О том, как ищут уязвимости в программах и проверяют их на возможность эксплуатации. А еще об инструментарии для фаззинга, анализе поведения программ, проверке исходного кода на опасные ошибки.
Лекция 2. Коллективные операции в MPI. Параллельные алгоритмы случайного блуж...Alexey Paznikov
ЛЕКЦИЯ 2. Коллективные операции в стандарте MPI
Курс "Параллельные вычислительные технологии" (ПВТ), осень 2015
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Пазников Алексей Александрович
к.т.н., доцент кафедры вычислительных систем СибГУТИ
http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov
http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov/teaching
Лекция 4. Производные типы данных в стандарте MPIAlexey Paznikov
ЛЕКЦИЯ 4. Производные типы данных в стандарте MPI
Курс "Параллельные вычислительные технологии" (ПВТ), осень 2015
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Пазников Алексей Александрович
к.т.н., доцент кафедры вычислительных систем СибГУТИ
http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov
http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov/teaching
Автоматическая оптимизация алгоритмов с помощью быстрого возведения матриц в ...Alexander Borzunov
Описание декоратора для автоматической оптимизации алгоритмов с помощью быстрого возведения матриц в степень в Python.
Смотрите подробнее:
GitHub: https://github.com/borzunov/cpmoptimize
Хабрахабр: http://habrahabr.ru/post/236689/
Python Package Index: https://pypi.python.org/pypi/cpmoptimize
Евгений Крутько — Опыт внедрения технологий параллельных вычислений для повыш...Yandex
Евгений Крутько, НИЦ «Курчатовский институт».
В докладе на примере программы моделирования динамики движения конструкций по методу конечных элементов рассматриваются возможности и практика распараллеливания вычислений. Речь в нём пойдёт как о технике создания новых вычислительных потоков, так и об использовании стандартов openMP и MPI.
Где кончается react native? / Павел Кондратенко (Rambler&Co)Ontico
РИТ++ 2017, Frontend Сonf
Зал Мумбаи, 5 июня, 11:00
Тезисы:
http://frontendconf.ru/2017/abstracts/2496.html
В своем выступлении я расскажу про то, как библиотека бумажных книг в нашей компании переехала в онлайн и причем тут react native. Погружаясь в архитектуру этой технологии я постараюсь дать представление о том, что можно выжать из нее и где заканчиваются ее возможности. Разберем потоки в приложении, возможные проблемы и все это на таких простых примерах как ActivityIndicator.
Если у вас еще не дошли руки до react native, но всегда хотели разобраться - приходите обязательно! Из моего доклада вы сможете, как минимум, получить представление об этой технологии.
О том, как ищут уязвимости в программах и проверяют их на возможность эксплуатации. А еще об инструментарии для фаззинга, анализе поведения программ, проверке исходного кода на опасные ошибки.
Лекция 2. Коллективные операции в MPI. Параллельные алгоритмы случайного блуж...Alexey Paznikov
ЛЕКЦИЯ 2. Коллективные операции в стандарте MPI
Курс "Параллельные вычислительные технологии" (ПВТ), осень 2015
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Пазников Алексей Александрович
к.т.н., доцент кафедры вычислительных систем СибГУТИ
http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov
http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov/teaching
Лекция 4. Производные типы данных в стандарте MPIAlexey Paznikov
ЛЕКЦИЯ 4. Производные типы данных в стандарте MPI
Курс "Параллельные вычислительные технологии" (ПВТ), осень 2015
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Пазников Алексей Александрович
к.т.н., доцент кафедры вычислительных систем СибГУТИ
http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov
http://cpct.sibsutis.ru/~apaznikov/teaching
Автоматическая оптимизация алгоритмов с помощью быстрого возведения матриц в ...Alexander Borzunov
Описание декоратора для автоматической оптимизации алгоритмов с помощью быстрого возведения матриц в степень в Python.
Смотрите подробнее:
GitHub: https://github.com/borzunov/cpmoptimize
Хабрахабр: http://habrahabr.ru/post/236689/
Python Package Index: https://pypi.python.org/pypi/cpmoptimize
Евгений Крутько — Опыт внедрения технологий параллельных вычислений для повыш...Yandex
Евгений Крутько, НИЦ «Курчатовский институт».
В докладе на примере программы моделирования динамики движения конструкций по методу конечных элементов рассматриваются возможности и практика распараллеливания вычислений. Речь в нём пойдёт как о технике создания новых вычислительных потоков, так и об использовании стандартов openMP и MPI.
Где кончается react native? / Павел Кондратенко (Rambler&Co)Ontico
РИТ++ 2017, Frontend Сonf
Зал Мумбаи, 5 июня, 11:00
Тезисы:
http://frontendconf.ru/2017/abstracts/2496.html
В своем выступлении я расскажу про то, как библиотека бумажных книг в нашей компании переехала в онлайн и причем тут react native. Погружаясь в архитектуру этой технологии я постараюсь дать представление о том, что можно выжать из нее и где заканчиваются ее возможности. Разберем потоки в приложении, возможные проблемы и все это на таких простых примерах как ActivityIndicator.
Если у вас еще не дошли руки до react native, но всегда хотели разобраться - приходите обязательно! Из моего доклада вы сможете, как минимум, получить представление об этой технологии.
Intel IPP Samples for Windows - работа над ошибкамиTatyanazaxarova
Это моя очередная заметка о том, как PVS-Studio делает программы более надёжными. То есть где, и какие ошибки он обнаруживает. На этот раз под молоток попали примеры, демонстрирующие работу с библиотекой IPP 7.0 (Intel Performance Primitives Library).
Мы все допускаем ошибки при программировании и тратим массу времени на их устранение.
Один из методов который позволяет быстро диагностировать дефекты – статический анализ исходного кода.
Языки C, C++ и C++0x как набор ножей по дереву. С их помощью создаются великолепные изделия, но немного неаккуратности и можно глубоко порезаться. Одной из самых ранних методик обнаружения ошибок в коде программ является статический анализ кода. Запуская анализ сразу после написания нового кода или во время ночных сборок, можно выявить множество ошибок еще до этапа тестирования. Это сокращает стоимость и время их исправления. Также могут быть обнаружены дефекты, редко проявляющие себя, которые могут являться головной болью на протяжении многих месяцев сопровождения программы.
В докладе будет продемонстрировано множество примеров ошибок в известных open source программах и библиотеках, которые можно обнаружить с помощью статических анализаторов.
О сложностях программирования, или C# нас не спасет?Tatyanazaxarova
Программирование это сложно. С этим никто, надеюсь, не спорит. Но вот тема новых языков программирования, а точнее поиск "серебряной пули" всегда находит бурных отклик в умах разработчиков программного обеспечения. Особенно "модной" является тема превосходства одного языка программирования над другим. Ну, к примеру, что C# "круче", чем C++. И хотя holy wars – это не та причина, по которой я пишу этот пост, тем не менее, что называется "наболело". Ну не поможет C#/lisp/F#/Haskell/... написать изящное приложение, взаимодействующее с внешним миром, и все тут. Вся изящность теряется, стоит захотеть написать что-то реальное, а не пример "сам в себе".
Александр Сомов "C++: препроцессор, компилятор, компоновщик"Yandex
Из этого доклада вы узнаете, как разбирать различные ошибки сборки C++, как их исправлять и что для этого нужно знать.
Речь пойдет о стадиях сборки программы на C++ и о том, как устроены объектные файлы (на примере формата ELF), о работе компилятора и компоновщика, а также особенностях, связанных со спецификой языка. В заключительной части доклада будут разобраны принципы работы препроцессора C++ и способы его отладки.
Презентация посвящена вопросам использования параллельных алгоритмов для создания современных эффективных программных решений. Актуальность данной тематики обусловлена снижением темпов роста тактовой частоты микропроцессоров и возрастанием внимания к использованию всех возможностей многоядерных и многопроцессорных систем. В работе рассмотрен ряд базовых параллельных алгоритмов, таких как умножение матриц, параллельная сортировка Бэтчера, метод Гаусса решения систем линейных алгебраических уравнений и так далее. Приведена реализация этих алгоритмов c использованием языка программирования Си++.
Мы закончили рассмотрение паттернов 64-битных ошибок. Последнее на чем мы остановимся в связи с этими ошибками, является то, как они могут проявляться в программах.
Статический анализ кода: Что? Как? Зачем?Andrey Karpov
Методология статического анализа год за годом зарекомендовывает себя в поисках дефектов в исходном коде программ.
Максим расскажет про:
- методологию статического анализа и какие плюсы и минусы у нее есть;
- технологии этой методологии, которые позволяют выявлять разнообразнейшие дефекты в коде;
- интересные примеры ошибок в реальных проектах, которые были найдены при помощи статического анализа;
- интеграцию инструментов статического анализа в проекты любой сложности, и почему так важно регулярное использование подобных инструментов.
EdCrunch 2018 - Skyeng - EdTech product scaling: How to influence key growth ...Michael Karpov
Skyeng company case:
"EdTech product scaling: How to influence key growth indicators and achieve rapid progress. Product VS Marketing look"
Global conference for technology in education #EdCrunch
https://2018.edcrunch.ru/en/
Movement to business goals: Data, Team, Users (4C Conference)Michael Karpov
In this talk Mikhail Karpov discuss the methods used to move to business goals faster on example of VK.com processes, including teams flexible structure and feedback loop from service audience
"Пользователи: сигнал из космоса". CodeFest mini 2012Michael Karpov
О способах получения обратной связи от пользователей в российских и иностранных интернет-компаниях.
Также, на основе различных жизненных кейсов рассмотрим их полезность и применимость.
Михаил рассмотрит основные случаи и всякие примеры применения на основе Яндекса и нескольких других российских и иностранных компаний.
Как сделать команде приятное - Михаил Карпов (Яндекс)Michael Karpov
Команде приятное можно сделать разными способами.
Этот доклад о том, как это сделать с помощью вашего процесса.
Многие понимают то, что важно вовлекать команду в продукт, но также важно вовлекать команду в ваш процесс.
Для этого ваш процесс должен коротко и доходчиво отвечать на вопросы команды.
О них и поговорим.
Hpc Visualization with X3D (Michail Karpov)Michael Karpov
The document describes two modes of data analysis for workload rendering on server clusters:
1. General system analysis uses a molecular metaphor to visualize task load across cluster nodes over time, allowing users to identify bottlenecks.
2. Detailed task analysis uses a greenhouse metaphor to test individual tasks under varying hardware/software parameters and identify bottlenecks like CPU, memory, or disk limitations.
Both modes aim to optimize workload distribution and resource usage across clusters.
сбор требований с помощью Innovation gamesMichael Karpov
За основу были взяты бизнес-игры от Люка Хоммана: innovationgames.com
Они представлены ниже в презентации: "Начни новый день", "Product Box", "Воспоминания о будущем", "Удиви клиента", "Катер", "Паутина".
Практическое занятие было не лишено соревновательного характера:
в первой части команды "разработчиков" собирали неявные знания с "пользователей", а во второй части должны были предложить им каждый свой продукт.
Естественно, что пользователи выбирают наиболее понравившийся (то есть наиболее удовлетворяющий их потребностям) и команда, предложившая данный продукт, побеждает.
Зачем нам Это? или Как продать agile командеMichael Karpov
Мы все сталкиваемся с ситуациями когда сложно работать с Заказчиком по Agile и уговорить его на подобный способ коммуникации.
Также, часто команде сложно уговорить своего менеджера.
Но!
Бывает и иначе: менеджер предлагает внедрять Agile, а команда "не до конца уверена"...
Именно о такой ситуации и рассказывает этот доклад!
The document describes a software system being developed to visually monitor the workload of cores in a high-performance manycore computer architecture. The system receives data about the state of cores in a computing system, analyzes the data, and displays it visually with remote web access. Compared to other software for visually monitoring multiprocessor systems, this system provides a visual display of processed data on the state of cores based on analysis of inter-core messages and characteristics of individual cores. The system is being developed using Microsoft Visual Studio 2008 on a 16-core Windows cluster at Polytechnic University and will aid in analyzing and monitoring complex systems and their components during different workload modes.
The document discusses the development of a system for visual monitoring of workloads on high-performance multi-core computer clusters. The system provides visual analysis and performance monitoring of clusters and their components. It was developed using Microsoft tools on a 16-node Windows HPC Server 2008 cluster. The system displays program characteristics, core memory usage, and process status to help optimize parallel programs.