Занимаясь программированием рендеринга графики, мы живём в мире, в котором обязательны низкоуровневые оптимизации, чтобы добиться GPU-фреймов длиной 30 мс. Для этого мы используем различные методики и разработанные с нуля новые проходы рендеринга с повышенной производительностью (атрибуты геометрии, текстурный кеш, экспорт и так далее), GPR-сжатие, скрывание задержки (latency hiding), ROP…

В сфере повышения производительности CPU в своё время применялись разные трюки, и примечательно то, что сегодня они используются для современных видеокарт ради ускорения вычислений ALU (Низкоуровневая оптимизация для AMD GCN, Быстрый обратный квадратный корень в Quake).


Быстрый обратный квадратный корень в Quake

Но в последнее время, особенно в свете перехода на 64 бита, я заметил рост количества неоптимизированного кода, словно в индустрии стремительно теряются все накопленные ранее знания. Да, старые трюки вроде быстрого обратного квадратного корня на современных процессорах контрпродуктивны. Но программисты не должны забывать о низкоуровневых оптимизациях и надеяться, что компиляторы решат все их проблемы. Не решат.

Эта статья — не исчерпывающее хардкорное руководство по железу. Это всего лишь введение, напоминание, свод базовых принципов написания эффективного кода для CPU. Я хочу «показать, что низкоуровневое мышление сегодня всё ещё полезно», даже если речь пойдёт о процессорах, которые я мог бы добавить.

В статье мы рассмотрим кеширование, векторное программирование, чтение и понимание ассемблерного кода, а также написание кода, удобного для компилятора.

Код — это мысль. Появляется задача, и разработчик думает, как её решить, как выразить требования в функциях и классах, как сдружить их, как добиться строгости и корректности и как подмастить бизнес. Практики, методики, принципы, шаблоны и подходы — всё нужно учесть и всё нужно помнить.

И вместе с этим мы видим повсеместную эпидемию менеджеров, хелперов, сервисов, контроллеров, селекторов, адаптеров, геттеров, сеттеров и другой нечисти: всё это мёртвый код. Он сковывает и загромождает.

Бороться предлагаю вот как: нужно представлять программы как текст на естественном языке и оценивать их соответственно. Как это и что получается — в статье.

Когда вы думаете о блокнотах Jupyter, на ум, вероятно, приходит код Python, R, Julia или Scala, а не .NET. Сегодня мы рады сообщить, что вы можете писать .NET-код в Jupyter Notebooks.

Try .NET развился, чтобы поддерживать больше интерактивных возможностей в Интернете с помощью сниппетов исполняемого кода, генератора интерактивной документации для .NET Core с глобальным инструментом dotnet try. Ну а теперь .NET доступен в Jupyter Notebooks.

Новая работа Google предлагает архитектуру нейронных сетей, способных имитировать врожденные инстинкты и рефлексы живых существ, с последующим дообучением в течение жизни.

А также значительно уменьшающую количество связей внутри сети, повышая тем самым их быстродействие.

Профессия программиста становится все более массовой и востребованной. Сейчас порог вхождения в ИТ-сферу в принципе снизился, но продолжает расти интерес к ИТ-технологиям в целом, и к программированию в частности.

Среди ИТ-компаний и программистов, тем не менее, растет конкуренция. Однако стоит отметить, что, по крайней мере, на рынке труда она достаточно честная. Например, принимая на работу программиста работодатель в первую очередь будет оценивать уровень реальных знаний и навыков, а не цвет диплома. Впрочем, эта ситуация способствует распространению «программистов-самоучек», которые ограничены узкой специализацией. Для них нередко оказывается справедливо выражение «шаг вправо, шаг влево – расстрел». Так что, сейчас недостаточно сказать: этот человек – «ИТшник», или даже программист. Программист программисту рознь.

Специализации программистов множатся и развиваются, программист, специализирующийся в одной области приложений, не всегда может понять своего коллегу, работающего в другой области. Хотя вроде бы и языки программирования, и технологии одни и те же. Области приложений могут кардинально отличаться друг от друга, и для того, чтобы писать специализированные программы, мало знать языки и технологии программирования, нужно хорошо разбираться в той области, для которой разрабатывается программный продукт. В последнее время все чаще при изучении предметной области возникает необходимость в математической формализации.

Создание систем с низкой связанностью (Low Coupling) между модулями обеспечивает множество преимуществ при разработке ПО. В приложениях, написанных с использованием каркаса CSLA .NET, применение стандартных шаблонов для разрыва зависимостей не всегда может быть очевидно.

В данной статье будет рассмотрен вариант отделения слоя доступа к данным (Data Access Layer, DAL) от слоя бизнес логики (Business Layer) при помощи шаблона Repository и описан наиболее распространенный способ внедрения зависимостей (Depency Injection) в бизнес-объекты CSLA .NET. Используется CSLA версии 4.1.

Учиться программированию — пожизненная затея. Почти всегда будет попадаться что-то новое, о существовании чего вы ещё не знали.

Я общаюсь с большим количеством студентов, изучающих информатику, и многие из них считают, что научатся в университете программированию, а потом просто пойдут и применят эти знания в своей работе. Возможно, они постигнут какие-то бизнес-знания в процессе. Но профессиональные программисты сразу поймут, что они совсем новички, эти университетские выпускники.

После разговора с @PrototypeAlex, где мы обсуждали множество этапов, которые проходят разработчики, у меня появилось вдохновение написать об этом. За 30 лет, которые я пишу код, я прошёл почти через каждый описанный в статье этап, и некоторые были особенно болезненными.

Узнаёте себя на каком-нибудь из этих этапов? И что я пропустил? Многие этапы ускользают из моего поля зрения; мы никогда не перестаём учиться и делать открытия.

Великий Копипастер

Писать код трудно, но люди решили проблему за вас! Ваш браузер переходит к Stack Overflow при вводе "s" в адресной строке, и вы часами вставляете различные фрагменты кода, чтобы увидеть, какой из них выполняет то, что вам требуется. Иногда это высасывает моральные силы, но в итоге у вас появляется хоть какой-то рабочий код.

Неспособность рассуждать о коде

«Рассуждать о коде» значит понимать порядок исполнения инструкций («исполнять программу в голове»), зная, каково предназначение кода.

Симптомы

• Наличие «волшебного», «вуду» кода или кода, который не имеет никакого отношения к целям программы, но всё равно тщательно поддерживается (например, инициализация переменных, которые никогда не используются, вызов функций, не имеющих отношения к цели, создание выходных данных, которые не используются, и т.д.).
• Многократные вызовы идемпотентных функций (например, вызов save() по нескольку раз, «чтобы уж точно»).
• Исправление ошибок написанием избыточного кода, который замещает данные, полученные при исполнении неисправного кода.
• «Йо-йо код», который конвертирует значения в различные представления, а потом конвертирует их обратно ровно в то же представление, с которого начинали (например, преобразование десятичного числа в строку, а потом обратно в десятичное число, или padding строчки с последующим trim'ом).
• «Бульдозерный код», который создает впечатление рефакторинга посредством разбития кусков кода на процедуры, которые, правда, затем невозможно использовать где-либо еще (высокая когезия).

От переводчика:
Уже опубликовано много материалов по MVC и его производным паттернам, но каждый понимает их по-своему. На этой почве возникают разногласия и холивары. Даже опытные разработчики спорят о том, в чем отличие между MVP, MVVM и Presentation Model и что должен делать тот или иной компонент в каждом паттерне. Ситуация усугубляется еще и тем, что многие не знают истинную роль контроллера в классическом варианте MVC. Предлагаю вашему вниманию перевод хорошей обзорной статьи, которая многое проясняет и расставляет всё по своим местам.