Я рекрутер в Мюнхене и достаточно часто ищу ИТ специалистов с релокацией в Германию и провожу десятки интервью с кандидатами из пост-советского пространства. Самое распространенное заблуждение, с которым я сталкиваюсь, это, откровенно, завышенные ожидания по зарплате.

Соискатели называют такие цифры, с которыми я, как рекрутер, в реальном мире встречалась несколько раз в жизни. Я решила собрать информацию из открытых источников в немецко-язычном интернете по уровню оплаты и добавить свои комменты по реальному опыту найма ИТ-специалистов из стран СНГ.

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.

Думаю, многие знакомы с весьма необычной игрой Minecraft (справа — пример сгенерированной в ней карты), в которой игрок находится на (практически) бесконечной поверхности Земли и может исследовать окружающий мир с минимальными ограничениями.

Как же автору игры, Notch'у, удалось добиться подобного сходства его случайных «миров» с земными просторами? В этом топике я как раз и рассмотрю один из способов построить искусственный ландшафт такого рода (и вскользь упомяну пару других способов), а также расскажу о моем небольшом усовершенствовании этого алгоритма, позволяющем значительно увеличивать размеры ландшафта без заметных потерь в производительности.

Внутри вас ждет несколько схем и красивых картинок, довольно много букв и ссылка на пример реализации алгоритма.

Предисловие

Данная статья выросла из проблемы, которую мне относительно недавно пришлось решить: скорость кода, предназначенного для работы одновременно в нескольких потоках, резко упала после очередного расширения функционала, но только на Windows XP/2003. С помощью Process Explorer я выяснил, что в большинство моментов времени исполняется только 1 поток, остальные находятся в ожидании, причём TID активного потока постоянно меняется. На лицо явная конкуренция за ресурс, и этим ресурсом оказалась куча по умолчанию (default heap). Новый код активно использует динамическое выделение/высвобождение памяти (копирование строк, копирование/модификация STL контейнеров большого размера), что собственно и привело к возникновению данной проблемы.

Немного теории

Как известно, аллокатор по умолчанию (default allocator) для STL контейнеров и std::basic_string (std::allocator) выделяет память из кучи по умолчанию, а операции выделения/высвобождения памяти в ней являются блокирующими (косвенное подтверждение). Исходя из этого, при частых вызовах HeapAlloc/HeapFree мы рискуем намертво заблокировать кучу для других потоков. Собственно это и произошло в моём случае.

Хочу в очередной раз затронуть метод реализации умножения Карацубы с использованием возможностей стандарта C++11. Данный алгоритм неоднократно рассматривался здесь («Умножение длинных чисел методом Карацубы», «Алгоритм Карацубы для умножения двух чисел»), но видимо из-за того, что я не умею их готовить, первый вариант не работал с числами разной длины, а второй делает не совсем то, что было нужно.

Для тех, кто не устал от этой заезженной темы, а также всех, кто испытывает трудности с реализацией этого простого, но очень эффективного алгоритма, прошу читать дальше.

Создавая объект за объектом, мы часто не обращаем внимания на такую «мелочь», как динамическое выделение памяти. Наравне с копированием и сериализацией, выделение памяти из кучи через new постепенно сводит на нет преимущества C++ в скорости. Чем интенсивнее мы пользуемся заветным new, тем сложнее становится приложению, поскольку память кончается, фрагментируется и всячески стремится утекать. Эта участь уже постигла удобные, но неявно опасные для производительности контейнеры STL: vector, string, deque, map. Особенно обидно терять скорость на выделении небольших объектов в больших количествах. Но есть способ обработать размещение памяти таких объектов на стеке, при этом скрывая детали реализации в специальный класс данных. В этом нам поможет механизм размещающего new — непревзойденный способ оптимизации приложения, полного частых и мелких выделений памяти из кучи.

Пройдем по следам C++ 2015 Russia далее.
В предыдущей статье мы рассмотрели алгоритм для lock-free ordered list и на его основе сделали простейший lock-free hash map. У этого hash map есть недостаток: размер хеш-таблицы постоянен и не может быть изменен в процессе роста числа элементов в контейнере. Это не представляет проблемы, если мы заранее примерно представляем требуемый объем контейнера. А если нет?

Эта статья написана прежде всего для программистов C/C++, использующих в своей работе Visual Studio 2013. Поскольку я, как говорится, totally windows guy, то я не могу оценить полезность этой статьи для программистов, не использующих эту среду в своей работе. Итак.

Не секрет, что стандартный аллокатор new/delete/malloc/free в языке C/C++ не блещет быстродействием. Конечно, всё зависит от реализации, но, если говорить об оной от компании Microsoft, то это факт. Кроме того, стандартная реализация аллокатора обладает еще одним фатальным недостатком — фрагментацией памяти. Если в вашей программе происходят частые выделения/освобождения памяти, вы можете обнаружить, что спустя несколько часов работы ваша программа упала по причине нехватки памяти, хотя свободной памяти еще достаточно — просто в результате фрагментации в пуле аллокатора не осталось свободного участка достаточного размера. (Это, кстати, абсолютно реальный случай, который произошел на одном из проектов, в котором я принимал непосредственное участие.)

В своей жизни я встречал людей, которым нравится пылесосить. Да, именно так, сам процесс наведения чистоты доставляет удовольствие. Причина может быть разной — от демонстрации собственной нужности до мизофобии.

Однако среди широкого спектра придуманных человечеством мотивов для проведения ежедневной уборки жилища, я не смог найти свой. Лень неизменно одерживала верх как над рациональными доводами о необходимости пылесосить каждый день, так и над эмоциональными порывами, энергии которых хватало только на то, чтобы выругаться: "Почему опять никто не убрался!"

Признавшись себе однажды в том, что дело не в «нехватке времени» или «усталости после работы», а в банальном нежелании брать в руки этот чертов пылесос, я решил, что нужно процесс уборки как-то автоматизировать, например, купить робота-уборщика.

Прочного и надежного робота-уборщика, способного нормально функционировать в самых тяжелых условиях:



Мой выбор пал на RC 3000 от Karcher, впечатлениям от эксплуатации которого и посвящается данная статья.

Компьютерный покер является весьма нетривиальной задачей в первую очередь из-за громадного количества игровых состояний, которое настолько велико, что мечтать о непосредственном решении этой игры не приходится. Единственным способом хоть как-то научить машину играть в покер является переход к абстракции — уменьшенной копии покера, в которой близкие в стратегическом смысле ситуации исходной игры объединены воедино. Именно вопросам абстракций в покере и посвящена данная заметка.

Планшеты и смартфоны оснащаются экранами с разными соотношениями сторон и разной плотностью пикселей, однако эти параметры редко указываются в технических характеристиках.

Попробуем разобраться со всеми хитростями, связанными с этими параметрами. Начнём с планшетов.
Вот соотношение размеров экранов, использующихся в большинстве современных планшетов.



Обратите внимание, насколько экран 8" с соотношением сторон 4:3 визуально больше широкого экрана 7". А широкий экран 10.1" на сантиметр меньше экрана 9.7" по высоте.

Я свёл в таблицу параметры экранов, чаще всего использующихся в планшетах.



Текст на экранах с низким PPI (количеством точек на дюйм) читается не комфортно. Я бы не стал покупать планшет с экраном, имеющим PPI ниже 150. Даже 164 PPI экрана iPad mini многим кажутся недостаточными. Отлично воспринимаются экраны с PPI больше 200.

Для меня было большим открытием, что экран 9.7" 1024x768 имеет даже меньшее PPI, чем экран 7" 800x480.

Здравствуйте! Я много раз слышал как красиво делает Apple внутренности своих продуктов, с инженерной точки зрения. Здесь на хабре не так давно кто-то постил разборку робота-пылесоса «одной китайской компании», не помню какой модели. Я хочу показать на сколько «красивы» пылесосы фирмы iRobot по сравнению с другими производтелями.

Около года назад мне довелось стать счастливым обладателем iRobot Roomba 564 pet, с тех пор он исправно несёт боевое дежурство на просторах нашей 4-х комнатной квартиры по схеме: 4 раза в неделю (минимум). Намедни, мои руки наконец добрались и до него, я решил досконально почистить «борца за чистоту», а заодно провести фотосессию и рассказать Хабру о некоторых особенностях обслуживания сего зверя.
Надеюсь, что топик поможет вам выбрать оптимальный для себя робот-пылесос, а я приложу максимум усилий, что бы поведать — какие подводные камни ожидают Вас в пылесосах Roomba.

Осторожно!
Под катом много фото разобранного пылесоса, шерсти и чуть-чуть плавленой пластмассы.

Как часто вас посещала мысль о трудоустройстве за границей, будь то просто временная работа или переезд на постоянное место жительство? Какую страну выбрать? Возможно ли пройти собеседования за тысячи километров по телефону и получить джоб-офер? Как будет выглядеть переезд и жизнь в другой стране? В данной статье я бы хотел поделиться личным опытом и опытом многих моих друзей работающих за рубежом.

Добрый день!

В своей первой статье я рассказал об устройстве под названием xk3y. Пришла пора поделиться с сообществом инструкцией по его установке в нашу консоль.

Итак, коробка с девайсом у Вас в руках, но Вы не знаете что со всем этим делать? Добро пожаловать

1. Эту кружку

QR код — это монохромная картинка, на которой некоторые устройства (например смартфон со специальным приложением) распознают текст. Этим текстом может быть не только простая фраза, но и, хоть это и не входит в официальную спецификацию, ссылка, номер телефона или визитная карточка. Такие коды чаще всего используют, чтобы закодировать ссылку и распечатать её на плакате или визитке.

Эта статья — подробная инструкция по созданию QR кода с примерами на каждом шаге, которая требует от вас только базового умения работать с бинарными данными и владения любым языком программирования (если вы хотите создать автоматический генератор QR кода).

За основу этой статьи взят цикл статей «QR Code Demystified» Джейсона Брауна (Jason Brown). В этих статьях опущено много нюансов, что вызвало у меня некоторые проблемы. Все эти нюансы учтены и упомянуты здесь.

По роду деятельности я начинающий IOS кодер. Так случилось что недавно собрал совсем маленькую прогу под Mac и мне нужно было сделать иконку для своего же небольшого приложения. Узнав что установка иконки под эти две платформы сильно отличается решил опубликовать туториал для тех кому это может понадобиться.

– Папа, а идеальное собеседование существует?
– Нет, сынок, это фантастика.
(с)

Идеальные собеседования, в отличие от сусликов, практически никогда не встречаются в дикой ИТ-среде. Но стремление к лучшему вымирать не должно, поэтому предлагаем вашему вниманию несколько советов на тему того, как провести идеальное собеседование.

Привет.

В этом посте я хочу подробно рассказать о моём опыте переезда на работу PHP-разработчиком в Германию — от момента, когда есть просто желание переехать, но не знаешь что и как делать, до момента, когда уже переехал, вселился в квартиру и получил вид на жительство. Кроме того, в конце поста я приведу немного полезной информации и ссылок по переезду в некоторые другие страны.

Ещё с универа я понимал, что в Украине ловить нечего и надо валить. В течение нескольких лет я исследовал вопрос эмиграции: читал блоги, форумы, сообщества, общался с друзьями и знакомыми, которые могли мне рассказать что-то новое и, естественно, за это время, учитывая и сам переезд, у меня накопился определённый багаж информации, которым и хочется поделиться.

Итак, если вы имеете IT-шное образование и вам интересна идея сваливания из печальной пост-совковой реальности, прошу под кат.