Записки программиста

Отображением файла в память мы с вами пользовались в заметках об OpenGL, посвященных работе с моделями и текстурами, но не рассматривали подробно, как именно это работает. И хотя я почти уверен, что многие читатели этого блога уже знакомы с отображением файлов в память, я все же посчитал необходимом написать соответствующие заметки для тех читателей, кому данный механизм не знаком. Сегодня мы рассмотрим, как все это работает под Windows.

В предыдущих заметках об OpenGL мы научились управлять камерой и работать с текстурами. К сожалению, все это время мы кодировали модели (такие, как ящик или покрытый травой кусок земли) вручную. Это не только приводит к распуханию исходного кода, но еще и крайне неудобно. Ящик еще куда не шел, но забить вручную, скажем, модель человека практически нереально. Поэтому прежде, чем двигаться дальше, нам нужно изучить вопрос, не очень-то связанный с самим OpenGL — создание моделей в Blender и загрузку их в коде программы из внешних файлов.

Данный пост представляет собой небольшую шпаргалку по сканеру портов Nmap, а также утилитам, идущим с ним в комплекте — Ncrack, Ncat, Ndiff и Nping. Уметь пользоваться Nmap полезно не только злобным хакерам, но и системным администраторам, а также devops. Как еще, например, проверить, не осталось ли в системе лишних открытых портов? Или избавиться от сигнатур, по которым можно удаленно определить используемую на сервере ОС? Как обычно, здесь мы рассмотрим самые основные параметры и флаги, а более подробную информацию всегда можно найти в man.

Недавно исполнилось ровно шесть лет со дня публикации в этом блоге самого первого поста — Моя шпаргалка по работе в Vim. По сложившейся традиции, настало время подвести итоги еще одного ушедшего года. Аналогичные посты за предыдущие годы можно найти здесь: пять лет, четыре года, три года, два года, один год.

Сегодня снова тематический выпуск «находок в сети». В этот раз я решил разгрести накопившиеся ссылки, связанные со всякой низкоуровщиной, а следовательно и с C/C++. Предыдущие выпуски: август 2015, июль 2015, июнь 2015, май 2015.

В последней заметке, посвященной OpenGL, мы нарисовали вращающийся разноцветный куб, а также научились управлять камерой при помощи мыши и клавиатуры. Сегодня же мы наконец-то научимся работать с текстурами. Теоретическая часть касательно текстур ранее уже объяснялась в заметке Учимся работать с текстурами в Haskell’евом OpenGL. Поэтому в рамках этой заметки предполагается, что с теорией читатель уже знаком, и основной акцент будет сделан на практике.

Thrift — это такая штука для сериализации данных. Вы описываете схему данных в специальном формате. Из этого описания генерируются классы. Эти классы легко сериализуются и десериализуются. При этом схему можно изменять (например, добавлять-удалять поля в классах) так, что данные, сериализованные по старой схеме, будут успешно десериализованы по новой. Одну и ту же схему можно использовать в проектах на разных языках, и они будут успешно друг с другом взаимодействовать. Плюс к этому еще накручена возможность объявлять исключения и генерировать код для RPC. В этой заметке мы разберемся, как работать с Thrift на языке Scala.

Кроссплатформенность и разноцветные треугольники, это, конечно, здорово, но пока что не производит особо большого впечатления. Сегодня мы напишем демку поинтереснее. А именно, вращающийся разноцветный куб. Притом, на куб этот можно будет смотреть под разными углами и с разного расстояния, перемещая камеру при помощи клавиатуры и мыши. И плюс к этому еще кое-что.

Akka HTTP — это такая штука для написания своих веб-сервисов и хождения по HTTP в чужие, являющаяся преемником популярного веб-фреймворка Spray. Сегодня с помощью Akka HTTP мы напишем пару простых примеров клиентского и серверного кода. Поскольку писать телефонные книги уже как-то поднадоело (раз, два), примеры эти будут работать с сервисом plivo.com. Данный сервис позволяет звонить на телефоны, слать SMS и делать прочие подобного рода вещи.

В этой заметке я намерен поделиться с вами своим субъективным мнением касательно Amazon Web Services, которое сформировалось у меня после года использования этого облака на практике. Поскольку есть основания полагать, что те же рассуждения применимы не только к AWS, но и к Azure с Google Cloud, я рискну экстраполировать свои мысли также и на другие облака.