Pull to refresh
27
0
Юрий Ярошевич @mstyura

программист

Send message

BPF для самых маленьких, часть нулевая: classic BPF

Reading time22 min
Views52K

Berkeley Packet Filters (BPF) — это технология ядра Linux, которая не сходит с первых полос англоязычных технических изданий вот уже несколько лет подряд. Конференции забиты докладами про использование и разработку BPF. David Miller, мантейнер сетевой подсистемы Linux, называет свой доклад на Linux Plumbers 2018 «This talk is not about XDP» (XDP – это один из вариантов использования BPF). Brendan Gregg читает доклады под названием Linux BPF Superpowers. Toke Høiland-Jørgensen смеется, что ядро это теперь microkernel. Thomas Graf рекламирует идею о том, что BPF — это javascript для ядра.


На Хабре до сих пор нет систематического описания BPF, и поэтому я в серии статей постараюсь рассказать про историю технологии, описать архитектуру и средства разработки, очертить области применения и практики использования BPF. В этой, нулевой, статье цикла рассказывается история и архитектура классического BPF, а также раскрываются тайны принципов работы tcpdump, seccomp, strace, и многое другое.


Разработка BPF контролируется сетевым сообществом Linux, основные существующие применения BPF связаны с сетями и поэтому, с позволения @eucariot, я назвал серию "BPF для самых маленьких", в честь великой серии "Сети для самых маленьких".

Читать дальше →
Total votes 62: ↑62 and ↓0+62
Comments5

Книга «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей»

Reading time6 min
Views71K
image Привет, Хаброжители! Недавно у нас вышла первая русская книга о глубоком обучении от Сергея Николенко, Артура Кадурина и Екатерины Архангельской. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение. Сейчас мы рассмотрим раздел «Граф вычислений и дифференцирование на нем» в котором вводятся основополагающее понятие для реализации алгоритмов обучения нейронных сетей.

Если у нас получится представить сложную функцию как композицию более простых, то мы сможем и эффективно вычислить ее производную по любой переменной, что и требуется для градиентного спуска. Самое удобное представление в виде композиции — это представление в виде графа вычислений. Граф вычислений — это граф, узлами которого являются функции (обычно достаточно простые, взятые из заранее фиксированного набора), а ребра связывают функции со своими аргументами.
Читать дальше →
Total votes 57: ↑56 and ↓1+55
Comments52

Неожиданная эффективность квазислучайных последовательностей

Reading time22 min
Views22K
В этой статье я представляю новую квазислучайную последовательность с низким расхождением, обеспечивающую значительное улучшение по сравнению с современными последовательностями, например, Соболя, Нидеррайтера и т.д.


Рисунок 1. Сравнение различных квазислучайных последовательностей с низким расхождением. Заметьте, что предлагаемая мной $R$-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)

Рассматриваемые в статье темы

  • 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

Какое-то время назад этот пост был выложен на главной странице Hacker News. Можете прочитать там его обсуждение.
Total votes 90: ↑90 and ↓0+90
Comments8

Конкурс по программированию на Q#: Microsoft Q# Coding Contest

Reading time3 min
Views4.1K

Команда Microsoft Quantum рада анонсировать Q# Coding Contest – зима 2019! В этом конкурсе вы можете проверить свои навыки квантового программирования, решая задачи квантовых вычислений на Q#. Победители получат футболку Microsoft Quantum!


Квантовые вычисления — это принципиально другая вычислительная парадигма по сравнению с классическими вычислениями. На самом деле, они настолько отличаются, что некоторые задачи, которые считаются классически неразрешимыми (такие как разложение целых чисел или моделирование физических систем), могут эффективно выполняться на квантовом компьютере. В 2017 году Microsoft представила Quantum Development Kit, который включает язык программирования Q#. Q# может использоваться с Visual Studio, Visual Studio Code или командной строкой, в Windows, macOS и Linux.


Читать дальше →
Total votes 16: ↑16 and ↓0+16
Comments3

Бикватернионы

Reading time15 min
Views18K
Если вы открыли данную статью, то наверняка уже слышали о кватернионах, и возможно даже используете их в своих разработках. Но пора подняться на уровень выше — к бикватернионам.

В данной статье даны основные понятия о бикватернионах и операции работы с ними. Для лучшего понимания работы с бикватернионами показан наглядный пример на Javascript с использованием Canvas.
Читать дальше →
Total votes 54: ↑53 and ↓1+52
Comments27

Текстовый редактор — это вам не высшая математика, тут думать надо

Reading time17 min
Views96K
Современные текстовые редакторы умеют не только бибикать и не давать выйти из программы. Оказывается, внутри них кипит очень сложный метаболизм. Хотите узнать, какие ухищрения предпринимаются для быстрого пересчета координат, как к тексту приделываются стили, фолдинги и софтврапы и как это всё обновляется, при чем тут функциональные структуры данных и очереди с приоритетами, а также как обманывать пользователя — добро пожаловать под кат!



В основе статьи — доклад Алексея Кудрявцева с Joker 2017. Алексей уже лет 10 пишет Intellij IDEA в JetBrains. Под катом вы найдете видео и текстовую расшифровку доклада.
Читать дальше →
Total votes 208: ↑206 and ↓2+204
Comments189

Курс MIT «Безопасность компьютерных систем». Лекция 9: «Безопасность Web-приложений», часть 3

Reading time14 min
Views7.8K

Массачусетский Технологический институт. Курс лекций #6.858. «Безопасность компьютерных систем». Николай Зельдович, Джеймс Микенс. 2014 год


Computer Systems Security — это курс о разработке и внедрении защищенных компьютерных систем. Лекции охватывают модели угроз, атаки, которые ставят под угрозу безопасность, и методы обеспечения безопасности на основе последних научных работ. Темы включают в себя безопасность операционной системы (ОС), возможности, управление потоками информации, языковую безопасность, сетевые протоколы, аппаратную защиту и безопасность в веб-приложениях.

Лекция 1: «Вступление: модели угроз» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 2: «Контроль хакерских атак» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 3: «Переполнение буфера: эксплойты и защита» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 4: «Разделение привилегий» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 5: «Откуда берутся ошибки систем безопасности» Часть 1 / Часть 2
Лекция 6: «Возможности» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 7: «Песочница Native Client» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 8: «Модель сетевой безопасности» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 9: «Безопасность Web-приложений» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Total votes 19: ↑19 and ↓0+19
Comments0

Курс MIT «Безопасность компьютерных систем». Лекция 8: «Модель сетевой безопасности», часть 1

Reading time14 min
Views15K

Массачусетский Технологический институт. Курс лекций #6.858. «Безопасность компьютерных систем». Николай Зельдович, Джеймс Микенс. 2014 год


Computer Systems Security — это курс о разработке и внедрении защищенных компьютерных систем. Лекции охватывают модели угроз, атаки, которые ставят под угрозу безопасность, и методы обеспечения безопасности на основе последних научных работ. Темы включают в себя безопасность операционной системы (ОС), возможности, управление потоками информации, языковую безопасность, сетевые протоколы, аппаратную защиту и безопасность в веб-приложениях.

Лекция 1: «Вступление: модели угроз» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 2: «Контроль хакерских атак» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 3: «Переполнение буфера: эксплойты и защита» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 4: «Разделение привилегий» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 5: «Откуда берутся ошибки систем безопасности» Часть 1 / Часть 2
Лекция 6: «Возможности» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 7: «Песочница Native Client» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Лекция 8: «Модель сетевой безопасности» Часть 1 / Часть 2 / Часть 3
Total votes 20: ↑20 and ↓0+20
Comments0

Математическая модель жидкостного тахометра на Python

Reading time5 min
Views9.3K

Введение


В технике явление формирования поверхности вращающейся жидкости в форме близкой к поверхности параболоида вращения используется в основном в сепарирующих центрифугах для разделения суспензий на фракции [1].

Меня заинтересовал так называемый жидкостной тахометр. Принцип работы прибора состоит в контроле за уровнем верхней кромки жидкости во вращающемся цилиндрическом стакане.
Уровень жидкости зависит от скорости вращения стакана и может контролироваться простой оптической следящей системой.

Рассмотрение математической модели такого прибора имеет не только познавательный, но и практический интерес с учётом её реализации средствами свободно распространяемого языка общего назначения Python.

Теория – просто и кратко


Вектора сил, действующих на частицу жидкости во вращающемся цилиндрическом стакане приведены на следующем рисунке.



Рассмотрим сечение поверхности вращения координатной плоскостью ZX и найдём касательную в точке P (x, z) этого сечения. На частицу Q находящуюся в точке P действует сила тяжести mg изображённая в виде вектора PL.

Давление жидкости изображено в виде вектора PN направленного нормально к поверхности жидкости. Силы PM и PM’ для установившегося движения равны. Частица жидкости движется по окружности радиуса x её ускорение PM направлено к центру вращения и равно m*w**2 *x.
Читать дальше →
Total votes 13: ↑9 and ↓4+5
Comments5

Анализ исходного кода Doom 3

Reading time32 min
Views54K
image

23 ноября 2011 года id Software поддержала собственную традицию и опубликовала исходный код своего предыдущего движка.

На сей раз настало время idTech4, который использовался в Prey, в Quake 4 и, разумеется, в Doom 3. Всего за несколько часов было создано больше 400 форков репозитория на GitHub, люди начали исследовать внутренние механизмы игры или портировать её на другие платформы. Я тоже решил поучаствовать и создал Intel-версию для Mac OS X, которую Джон Кармак любезно прорекламировал.

С точки зрения чистоты и комментариев это самый лучший релиз кода id Software со времени кодовой базы Doom iPhone (которая была выпущена позже, а потому откомментирована лучше). Крайне рекомендую каждому изучить этот движок, собрать его и поэкспериментировать.

Вот мои заметки о том, что я понял. Как обычно, я подчистил их, надеюсь, они сэкономят кому-нибудь пару часов и сподвигнут кого-нибудь на изучение кода для усовершенствования своих навыков программиста.
Total votes 89: ↑89 and ↓0+89
Comments36

Гарвардский курс CS50 на русском: двадцатая лекция

Reading time3 min
Views20K


Мы продолжаем публиковать лекции легендарного Гарвардского курса CS50, которые мы переводим и озвучиваем специально для JavaRush. И рады вам представить уже 20-ю серию (напомним, что в курсе их 24).

В этой серии цикла рассматривается тема компьютерной безопасности: излагаются основы личной безопасности в Интернете, принципы работы с паролями, объясняется специфика вредоносного программного обеспечения. Также в лекции затрагиваются проблемы неприкосновенности личных данных в современную цифровую эпоху, в том числе в общественно-политическом контексте.

Список переведённых на сегодняшний день лекций под катом.

Что вы узнаете, прослушав этот курс:

  • Основы компьютерных наук и программирования;
  • Концепции алгоритмов и алгоритмичности мышления. Какие задачи можно решать с помощью программирования и каким образом;
  • Концепции абстракции, структуры данных, инкапсуляции, управления памятью. Основы компьютерной безопасности. Процесс разработки ПО и веб-разработка;
  • Основы языка программирования C и Scratch;
  • Основы баз данных и SQL;
  • Веб-разработка: основы CSS, HTML, JavaScript и PHP;
  • Основы подготовки презентации проектов по программированию.
Total votes 15: ↑15 and ↓0+15
Comments3

Что такое свёрточная нейронная сеть

Reading time13 min
Views264K


Введение


Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд ошибок классификации с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.


Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.


Задача


Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.


Читать дальше →
Total votes 91: ↑91 and ↓0+91
Comments74

Как работает реляционная БД

Reading time51 min
Views534K
Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.

На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего-то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 40 лет, значит тому есть причина. РБД — штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас.
Читать дальше →
Total votes 232: ↑229 and ↓3+226
Comments134

Нечеткий поиск в словаре с универсальным автоматом Левенштейна. Часть 1

Reading time9 min
Views98K


Нечеткий поиск строк является весьма дорогостоящей в смысле вычислительных ресурсов задачей, особенно если вам необходима высокая точность получаемых результатов. В статье описан алгоритм нечеткого поиска в словаре, который обеспечивает высокую скорость поиска при сохранении 100% точности и сравнительно низком потреблении памяти. Именно автомат Левенштейна позволил разработчикам Lucene повысить скорость нечеткого поиска на два порядка
Читать дальше →
Total votes 53: ↑51 and ↓2+49
Comments7

Компоненты связности в динамическом графе за один проход

Reading time8 min
Views19K

Люди встречаются, люди ссорятся, добавляются и удаляют друзей в социальных сетях. Этот пост о математике и алгоритмах, красивой теории, любви и ненависти в этом непостоянном мире. Этот пост о поиске компонент связности в динамических графах.

Большой мир генерирует большие данные. Вот и на нашу голову свалился большой граф. Настолько большой, что мы можем удержать в памяти его вершины, но не ребра. Кроме того, относительно графа приходят обновления – какое ребро добавить, какое удалить. Можно сказать, что каждое такое обновление мы видим в первый и последний раз. В таких условиях необходимо найти компоненты связности.

Поиск в глубину/ширину здесь не пройдут просто потому, что весь граф в памяти не удержать. Система непересекающихся множеств могла бы сильно помочь, если бы ребра в графе только добавлялись. Что же делать в общем случае?

Кто виноват и что делать
Total votes 19: ↑19 and ↓0+19
Comments7

Как за месяц сильно прокачаться в Data Science

Reading time12 min
Views43K
Привет, хабр!



Меня зовут Глеб, я долгое время работаю в ритейловой аналитике и сейчас занимаюсь применением машинного обучения в данной области. Не так давно я познакомился с ребятами из MLClass.ru, которые за очень короткий срок довольно сильно прокачали меня в области Data Science. Благодаря им, буквально за месяц я стал активно сабмитить на kaggle. Поэтому данная серия публикаций будет описывать мой опыт изучения Data Science: все ошибки, которые были допущены, а также ценные советы, которые мне передали ребята. Сегодня я расскажу об опыте участия в соревновании The Analytics Edge (Spring 2015). Это моя первая статья — не судите строго.
Читать дальше →
Total votes 29: ↑26 and ↓3+23
Comments16

Обработка ошибок в Rust

Reading time32 min
Views39K

Как и многие языки программирования, Rust призывает разработчика определенным способом обрабатывать ошибки. Вообще, существует два общих подхода обработки ошибок: с помощью исключений и через возвращаемые значения. И Rust предпочитает возвращаемые значения.



В этой статье мы намерены подробно изложить работу с ошибками в Rust. Более того, мы попробуем раз за разом погружаться в обработку ошибок с различных сторон, так что под конец у вас будет уверенное практическое представление о том, как все это сходится воедино.



В наивной реализации обработка ошибок в Rust может выглядеть многословной и раздражающей. Мы рассмотрим основные камни преткновения, а также продемонстрируем, как сделать обработку ошибок лаконичной и удобной, пользуясь стандартной библиотекой.


Читать дальше →
Total votes 37: ↑36 and ↓1+35
Comments73

Практическое применение преобразования Фурье для анализа сигналов. Введение для начинающих

Reading time9 min
Views278K

1. Преобразование Фурье и спектр сигнала


Во многих случаях задача получения (вычисления) спектра сигнала выглядит следующим образом. Имеется АЦП, который с частотой дискретизации Fd преобразует непрерывный сигнал, поступающий на его вход в течение времени Т, в цифровые отсчеты — N штук. Далее массив отсчетов подается в некую программку, которая выдает N/2 каких-то числовых значений (программист, который утянул из инета написал программку, уверяет, что она делает преобразование Фурье).

Чтобы проверить, правильно ли работает программа, сформируем массив отсчетов как сумму двух синусоид sin(10*2*pi*x)+0,5*sin(5*2*pi*x) и подсунем программке. Программа нарисовала следующее:

image
рис.1 График временной функции сигнала

image
рис.2 График спектра сигнала

На графике спектра имеется две палки (гармоники) 5 Гц с амплитудой 0.5 В и 10 Гц — с амплитудой 1 В, все как в формуле исходного сигнала. Все отлично, программист молодец! Программа работает правильно.

Это значит, что если мы подадим на вход АЦП реальный сигнал из смеси двух синусоид, то мы получим аналогичный спектр, состоящий из двух гармоник.

Итого, наш реальный измеренный сигнал, длительностью 5 сек, оцифрованный АЦП, то есть представленный дискретными отсчетами, имеет дискретный непериодический спектр.
С математической точки зрения — сколько ошибок в этой фразе?

Теперь начальство решило мы решили, что 5 секунд — это слишком долго, давай измерять сигнал за 0.5 сек.
Читать дальше →
Total votes 51: ↑46 and ↓5+41
Comments77

Как работают над Chromium

Reading time8 min
Views49K
image
Предисловие от автора оригинала:
В марте 2011 я написал черновик статьи про то, как команда, отвечающая за Google Chrome, разрабатывает и выпускает свой продукт — после чего я благополучно о нем забыл. Лишь несколько дней назад я случайно наткнулся на него. Пусть местами он уже устарел (Chrome форкнул WebKit в Blink в 2013 году, да и я сам больше не работаю в Google), я склонен считать, что изложенные в нем идеи все еще в силе.
Сегодня я собираюсь рассказать вам о том, как работает Chromium. Нет, речь пойдет не совсем о браузере Chrome, а скорее о Chromium — группе людей, занимающихся созданием браузера.

Над проектом Chromium работают сотни инженеров. Вместе мы коммитим в кодовую базу примерно 800 изменений каждую неделю. Мы также зависим от многих других больших и активно развивающихся проектов вроде V8, Skia и WebKit.

Мы отправляем новый стабильный релиз сотням миллионов пользователей каждые шесть недель, четко по расписанию. И мы поддерживаем несколько других каналов раннего доступа, которые обновляются еще быстрее — самый быстрый канал, canary, «тихо» авто-обновляется почти каждый будний день.

Каким образом все это продолжает работать? Почему «колеса» у этого «автобуса» еще не «отвалились»? Почему еще не все разработчики сошли с ума?
Читать дальше →
Total votes 57: ↑54 and ↓3+51
Comments51

19 советов по повседневной работе с Git

Reading time14 min
Views285K


Если вы регулярно используете Git, то вам могут быть полезны практические советы из этой статьи. Если вы в этом пока новичок, то для начала вам лучше ознакомиться с Git Cheat Sheet. Скажем так, данная статья предназначена для тех, у кого есть опыт использования Git от трёх месяцев. Осторожно: траффик, большие картинки!

Содержание:
  1. Параметры для удобного просмотра лога
  2. Вывод актуальных изменений в файл
  3. Просмотр изменений в определённых строках файла
  4. Просмотр ещё не влитых в родительскую ветку изменений
  5. Извлечение файла из другой ветки
  6. Пара слов о ребейзе
  7. Сохранение структуры ветки после локального мержа
  8. Исправление последнего коммита вместо создания нового
  9. Три состояния в Git и переключение между ними
  10. Мягкая отмена коммитов
  11. Просмотр диффов для всего проекта (а не по одному файлу за раз) с помощью сторонних инструментов
  12. Игнорирование пробелов
  13. Добавление определённых изменений из файла
  14. Поиск и удаление старых веток
  15. Откладывание изменений определённых файлов
  16. Хорошие примечания к коммиту
  17. Автодополнения команд Git
  18. Создание алиасов для часто используемых команд
  19. Быстрый поиск плохого коммита

Читать дальше →
Total votes 152: ↑149 and ↓3+146
Comments62
1
23 ...

Information

Rating
Does not participate
Location
Минск, Минская обл., Беларусь
Date of birth
Registered
Activity