Мы собрали дайджест из материалов, посвященных принципам работы блокчейн-технологии и разработке децентрализованных приложений. В него вошли наши собственные статьи и ресурсы по теме, на которые рекомендовали обратить внимание резиденты Hacker News, Quora и Reddit.

В материалах под катом: что лежит в основе механизмов майнинга в биткойн-сети, как устроены деревья Меркла и как написать свое блокчейн-приложение на Java.

От переводчика: сегодня мы предлагаем вам перевод статьи, размещенной на Hackernoon компанией SteelKiwi. Она занимается разработкой программных решений b2b и b2c, а опытом, накопленным в процессе работы, делится с читателями своего блога.

Фреймворки облегчают жизнь разработчику, предлагая различные решения для разработки приложений и сервисов. Они автоматизируют внедрение стандартных решений, позволяя сэкономить время. Таким образом, разработчик фокусируется на приложении, а не на рутинных задачах, где не нужно творческое мышление.

Причина создания STP

Причиной создания протокола STP стало возникновение петель на коммутаторах. Что такое петля? Определение петли звучит так:

Петля коммутации (Bridging loop, Switching loop) — состояние в сети, при котором происходит бесконечная пересылка фреймов между коммутаторами, подключенными в один и тот же сегмент сети.

Из определения становится ясно, что возникновение петли создает большие проблемы — ведет к перегрузке свитчей и неработоспособности данного сегмента сети. Как возникает петля? На картинке ниже приведена топология, при которой будет возникать петля при отсутствии каких-либо защитных механизмов:

В одной из предыдущих статей мы уже знакомились с одним из исследований в области нейроморфных систем. Сегодня мы снова затронем эту тему, но речь пойдет не о создании искусственной нервной клетки, а о том как эти клетки объединить в одну рабочую сеть. Ведь мозг человека это как самая сложная паутина в мире, состоящая из миллиардов пересечений и соединений нейронов. Исследователи предположили, что использование света вместо электричества сильно упростит процесс создания искусственной нейронной сети, сопоставимой по сложности с мозгом человека. Помимо громких слов, сложных расчетов и далеко не одного опыта, ученые предоставили рабочую демо-версию своего устройства. Как оно работает, в чем его особенности и что оно несет для будущего нейроморфных технологий? Ответы на все вопросы сокрыты в отчете исследователей. Осталось их найти. Поехали.

Изменить первое впечатление очень трудно. И я говорю не только о людях. Технологии также часто становятся заложниками первого впечатления — своей первой версии. И потом несмотря на годы развития, новые возможности и устранение старых недостатков, в массовом сознании технология остается той самой несовершенной, своей первой версией. Тем, кто не пытается бороться с такого рода когнитивными искажениями, остаётся только смотреть на успехи конкурентов, использующих знакомые технологии в новых сценариях, с немым вопросом: "А что, так можно было!?".

Наиболее ярким примером технологии, которая шагнула далеко вперёд по сравнению с тем, чем она была в самом начале, на мой взгляд является AMP — Accelerated Mobile Pages. Многие разработчики воспринимают AMP как способ положить статический контент своего сайта (статьи, новости, заметки и т.д.) в кэш Google, чтобы при открытии из поиска этот контент загружался мгновенно (о высокой скорости загрузки AMP страниц свидетельствует иконка молнии в результатах поиска :)). Естественно, если вам нужно добиться именно такого результата, то с AMP это сделать будет очень легко. Но AMP — это гораздо больше чем просто технология для работы со статическим контентом или кэшем Google. AMP уже давно используется как библиотека общего назначения, основанная на web компонентах, для создания быстрых динамических страниц и даже сайтов целиком, на которые пользователи попадают как из поиска, так и из других источников, включая прямые заходы. С этой точки зрения AMP можно поставить в один ряд с Polymer, React или Angular. Естественно с оглядкой на то, что AMP предназначена для простых (чтобы это не значило) сайтов, где основной упор делается на контент, а динамическая составляющая ограничена.

Изначально у меня не было планов о статье, тем более о выступлении на конференции. Но случилась конференция. И после выступления на ней, у смотревших появились ко мне вопросы касательно реализации некоторых технических моментов. Так и получилось слово за слово — статья.

Запись прямого эфира ниже по ссылке.

Дисклеймер: Это статья попытка ответить на часть этих вопросов. Буду рад если возникнут новые вопросы, отвечая на которые появится возможность и самому узнать что-то новое. И да, эта статья не является ни в коей мере попыткой ощутить звон медных труб.

И так начнем с самого начала этой истории. Весна 2018 года, mail.ru объявил конкурс по программированию по мотивам игры Агаиро. Суть соревнований создание игрового бота.

Свойства простых чисел редко позволяют работать с ними иначе, чем в виде заранее вычисленного массива — и желательно как можно более объемного. Естественный формат хранения в виде целых чисел той или иной разрядности страдает при этом некоторыми недостатками, которые становятся существенными при росте объема данных.

 

Так, формат 16-разрядных беззнаковых целых при размере такой таблицы около 13 килобайт вмещает всего лишь 6542 простых числа: вслед за числом 65531 идут значения более высокой разрядности. Такая таблица годится разве что в качестве игрушки.

 

Наиболее ходовой в программировании формат 32-разрядных целых выглядит значительно солиднее — он позволяет хранить около 203 млн простых. Но такая таблица занимает уже около 775 мегабайт.

 

Еще больше перспектив у 64-разрядного формата. Однако при теоретической мощности порядка 1e+19 значений, таблица имела бы размер 64 экзабайта.

В начале марта в американском городе Джексонвилле завершилась встреча международной рабочей группы WG21 по стандартизации C++. На встрече добавляли фишки в C++20, подготавливали к выпуску «превью» новых компонентов и полировали до блеска шероховатости языка.

Хотите посмотреть на новости и узнать:

• Почему это тут золотая медаль справа?
• Как там поживает кросплатформенный SIMD?
• Что будет если 4000 поделить на последнюю пятницу февраля?
• Какие подводные камни нашлись у сопрограмм?
• Какие крутые фишки для многопоточного программирования будут в скором времени доступны?

Не хочу говорить, что мы все живем в матрице, но для имитации соседей подозрительно используется один и тот же звук катающегося шара.

Этот пост полностью соответсвует своему названию. Для начала в нем будет показано, что вопреки утверждению стандарта, а также классиков языка Си Кернигана и Ритчи, использование индексов массивов соверешенно не равнозначно использованию соответствующих указателей, а выбор эпиграфа будет понятен в самом конце. И да – середина поста тоже не пустая.

Я давно интересовался нейросетями, но только с позиции зрителя – следил за новыми возможностями, которые они дают по сравнению с обычным программированием. Но никогда не лез ни в теорию, ни в практику. И вдруг (после сенсационной новости о AlphaZero) мне захотелось сделать свою нейросеть. Посмотрев несколько уроков по этой теме на YouTube, я немного врубился в теорию и перешёл к практике. В итоге я сделал даже лучше, чем свою нейросеть. Получился конструктор нейросетей и наглядное пособие по ним (то есть можно смотреть, что творится внутри нейросети). Вот как это выглядит:

Let’s Encrypt перешагнул важную веху — с 14 марта каждый может получить бесплатный SSL/TLS сертификат вида *.example.com. Пример установленного сертификата:

https://subdomain.baur.im
https://any-text.baur.im

Последние три года я занимаюсь разработкой серверов на Node.js и в процессе работы у меня накопилась некоторая кодовая база, которую я решил оформить в виде фреймворка и выложил в open-source.

Основными особенностями фреймворка можно назвать:

• простую архитектуру, без всякой JS – магии
• автоматическую сериализацию/десериализацию моделей (например, не нужно проверять пришло ли поле с клиента, все проверяется автоматически)
• возможность генерации схемы API
• генерацию документации на основе схемы
• генерацию полностью типизированного SDK для клиента (на данный момент речь про JS frontend)

В данной статье мы поговорим немного о Node.js и рассмотрим данный фреймворк

Всем кому интересно – прошу под кат

В последние годы вопрос обхода различных блокировок сайтов стоит достаточно остро. Проще всего решить ее можно с помощью прокси-расширений для браузера. А поскольку самым популярным браузером сейчас является Chrome, то я решил собрать в одном материале все самые адекватные варианты прокси и VPN-расширений для него.

Около месяца назад Google сервис Colaboratory, предоставляющий доступ к Jupyter ноутбукам, включил возможность бесплатно использовать GPU Tesla K80 с 13 Гб видеопамяти на борту. Если до сих пор единственным препятствием для погружения в мир нейросетей могло быть отсутствие доступа к GPU, теперь Вы можете смело сказать, “Держись Deep Learning, я иду!”.

Я попробовал использовать Colaboratory для работы над kaggle задачами. Мне больше всего не хватало возможности удобно сохранять натренированные tensorflow модели и использовать tensorboard. В данном посте, я хочу поделиться опытом и рассказать, как эти возможности добавить в colab. А напоследок покажу, как можно получить доступ к контейнеру по ssh и пользоваться привычными удобными инструментами bash, screen, rsync.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Code your own blockchain in less than 200 lines of Go!".

Данный урок является хорошо адаптированным постом про простое написание blockchain на Javascript. Мы портировали его на Go и добавили дополнительных фич, таких как просмотр цепочек в браузере.

Привет, Хабр! Данная статья предназначена для тех, кто хочет разобраться с основами VK API на Python, так как статей по этому поводу нет (на Хабре есть одна статья, но она уже не совсем актуальна, так как некоторые методы не работают), а на других ресурсах мне удалось найти только вопросы пользователей, но никаких гайдов и прочего.

Для работы с VK API в Python есть две популярные библиотеки: vk и vk_api. Какая из библиотек лучше я судить не возьмусь, но скажу одно: у vk документация слишком мала (поэтому разбирался практически методом тыка) и на английском языке, а у vk_api документация более развернута (поэтому писать о данной библиотеке смысла не вижу) и на русском. Для меня не главное на каком языке документация, но для некоторых пользователей это играет большое значение при выборе.

Как вы уже поняли, в данной статье рассматривается работа с библиотекой vk.

Шутер от первого лица (first-person shooter, FPS) — это жанр, в котором игрок использует оружие и смотрит на мир глазами персонажа. FPS-игры чрезвычайно популярны, что видно по успеху таких франшиз, как Call of Duty и Battlefield.

Unreal Engine изначально был создан для разработки FPS, поэтому вполне логично использовать его для создания такой игры. В этом туториале вы научитесь следующему:

• Создавать Pawn с видом от первого лица, который сможет двигаться и осматриваться вокруг
• Создавать оружие и привязывать его к Pawn игрока
• Стрелять пулями с помощью трассировки прямых (также известной как трассировка лучей)
• Наносить урон акторам

От имени команды Uber AI Labs, которая также включает Joel Lehman, Jay Chen, Edoardo Conti, Vashisht Madhavan, Felipe Petroski Such и Xingwen Zhang.

В области обучения глубоких нейронных сетей (DNN) с большим количеством слоев и миллионами соединений, для тренировки, как правило, применяется стохастический градиентный спуск (SGD). Многие полагают, что способность SGD эффективно вычислять градиенты является исключительной особенностью. Однако мы публикуем набор из пяти статей в поддержку нейроэволюции, когда нейронные сети оптимизируются с помощью эволюционных алгоритмов. Данный метод также является эффективным при обучении глубоких нейронных сетей для задач обучения с подкреплением (RL). Uber имеет множество областей, где машинное обучение может улучшить его работу, а разработка широкого спектра мощных подходов к обучению (включая нейроэволюцию), поможет разработать более безопасные и надежные транспортные решения.

Никогда не сдавайтесь

Действительно ли Билл Гейтс произнёс фразу «640 КБ должно хватить всем»? Её история довольно туманна, однако чаще всего её приписывают Биллу, так что, возможно, он действительно такое говорил.

Его довольно часто за это высмеивали. Мысль о общем пространстве памяти размером всего 640 КБ по современным стандартам смехотворна. В этот размер не уместится даже исполняемые файлы большинства программ-установщиков.

Для сравнения: калькулятор в Windows 10 занимает в состоянии простоя 16,2 МБ оперативной памяти — почти в 26 раз больше, чем объём доступной DOS-программам памяти в 1980-х.

Странные дела

Поверите ли вы мне, если я скажу, что до сих пор существует активное сообщество, использующее эту устаревшую платформу и разрабатывающее для неё ПО?

Наверно, вашим первым вопросом будет «Но зачем?» И я хорошо вас понимаю. Давайте рассмотрим некоторые группы, которые до сих пор заинтересованы во вложениях усилий в DOS.

1. Введение

Как оказалось, разметка физической памяти мобильных устройств (МУ) это малоописанный раздел знаний, необходимых разработчику. Т.к. память существует во всех устройствах, созданных на основе микропроцессоров или микроконтроллеров, а их уже миллиарды, то это еще и очень-очень востребованный раздел знаний.

Эта статья посвящена аспектам разметки памяти только МУ, т.к. именно здесь существует тесно свитый разными производителями клубок из файлов описания разметки при почти полном отсутствии теоретических данных о структуре самих этих файлов.

Разметка физической памяти МУ формируется на основании таблиц или списков описаний параметров разделов памяти. Практически каждая фирма-производитель МУ имеет свою форму (структуру) этих таблиц. Тем не менее, все описания параметров разделов имеют много общего, что позволяет рассматривать их в едином контексте.

На основе таблиц описаний затем формируются файлы разметки памяти, которые в виде образов разделов прошиваются непосредственно в память МУ.