеллект-картами. Последние десять лет я занимаюсь управлением проектами в ИТ и телекоме, и всё это время я использую MindJet MindManager. Сегодня я расскажу, как с его помощью можно организовать задачи проекта и всё то, что происходит в голове проектного менеджера. Рассчитываю, что вы прочтете эту статью, пока пьёте одну чашку кофе, а за несколько последующих — мы с вами её обсудим.

Из этого поста вы узнаете о принципах формирования интеллект-карт, основных фишках MindJet MindManager (далее — Mind) и особенностях его применения в проектной работе управленца.

Я не хотел превращать эту статью в инструкцию или в руководство пользователя. Не судите строго, но информация, приведенная ниже, действительно эффективна, и мне хочется ею с вами поделиться.

Источник

Каждый в той или иной степени ощущал нехватку времени, давление сроков, испытывал стресс от вынужденной спешки и зарекался: уж в следующий раз я точно буду тщательнее следить за временем, смогу заранее всё запланировать, не буду распыляться на много задач или, наоборот, превращусь в супермена и переделаю все дела сразу. Так какая же стратегия наиболее эффективна? Спешить или не спешить? Делать последовательно или параллельно?   

Источник

Q2VKPT — это первая играбельная игра с полным рейтрейсингом, эффективно симулирующая полностью динамическое освещение в реальном времени с помощью тех же современных технологий, которые используются в киноиндустрии (см. Disney's practical guide to path tracing).

Недавний выпуск моделей GPU с функциями трассировки лучей (raytracing) открыл абсолютно новые возможности для будущего игровой графики, однако правильное использование рейтрейсинга — нетривиальная задача. В то время, как некоторые разработчики игр начали исследовать открывающиеся возможности в рендеринге теней и отражений, Q2VKPT стал первым проектом, реализовавшим эффективное общее решение для всех видов переноса света: прямого, рассеянного и отражённого освещения (см. раздел «Медиа»). В киноиндустрии такая унификация привела к значительному улучшению гибкости и продуктивности. Существует вероятность, что подобное развитие технологий в играх обещает схожее улучшение визуальной точности и реализма графики в течение ближайших нескольких лет. Этот проект должен служить подтверждением концепции для области исследований компьютерной графики и игровой индустрии; к тому же он позволяет фанатам игр взглянуть на потенциальное будущее игровой графики. Кроме использования аппаратно ускоряемого рейтрейсинга, Q2VKPT в основном обеспечивает свою эффективность благодаря технике адаптивной фильтрации изображения, которая интеллектуальным образом отслеживает изменения в освещённости сцены, чтобы повторно использовать как можно больше информации из предыдущих вычислений.

Еще в начале 2018 года вышла статья Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet ("Обучение с подкреплением пока не работает"). Основная претензия которой сводилась к тому, что современные алгоритмы обучения с подкреплением требуют для решения задачи примерно столько же времени, как и обычный случайный поиск.

Изменилось ли что-то с того времени? Нет.

Обучение с подкреплением считается одним из трех основных путей к созданию сильного ИИ. Но трудности, с которыми сталкивается эта область машинного обучения, и методы, которыми ученые пытаются бороться с этими трудностями, наводят на мысль что, возможно, с самим этим подходом имеются фундаментальные проблемы.

Всем привет!

Иногда начинающие разработчики не очень хорошо представляют, какую литературу надо читать для серьезного изучения того или иного языка.

Разработка под FPGA (ПЛИС) — это не просто какой-то язык. Это очень объемная область, с огромным количеством подводных камней и нюансов.

В этой статье вы найдете:

• список тем, которые должен освоить начинающий разработчик под FPGA
• рекомендуемую литературу по каждой из тем
• набор тестовых вопросов и лабораторных работ
• классические ошибки новичков (и советы по исправлению)

Добро пожаловать под кат!

Полгода назад один заказчик заинтересовал меня передачей данных по радио для интернета вещей в нашей отечественной версии — NB-FI. Очевидно, что идеологически это система низкоскоростной передачи данных (Ultra-Narrow Band, UNB) SigFox. В деталях есть отличия, которые несомненно можно назвать улучшениями. Например, в NB-FI введено помехоустойчивое кодирование, которое позволяет значительно повысить вероятность доставки сообщения. Более узкая полоса частот также положительно сказывается на сложности оборудования базовой станции. Все это подробно описано в черновике стандарта, который готовится к принятию в РФ в этом, 2019 году. Но в проекте стандарта есть один, как мне кажется существенный, пробел.

Введение

Последние годы стала очень популярна тема микросервисов. Я не попадал на проекты с микросервисами, поэтому мне, естественно, захотелось ближе познакомиться с такой концепцией архитектуры.

Ранее у меня был домашний проект (хотя скорее даже его прототип), который было решено переписать на микросервисы. Проект представлял собой попытку сделать обучающую Java игру. То есть у игрока есть поле, на этом поле он может управлять каким-то юнитом с помощью кода. Пишет код, отправляет на сервер, там он выполняется и возвращает результат, который отображается пользователю.

Всё это было реализовано в виде прототипа — были пользователи, один урок и одна задача для него, возможность отправить код, который компилировался и исполнялся. Кое-какой фронтенд, но в статье о нём речи не будет. Технологии — Spring Boot, Spring Data, Gradle.

В статье будет реализован такой же прототип, но уже на микросервисах. Реализация будет наиболее простым путём (точнее наиболее простым, из известных мне). Реализация будет доступна любому, кто знаком со Spring.

Приветствую!

Товарищи реверсеры, ромхакеры: в основном эта статья будет посвящена вам. В ней я расскажу вам, как написать свой плагин-отладчик для IDA Pro. Да, уже была первая попытка начать рассказ, но, с тех пор много воды утекло, многие принципы пересмотрены. В общем, погнали!

Предисловие для читателей Хабра — статья о поиске работы на рынке разработки в Украине (который в основном об аутсорсе на иностранных заказчиков), поэтому некоторые вещи могут показаться странными (LinkedIn, собеседования с заказчиками, обязательное требование разговорного английского, обсуждение ЗП в долларах) или нерелевантными для РФ. Тем не менее, статья имела большой успех на локальных ресурсах, и читатели попросили меня перевести её на русский.

Этой статьей я хочу начать цикл рассказов о том, как я на протяжении нескольких месяцев проходил собеседования в примерно 20-и разных компаниях на разные должности. Тут будут мои мысли о рынке труда, процессе найма, советы а так же несколько самых интересных историй. Цикл будет состоять из нескольких частей — HR собеседования, технические собеседования, финальные собеседования. Итак, первая часть.

Немного о себе. Программирую со школьного возраста, за деньги работаю 10 с хвостиком лет. Работал админом, программистом, тимлидом, РМ-ом, линейным менеджером. Выполнял обязанности SRE/DevOps, архитекта, HR, офис-менеджера, эникейщика.

Работал в кровавом энтерпрайзе, в стартапе, в аутсорсе. В основном занимался формошлёпством и крудами, имел дело с Java и бэкендом. За последние несколько лет пересел на фуллстек микс из Java, Ruby/RoR, Python, Node.js.

На собеседованиях я позиционировал себя как Senior и выше разработчика, поэтому все ниженаписанное будет актуально для такого уровня и выше. На других позициях опыт может отличаться.

Всего я прошел примерно 20 собеседований с рекрутерами: половина из которых были из агенств и половина — штатные рекрутеры/HR компаний. Так что, могу сказать что некоторая статистика у меня есть.

Вдохновение на написание данной статьи было получено после прочтения похожей публикации для архитектуры x86 [1].

Данный материал поможет тем, кто хочет понять, как устроены программы изнутри, что происходит до входа в main и для чего всё это делается. Также я покажу как можно использовать некоторые особенности библиотеки glibc. И в конце, как и в оригинальной статье [1] будет визуально представлен пройденный путь. В большинстве своём статья представляет собой разбор библиотеки glibc.

Итак, начнём наш поход. Будем использовать Linux x86-64, а в качестве инструмента отладки — lldb. Также иногда будем дизассемблировать программу при помощи objdump.

Исходным текстом будет обычный Hello, world (hello.cpp):

#include <iostream>
int main()
{
        std::cout << "Hello, world!" << std::endl;
}