Как стать автором
Обновить
8
0

Разработчик расширений для IntelliJ

Отправить сообщение

Как в Java устроено выделение регистров в памяти

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров14K

Привет, Хаброжители! Обратите внимание на большую распродажу в честь Старого Нового года.

Когда виртуальная машина Java компилирует ваш исходный код Java в машинный, одна из задач, которые она должна при этом выполнить – решить, где хранить локальные переменные Java и другие подобные временные значения. В вашей машине отсутствует концепция локальных переменных, поэтому на этапе компиляции необходимо определиться, какое место в памяти стека (какой машинный регистр) будет использоваться для хранения каждой переменной. Эта операция называется «выделение регистров». Может показаться, что выделение регистров – сложная абстрактная теоретическая тема, но в этом коротком посте я покажу, как сначала соотнести исходный код Java с теорией, потом понять, как его видит компилятор, а потом – показать результирующий машинный код. В данном случае моя цель – продемонстрировать, что все эти концепции очень легко опробовать на практике с реальным компилятором. 

Читать далее
Всего голосов 25: ↑20 и ↓5+15
Комментарии3

Ещё 20+ игр, которые прокачивают логику, алгоритмы и радуют умный мозг [по следам комментариев на Habr]

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров117K
image

Я выложила вчера подборку «15 игр, которые прокачивают логику, алгоритмы, ассемблер и силу земли». И столько классных ссылок в комментарии накидали, что я чуток опухла, но сделала отдельную подборку, по горячим следам. Спасибо большое всем, кто внес свой вклад.

Еще я веду канал в Telegram: GameDEVils, делюсь там клевыми материалами (про геймдизайн, разработку и историю игр).
Читать дальше →
Всего голосов 83: ↑82 и ↓1+81
Комментарии59

О статическом анализе начистоту

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров17K
Последнее время все чаще говорят о статическом анализе как одном из важных средств обеспечения качества разрабатываемых программных продуктов, особенно с точки зрения безопасности. Статический анализ позволяет находить уязвимости и другие ошибки, его можно использовать в процессе разработки, интегрируя в настроенные процессы. Однако в связи с его применением возникает много вопросов. Чем отличаются платные и бесплатные инструменты? Почему недостаточно использовать линтер? В конце концов, при чем тут статистика? Попробуем разобраться.


Читать дальше →
Всего голосов 40: ↑36 и ↓4+32
Комментарии3

Что читать на английском языке чтобы не умереть от скуки

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров48K

Читать на английском – интересно и полезно. Однако, многолетнему обитателю рунета непросто найти хорошие иностранные ресурсы. Плюс, многое из найденного оказывается скучным или слишком сложным. Я постарался подобрать интересные сайты для практики английского и понять, какие из них имеют доступный уровень сложности, а какие – более 9999999.

На выходе получился список сайтов размеченных по уровню сложности: легко, средне, сложно, очень сложно. Список разбит на 6 форматов: расшифровки подкастов, интервью, площадки для общения, новости и статьи, книги, обучающие тексты.

Читать далее
Всего голосов 25: ↑24 и ↓1+23
Комментарии16

Составление расписания ВУЗа

Время на прочтение1 мин
Количество просмотров4.2K
Привет всем, кто сталкивался с более или менее приемлимыми алгоритмами составления расписания в ВУЗе? Буду признателен за любую информацию по теме.
Всего голосов 23: ↑10 и ↓13-3
Комментарии31

Поля расстояний Raymarching-а: объяснение и реализация в Unity

Время на прочтение24 мин
Количество просмотров27K
image

Raymarching — это достаточно новая техника, используемая для рендеринга сцен реального времени. Она особенно интересна тем, что полностью вычисляется в шейдере экранного пространства. Другими словами, рендерер не получает доступа к данным мешей и сцена отрисовывается на одном четырёхугольнике, покрывающем всю область видимости камеры. Объекты в сцене задаются аналитическим уравнением, описывающим кратчайшее расстояние между точкой и поверхностью всех объектов сцены (поэтому полностью техника называется полями расстояний Raymarching-а). Оказывается, что даже при наличии только этой информации мы можем создавать поразительно сложные и красивые сцены. Более того, благодаря тому, что мы не используем полигональные меши (и вместо них применяются математические уравнения), здесь, в отличие от традиционного рендерера, можно задавать идеально плавные поверхности.


Snail Иниго Килеза была полностью создана при помощи raymarching. Другие примеры подвергнутых raymarching-у сцен можно найти на Shadertoy.

В этой статье мы сначала расскажем о фундаментальных понятиях и теории raymarching, а затем покажем, как реализовать простейший raymarcher в игровом движке Unity. Далее мы продемонстрируем, как на практике встроить raymarching в настоящую игру на Unity, позволив объектам с raymarching-ом перекрываться обычными GameObjects.

Полный код можно найти в этом репозитории Github.
Всего голосов 21: ↑21 и ↓0+21
Комментарии5

Доступно о криптографии на эллиптических кривых

Время на прочтение37 мин
Количество просмотров242K
image


Тем, кто знаком с криптографией с открытым ключом, наверно известны аббревиатуры ECC, ECDH и ECDSA. Первая — это сокращение от Elliptic Curve Cryptography (криптография на эллиптических кривых), остальные — это названия основанных на ней алгоритмов.

Сегодня криптосистемы на эллиптических кривых используются в TLS, PGP и SSH, важнейших технологиях, на которых базируются современный веб и мир ИТ. Я уже не говорю о Bitcoin и других криптовалютах.

До того, как ECC стала популярной, почти все алгоритмы с открытым ключом основывались на RSA, DSA и DH, альтернативных криптосистемах на основе модулярной арифметики. RSA и компания по-прежнему популярны, и часто используются вместе с ECC. Однако несмотря на то, что магия, лежащая в фундаменте RSA и подобных ей алгоритмов легко объяснима и понятна многим, а грубые реализации пишутся довольно просто, основы ECC всё ещё являются для большинства людей загадкой.

В этой серии статей я познакомлю вас с основами мира криптографии на эллиптических кривых. Моя цель — не создание полного и подробного руководства по ECC (в Интернете полно информации по этой теме), а простой обзор ECC и объяснение того, почему её считают безопасной. Я не буду тратить время на долгие математические доказательства или скучные подробности реализации. Также я представлю полезные примеры с визуальными интерактивными инструментами и скриптами.
Читать дальше →
Всего голосов 127: ↑125 и ↓2+123
Комментарии72

Ты только посмотри! 20 фильмов о науке и ученых

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров58K
Команда конференции Mieloconf подготовила подборку классных фильмов о науке и ученых для долгих новогодних каникул.

Про свои любимые фильмы рассказали: AI-евангелист ABBYY, автор подкаста «Проветримся» Иван Ямщиков, физик-ядерщик Дмитрий Горчаков, руководитель инфраструктурной команды в «Контуре» Алексей Кирпичников и программист Павел Аргентов.


Читать дальше →
Всего голосов 42: ↑39 и ↓3+36
Комментарии42

Изначально неработоспособен: как выжить с ноутом на Windows 10 и 32-гиговым накопителем

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров99K
Вам нужна недорогая «печатная машинка», но вместо нее Microsoft и Acer сделали для вас «китайскую поделку» с заведомо неработоспособной конфигурацией.



Под катом о том, как выглядит работа системы с бюджетным процессором, Windows 10 и накопителем в 32 ГБ.
Читать дальше →
Всего голосов 127: ↑123 и ↓4+119
Комментарии611

«Туда и обратно» для нейронных сетей, или обзор применений автокодировщиков в анализе текстов

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров19K
Мы уже писали в самой первой статье нашего корпоративного блога о том, как работает алгоритм обнаружения переводных заимствований. Лишь пара абзацев в той статье посвящена теме сравнения текстов, хотя идея достойна гораздо более развернутого описания. Однако, как известно, обо всем сразу рассказать нельзя, хоть и очень хочется. В попытках воздать должное этой теме и архитектуре сети под названием «автокодировщик», к которой мы питаем очень теплые чувства, мы с Oleg_Bakhteev и написали этот обзор.


Источник: Deep Learning for NLP (without Magic)

Как мы упоминали в той статье, сравнение текстов у нас было “смысловое” – мы сопоставляли не сами текстовые фрагменты, а векторы, им соответствующие. Такие векторы получались в результате обучения нейронной сети, которая отображала текстовый фрагмент произвольной длины в вектор большой, но фиксированной размерности. Как получить такое отображение и как научить сеть выдавать нужные результаты – отдельный вопрос, о которой и пойдет речь ниже.
Читать дальше →
Всего голосов 21: ↑20 и ↓1+19
Комментарии4

Чудесный мир Word Embeddings: какие они бывают и зачем нужны?

Время на прочтение19 мин
Количество просмотров133K

Начать стоит от печки, то есть с постановки задачи. Откуда берется сама задача word embedding?
Лирическое отступление: К сожалению, русскоязычное сообщество еще не выработало единого термина для этого понятия, поэтому мы будем использовать англоязычный.
Сам по себе embedding — это сопоставление произвольной сущности (например, узла в графе или кусочка картинки) некоторому вектору.


image

Читать дальше →
Всего голосов 38: ↑37 и ↓1+36
Комментарии23

Поисковые технологии или в чем загвоздка написать свой поисковик

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров58K
Когда-то давно взбрела мне в голову идея: написать свой собственный поисковик. Было это очень давно, тогда я еще учился в ВУЗе, мало чего знал про технологии разработки больших проектов, зато отлично владел парой десятков языков программирования и протоколов, да и сайтов своих к тому времени было понаделано много.

Ну есть у меня тяга к монструозным проектам, да…

В то время про то, как они работают было известно мало. Статьи на английском и очень скудные. Некоторые мои знакомые, которые были тогда в курсе моих поисков, на основе нарытых и мной и ими документов и идей, в том числе тех, которые родились в процессе наших споров, сейчас делают неплохие курсы, придумывают новые технологии поиска, в общем, эта тема дала развитие довольно интересным работам. Эти работы привели в том числе к новым разработкам разных крупных компаний, в том числе Google, но я лично прямого отношения к этому не имею.

На данный момент у меня есть собственный, обучающийся поисковик от и до, со многими нюансами – подсчетом PR, сбором статистик-тематик, обучающейся функцией ранжирования, ноу хау в виде отрезания несущественного контента страницы типа меню и рекламы. Скорость индексации примерно полмиллиона страниц в сутки. Все это крутится на двух моих домашних серверах, и в данный момент я занимаюсь масштабированием системы на примерно 5 свободных серверов, к которым у меня есть доступ.
Читать дальше →
Всего голосов 69: ↑60 и ↓9+51
Комментарии76

Автоэнкодеры в Keras, Часть 1: Введение

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров91K

Содержание



Во время погружения в Deep Learning зацепила меня тема автоэнкодеров, особенно с точки зрения генерации новых объектов. Стремясь улучшить качество генерации, читал различные блоги и литературу на тему генеративных подходов. В результате набравшийся опыт решил облечь в небольшую серию статей, в которой постарался кратко и с примерами описать все те проблемные места с которыми сталкивался сам, заодно вводя в синтаксис Keras.

Автоэнкодеры


Автоэнкодеры — это нейронные сети прямого распространения, которые восстанавливают входной сигнал на выходе. Внутри у них имеется скрытый слой, который представляет собой код, описывающий модель. Автоэнкодеры конструируются таким образом, чтобы не иметь возможность точно скопировать вход на выходе. Обычно их ограничивают в размерности кода (он меньше, чем размерность сигнала) или штрафуют за активации в коде. Входной сигнал восстанавливается с ошибками из-за потерь при кодировании, но, чтобы их минимизировать, сеть вынуждена учиться отбирать наиболее важные признаки.



Кому интересно, добро пожаловать под кат
Читать дальше →
Всего голосов 39: ↑39 и ↓0+39
Комментарии11

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Зарегистрирован
Активность