C open: open (C System Call) — Code Wiki

open, _rtl_open | Программирование на C и C++

Функция ореn() является частью UNIX-подобной системы ввода/вывода и не определена в стан­дарте ANSI С.

В отличие от буферизированной системы ввода/вывода в UNIX-подобной системе предпочте­ние отдается использованию дескрипторов файлов типа int, а не указателей на FILE. Функция ореn() открывает файл с именем filename и устанавливает режим доступа к нему в соответствии со значением аргумента access. Аргумент access представляет собой комбинацию основного режима доступа и модификаторов.

Выбрав одно из этих значений, можно объединить его, используя ИЛИ, с одним или большим количеством следующих модификаторов доступа:

 Аргумент mode требуется только при использовании модификатора O_CREAT. В этом случае mode может принимать одно из трех значений:

 В случае успеха ореn() возвращает положительное целое число, являющееся дескриптором откры­того файла. Возврат —1 означает, что файл не может быть открыт. В этом случае errno устанавли­вается в одно из следующих значений:

Функция _rtl_open() имеет большее количество модификаторов режима доступа при работе под управлением Windows. Возможны следующие добавочные значения:

Открытое образование — Язык программирования C++. Часть 1. Процедурное программирование

• 10 недели

• от 2 до 3 часов в неделю

• 2 зачётных единицы

О курсе

Курс дает знания процедурного программирования на языках C/C++, которые послужат фундаментом для дальнейшего изучения самых востребованных сегодня языков программирования: Python, Java, C#, JavaScript, PHP, так как эти языки являются «Си-подобными». А также для дальнейшего изучения языка C++, который уже много лет является главным языком системного программирования. Язык C++ ­­– это самый низкоуровневый язык из всех универсальных и самый универсальный из всех низкоуровневых. Автор полагает, что именно его и нужно изучать для знакомства с программированием как таковым, независимо от того, в какой области вы будете заниматься программированием в своей профессиональной жизни.

Формат

Восемь последовательно связанных модулей (наименования есть в программе курса), в каждом модуле видеолекции, контрольные вопросы, зачетные материалы в электронной форме. 

Курс является двуязычным. Материал подается в основном на английском языке с русскими субтитрами.

Информационные ресурсы

1. Bjarne Stroustrup, Programming: Principles and Practice using C++ (2nd Edition), Addison-Wesley 2014.

2. Ben Klemens, 21st Century C: C Tips from the New School (2nd Edition), O’Reilly 2014.

Требования

Знание английского языка на уровне не ниже Intermediate

Программа курса

1.     Устройство компьютера: процессор, память, устройства ввода-вывода.

2.     Создание проекта в MS Visual Studio. Программа Hello World. Установка среды Cygwin компиляция программы компилятором GCC.

3.     Структура программы на языке C. Инструкции и выражения. Переменные: типы данных; объявление, инициализация, присваивание. Функции: объявление, определение, вызов. Области видимости: локальные и глобальные переменные.

4.     Ввод-вывод данных. Функции printf, scanf, gets, getchar. Задача: консольный калькулятор. 

5.     Ветвления (if-else). Циклы (while, do-while, for). Задачи: факториал, наибольший общий делитель, простые числа, числа Фибоначчи, алгоритм Евклида.

6.     Массивы (одномерные и многомерные) и указатели. Указательная арифметика. Строки. Преобразования типов. Задачи: сортировка массива (метод вставки, метод пузырька, быстрая сортировка), поиск подстроки, дамп памяти.

7.     Структуры. Ссылки. Передача параметров по значению и по ссылке. Задачи: векторы и матрицы в виде структур и операции над ними.

8.     Динамическое выделение памяти (функции malloc и free). Работа с файлами (функции fopen, fclose, fwrite, fread, fseek). Задачи: чтение и запись текстового файла.

Результаты обучения

Получение знаний процедурного программирования на языках С/С++

Знания

• Архитектура компьютера в объеме, достаточном для начинающего программиста
• Синтаксис языка С
• Широко известные алгоритмы
• Абстрактные концепции потоков ввода-вывода

Умения

• Создание программ на языках С/С++ с интерфейсом командной строки
• Сортировать массивы тремя способами на собеседовании при приеме на работу
• Считывание данных с клавиатуры и файлов и вывод данных на экран и в файлы

Навыки

• Владение средой разработки Microsoft Visual Studio и компилятором GCC

Как новичку поучаствовать в опенсорс разработке? / Хабр

В прошлый раз я публиковал пост о сложностях, с которыми сталкиваются разработчики при попытках поучаствовать в опенсорс проектах. Не хотелось оставлять эту проблему без описания возможного решения, поэтому в этот раз я перевел для вас статью известного опенсорс активиста Кента Доддса. В статье автор делится несколькими любопытными лайфхаками — надеюсь, кому-то из читателей они помогут извлечь больше пользы/получить больше удовольствия от участия в опенсорс проектах.

После моего недавнего поста «Для тех, у кого это впервые», я получил массу писем и сообщений с вопросом: «В каком открытом проекте вы посоветуете поучаствовать?». В этом посте я попробую дать ответ на этот вопрос, а также сформулировать несколько рекомендаций относительно первых шагов в опенсорсе.

В наиболее общем виде ответ звучит так:

Наилучший вклад вы сможете внести в разработку того ПО, которым пользуетесь регулярно.

Лично мне больше всего удовлетворения приносит работа над проектами, которые важны для меня и моих знакомых. Второй ключ к успеху – работа на постоянной основе. Регулярная работа над проектом потребует понимания особенностей использования ПО и тех проблем, для решения которых оно было создано — знакомство с софтом с позиции пользователя в этом очень помогает.

Какие открытые библиотеки, фреймворки или инструменты вы применяете чаще всего? Может, вы работаете с Grunt, Gulp, Webpack или Browserify, и вам кажется, что они могли бы быть улучшены или задокументированы точнее. Или, вероятно, вы применяете библиотеку React или модуль Angular – их тоже можно немного отполировать. Вы наверняка используете какое-либо опенсорс ПО — и его улучшение может вам в чем-то помочь.

Первые шаги

Как только вы определились с проектом, в котором будете участвовать, возникает второй вопрос: «А с какой стороны за него браться»? У многих проектов есть файл CONTRIBUTING. Заглянув в него, вы обнаружите инструкции по участию в проекте. Если отдельного файла нет, то соответствующие инструкции могут быть в README (обычно расположен на домашней странице проекта). А если нет ни того ни другого, то можно отправить пулл реквест на добавление хотя бы скелетного файла CONTRIBUTING.md, чтобы начать переговоры о добавлении полноценных инструкций.

Познакомьтесь с проектом ближе. Чтение документации это хорошо, но мне больше нравится узнавать проект по коду. Мой любимый способ – влезть в обращения к функциям через дебаггер. К примеру, что случиться, если обратиться angular.module?

Посмотрев код, вы поймёте многое о принципах работы библиотеки или фреймворка. То же самое вы можете делать и с локальными инструментами, используя ваш любимый отладчик узлов (или просто добавив console.logs). Не переживайте, если с ходу что-то останется непонятным. Не сдавайтесь — вам это под силу!

После того, как вы узнали стандарты и процессуальные особенности участия в проекте и познакомились с принципами его работы, настаёт пора определить необходимые проекту изменения. Рекомендую взглянуть на существующие проблемы и прокомментировать те, которые покажутся интересными. Пообщавшись с кураторами, вы сможете найти оптимальное решения — и после этого сформировать пулл реквест.

Если у вас есть собственные соображения об исправлении бага или фичи, которую вам хотелось бы претворить в жизнь, я настоятельно рекомендую сначала обсудить её с куратором(ами) на GitHub issue. Может они скажут, что она лежит вне сферы интересов проекта или уже находится в разработке, а может, подскажут, какого рода изменения они хотели бы видеть в программном коде. Вы потратите гораздо меньше времени, убедившись, что ваш пулл реквест будет принят, прежде чем браться за его оформление (точно также прежде чем сделать предложение своей жене, я сначала сделал все для того, чтобы ответ был “да”)

Ваш первый пулл реквест

Для первого пулл реквеста просто найдите любой проект с подходящим багом/фичей и попробуйте предложить свои доработки. Дайте кураторам знать, что вы новичок и не имеете ничего против их советов. Если они слишком заняты, то лучше поищите другой проект. Первая доработка опенсорс кода – это всегда непросто, поэтому вам может потребоваться помощь и ценные указания более опытных участников. На этом этапе сам привнесенный код не так важен, важно научиться работать в опенсорс проекте. Поэтому ищите проект или человека, у которых хватит времени и терпения, чтобы направить вас на путь истинный.

Также вам может быть интересна серия постов о том, как участвовать в опенсорс проектах на GitHub: https://blog.kentcdodds.com/introducing-how-to-contribute-to-open-source-be67917eb704.

Дополнительные материалы

Загляните на GitHub’s issues в поисках тикетов, отмеченных first-timers-only, good for beginners, good first bug (или good-first-bug), или help wanted. Есть и другие ресурсы для поиска простых путей участия в проектах:
Моим первым пулл реквестом стал запрос на исправление опечатки в комментарии. Он был очень маленьким и относился к проекту, которым я почти не пользовался (обнаружил опечатку, шастая по коду в дебаггере). Это был хороший первый вклад, хоть он и не особо повлиял на проект, а я не особо стремился продолжать участие в нём. Я перешагнул пропасть между отсутствием и наличием первого вклада, и это главное.

Заключение

Мне очень нравится участвовать в опенсорс проектах, и я всячески советую испытать на себе этот опыт. Да, начать непросто, но после того как вы сделаете первый шаг все последующие будут даваться значительно легче. Конечно, не всегда всё идёт как по маслу. У опенсорс сообщества есть свои причуды. Не обращайте на них внимания, просто продолжайте работать. Всё обязательно получится! Удачи!

Пара слов от переводчика:

Хотел бы посоветовать ещё одну полезную статью Кента «Introducing: How to Contribute to Open Source». В ней упоминается его небольшой курс «How to Contribute to an Open Source Project on GitHub».

Учебник по OpenMP — Блог программиста

Содержание:

1. Вычислительные системы. Идеология OpenMP
2. Синхронизация — критические секции, atomic, barrier
3. Разделение задач между потоками
   1. Параллельный цикл
   2. Параллельные задачи (parallel tasks)
   3. Параллельные секции
4. Заключение и дополнительная литература

OpenMP — это библиотека для параллельного программирования вычислительных систем с общей памятью (дальше кратко описано что это за системы). Официально поддерживается Си, С++ и Фортран, однако можно найти реализации для некоторых других языков, например Паскаль [1] и Java [2]. Все примеры в этом «учебнике» написаны на С++.

Библиотека активно развивается, в настоящий момент актуальный стандарт версии 4.5 (выпущен в 2015 году), однако уже идет разработка версии 5.0. В тоже время, компилятор Microsoft C++ поддерживает только версию 2.0, а gcc — версию 4.0.

Библиотека OpenMP часто используется в математических вычислениях, т.к. позволяет очень быстро и без особого труда распараллелить вашу программу. При этом, идеология OpenMP не очень хорошо подойдет, скажем, при разработке серверного ПО (для этого существуют более подходящие инструменты).

Этой библиотеке посвящено множество книг и статей. Наиболее популярными являются книги Антонова [3] и Гергеля [4], мной также был написан ряд статей (поверхностных) по этой теме [5,6], и ряд примеров программ на нашем форуме [7]. На мой взгляд, у этих книг есть ряд недостатков (которые я, конечно, исправляю):

• в книгах стараются описать все возможности OpenMP, значительная часть которых является атавизмом. В старых версия библиотеки это было нужно, но сейчас использование этих возможностей делает ваш код опаснее и повышает порог вхождения (другой программист потратит много времени чтобы разобраться в нем). Я кратко описал некоторые из таких возможностей в заметке «Лишние возможности OpenMP» [8] и в «учебнике» про них ничего нет. За счет этого мой учебник получился короче и не загружает читателя устаревшей информацией;
• в книгах мало «реальных» примеров — поиск минимума/максимума не в счет. Я предлагаю своим читателям обратиться за такими примерами на форум. На форуме можно взять исходный код программ, которые отлажены и работают, при этом к каждой программе прилагается подробный разбор решения и подхода к распараллеливанию. Иногда можно найти несколько реализаций. Примеры будут дополняться.

Вычислительные системы. Идеология OpenMP

Существует множество разновидностей параллельных вычислительных систем — многоядерные/многопроцессорные компьютеры, кластеры, системы на видеокартах, программируемые интегральные схемы и т. д. Библиотека OpenMP подходит только для программирования систем с общей памятью, при этом используется параллелизм потоков. Потоки создаются в рамках единственного процесса и имеют свою собственную память. Кроме того, все потоки имеют доступ к памяти процесса. Схематично это показано на рисунке 1:
рис. 1 модель памяти в OpenMP

Для использования библиотеки OpenMP вам необходимо подключить заголовочный файл "omp.h", в а также добавить опцию сборки -fopenmp (для компилятора gcc) или установить соответствующий флажок в настройках проекта (для Visual Studio). После запуска программы создается единственный процесс, который начинается выполняться как и обычная последовательная программа. Встретив параллельную область (задаваемую директивой #pragma omp parallel) процесс порождает ряд потоков (их число можно задать явно, однако по умолчанию будет создано столько потоков, сколько в вашей системе вычислительных ядер). Границы параллельной области выделяются фигурными скобками, в конце области потоки уничтожаются. Схематично этот процесс изображен на рисунке 2:

рис.2 директива omp parallel

Черными линиями на рисунке показано время жизни потоков, а красными — их порождение. Видно, что все потоки создаются одним (главным) потоком, который существует все время работы процесса. Такой поток в OpenMP называется master, все остальные потоки многократно создаются и уничтожаются. Стоит отметить, что директивы parallel могут быть вложенными, при этом в зависимости от настроек (изменяются функцией omp_set_nested) могут создаваться вложенные потоки.

OpenMP может использоваться на кластерной архитектуре, но не самостоятельно, т.к. загрузить весь кластер она не может (для этого нужно создавать процессы, использовать инструменты типа MPI). Однако, если узел кластера многоядерный — то использование OpenMP может существенно поднять эффективность. Такое приложение будет являться «гибридным», в этой статье я не буду вдаваться в тему, тем более что по ней написано много хороших материалов [9].

Синхронизация — критические секции, atomic, barrier

Все переменные, созданные до директивы parallel являются общими для всех потоков. Переменные, созданные внутри потока являются локальными (приватными) и доступны только текущему потоку. При изменении общей переменной одновременно несколькими потоками возникает состояние гонок (мы не можем гарантировать какой-либо конкретный порядок записи и, следовательно, результат) — это проблема и допускать такое нельзя. Такая же проблема возникает когда один поток пытается читать переменную в то время, как другой ее изменяет. Ситуацию поясняет следующий пример:

#include "omp.h"
#include <iostream>

int main() {
  int value = 123;
  #pragma omp parallel 
  {
    value++;
    #pragma omp critical
    {
      std::cout << value++ << std::endl;
    }
  }
}

Программа описывает переменную value, общую для всех потоков. Каждый поток увеличивает значение переменной, а затем выводит полученное значение на экран. Я запустил ее на двухъядерном компьютере, получил следующие результаты:
Проблема гонки потоков OpenMP

Видно, что чаще всего сначала каждый из потоков увеличит значение переменной, а затем они по-очереди выведут результаты (при этом каждый из них еще раз увеличивает значение), но в некоторых случаях порядок выполнения будет другим. Нас же в этом примере сейчас интересует, при попытке одновременного увеличения значения value программа может вести себя как угодно — увеличить только один раз или вовсе завершиться аварийно.

Для решения проблемы существует директива critical, пример ее использования также показан выше. Разделяемым ресурсом в этом примере является не только память (размещенные в ней переменные), но и консоль (в которую потоки выводят результаты). В примере гонки возникают при инкременте переменной, но не при выводе на экран, т. , |, <<, >>. Пример использования такой директивы:

#include "omp.h"
#include <iostream>

int main() {
  int value = 123;
  #pragma omp parallel 
  {
    #pragma omp atomic
    value++;
    #pragma omp critical (cout)
    {
      std::cout << value << std::endl;
    }
  }
}

Тут же показана возможность именования критических секций — очень рекомендую ей пользоваться всегда. Дело в том, что все безымянные секции рассматриваются как одна (очень большая) и если вы не дадите им явно имена, то только в одной из этих секций в один момент времени будет один поток. Остальные будут ждать. Имя секции должно подсказывать программисту к какому виду ресурса она относится — в приведенном примере таким ресурсом является поток вывода на экран (cout).

Несмотря на то, что каждая операция над общими данными в последнем примере размещена в критической секции или является атомарной, в нем есть проблема, т. к. порядок выполнения этих операций по прежнему не определен. Запустив программу раз 20 мне удалось получить на экране не только "125 125", но и "124 125". Если мы хотим чтобы сначала каждый поток увеличил значение, а затем они вывели их на экран — можем использовать директиву barrier:

#pragma omp parallel 
{
  #pragma omp atomic
    value++;
  #pragma omp barrier
  #pragma omp critical (cout)
  {
    std::cout << value << std::endl;
  }
}

Поток, завершив свою часть вычислений доходит до директивы barrier и ждет пока все потоки дойдут до этой же точки. Дождавшись последнего, потоки продолжают выполнение. Теперь в программе нет никаких проблем с синхронизацией, но обратите внимание, что все потоки выполняют одну и туже работу (описанную внутри параллельной области), пусть и параллельно. При таком раскладе программа не начнет работать быстрее, нам необходимо распределить между потоками решаемые задачи, сделать это можно различными способами…

Разделение задач между потоками

Параллельный цикл

Самый популярный способ распределения задач в OpenMP — параллельный цикл. Не секрет, что программы почти всю свою жизнь проводят выполняя циклы, при этом если между итерациями цикла нет зависимостей — то цикл называется векторизуемым (его итерации можно поделить между потоками и выполнить независимо друг от друга). В статье «Библиотека OpenMP. Параллельный цикл» [5] я поверхностно описал эту конструкцию на примерах вычисления суммы элементов массива и численного интегрирования, не буду повторяться — рекомендую вам пройти по ссылке, т.к. дальше описаны более «интересные» аспекты параллельного цикла.

Параллельный цикл позволяет задать опцию schedule, изменяющую алгоритм распределения итераций между потоками. Всего поддерживается 3 таких алгоритма. Далее полагаем, что у нас p потоков выполняют n итераций:

Опции планирования:

• schedule(static) — статическое планирование. При использовании такой опции итерации цикла будут поровну (приблизительно) поделены между потоками. Нулевой поток получит первые \(\frac{n}{p}\) итераций, первый — вторые и т.д.;
• schedule(static, 10) — блочно-циклическое распределение итераций. Каждый поток получает заданное число итераций в начале цикла, затем (если остались итерации) процедура распределения продолжается. Планирование выполняется один раз, при этом каждый поток «узнает» итерации которые должен выполнить;
• schedule(dinamic), schedule(dynamic, 10) — динамическое планирование. По умолчанию параметр опции равен 1. Каждый поток получает заданное число итераций, выполняет их и запрашивает новую порцию. В отличии от статического планирования, выполняется многократно (во время выполнения программы). Конкретное распределение итераций между потоками зависит от темпов работы потоков и трудоемкости итераций;
• schedule(guided), schedule(guided, 10) — разновидность динамического планирования с изменяемым при каждом последующем распределении числе итераций. Распределение начинается с некоторого начального размера, зависящего от реализации библиотеки до значения, задаваемого в опции (по умолчанию 1). Размер выделяемой порции зависит от количества еще нераспределенных итераций

В большинстве случаев самым оптимальным вариантом является static, т.к. выполняет распределение единственный раз, играть с этим параметром имеет смысл если в вашей задаче сильно отличается трудоемкость итераций. Например, если вы считаете сумму элементов квадратной матрицы, расположенных ниже главной диагонали — то static даст не лучший результат, т. к. первый поток выполнит значительно меньше операций и будет простаивать.

В статье про параллельный цикл также описаны опции nowait и reduction. Первая из них очень редко даст ощутимый выигрыш, а вторую я рекомендую использовать как можно чаще (вместо критических секций). В той статье reduction использовалась во всех примерах и за счет этого удалось избежать явного использования критических секций, однако это удается не всегда и поэтому стоит знать что у нее внутри. Итак, параллельно вычислить сумму элементов массива можно так:

int sum_arr(int *a, const int n) {
  int sum = 0;
#pragma omp parallel reduction (+: sum)
  {
#pragma omp for 
    for (int i = 0; i < n; ++i)
      sum += a[i];
  }
  return sum;
}

Выглядит это красиво, но на самом деле в каждом потоке создается локальная переменная для хранения суммы части массива (вычисление которой назначено текущему потоку), ей присваивается значение 0 (т. к. редукция с оператором +). Каждый поток вычисляет сумму, но необходимо ведь сложить все эти значение чтобы получить окончательный результат? — Делается это с помощью критической секции или атомарной операции примерно следующим образом:

int sum_arr(int *a, const int n) {
  int sum = 0;
  #pragma omp parallel
  {
    int local_sum = 0;
    #pragma omp for 
    for (int i = 0; i < n; ++i)
      local_sum += a[i];
    #pragma omp atomic
    sum += local_sum;
  }
  return sum;
}

Такой подход используется постоянно, поэтому я рекомендую внимательно рассмотреть этот код. Чуть более сложным примером является параллельный поиск максимума/минимума [9]. В качестве задачи для проверки усвоения материала предлагаю попробовать построить гистограмму (например для изображения).

Параллельные задачи (parallel tasks)

Параллельные задачи — это более гибкий механизм, чем параллельный цикл. Параллельный цикл описывается внутри параллельной области, при этом могут возникнуть проблемы. Например, мы написали параллельную функцию вычисления суммы элементов одномерного массива, и нашу функцию решили применить для вычисления суммы элементов матрицы, но сделать это также параллельно. Получится вложенный параллелизм. Если (теоретически) наш код запущен на 8 ядрах — то фактически будет создано 64 потока. Ну а если кому-нибудь придет в голову идея делать параллельно еще что-нибудь?

Иногда такую ситуацию нелегко обнаружить, например, на нашем форуме можно найти параллельную реализацию решения СЛАУ методом Крамера, при этом параллельно вычисляется n определителей. Функция вычисления определителя вызывает функцию сведения матрицы к треугольному виду, которая может быть распараллелена.

Проблема параллельного цикла в том, что число создаваемых потоков зависит от того какие функции распараллелены и как они друга друга вызывают. Очень сложно все это отслеживать и, тем более, поддерживать. Решение проблемы — параллельные задачи, которые не создают поток, а лишь выполняют добавление задачи в очередь, освободившийся поток выбирает задачу из пула. Я описывал этот механизм в статье
«Параллельные задачи (tasks) OpenMP» и не буду повторяться (рекомендую прочитать материал по ссылке — в статье рассматривается возможность распараллеливания рекурсивных функций с помощью механизма задач). Отмечу лишь то, что в параллельные задачи были предложены в стандарте OpenMP 3.0 (в 2008 году) поэтому их поддержка отсутствует в Microsoft C++. Кроме того, в свежем стандарте OpenMP 4.5 была предложена конструкция taskloop, за счет которой использовать параллельные задачи для распараллеливания циклов теперь также удобно как и параллельный цикл.

Параллельные секции

Механизм параллельных секций видится мне достаточно низкоуровневым. Тем не менее, он полезен в ряде случаев. Как было отмечено выше, параллельный цикл можно применять только в случаях, если итерации цикла не зависят друг от друга, т. е. тут нельзя:

for (int i = 1; i < n; ++i) 
  a[i] = a[i-1]+1;

Если же у нас в программе появляется несколько фрагментов, не зависящих друг от друга, но имеющий зависимости внутри себя — то их распараллеливают с помощью механизма параллельных секций:

#pragma omp parallel
{
  #pragma omp sections
  {
    #pragma omp section 
    {
      for (int i = 1; i < n; ++i) 
        a[i] = a[i-1]+1;
    }
    #pragma omp section
    {
      for (int i = 1; i < n; ++i) 
        b[i] = b[i-1]+1;
    }
  }
}

Пример не самый лучший, т.к. я до сих пор не встречал реальной задачи где это нужно. Очень важно — не пытайтесь распараллелить рекурсивные функции с помощью секций (используйте для этого задачи). Возможно в будущем (особенно если Microsoft реализует стандарт OpenMP 3.0) я перемещу этот раздел в Лишние возможности OpenMP.

Заключение и дополнительная литература

Тут учебнику конец… Если хотите посмотреть больше примеров исходников с OpenMP или у вас есть вопросы по решению конкретных задач — загляните на наш форум. Если же у вас возникли вопросы по тексту статьи — пишите в комментариях.

1. Поддержка OpenMP в Lazarus/Freepascal: https://wiki.lazarus.freepascal.org/OpenMP_support
2. OpenMP для Java:
3. Антонов А.С. Технологии параллельного программирования MPI и OpenMP: Учеб. пособие. Предисл.: В.А.Садовничий. – М.: Издательство Московского университета, 2012.-344 с.-(Серия “Суперкомпьютерное образование”). ISBN 978-5-211-06343-3.
4. Гергель В.П. Высокопроизводительные вычисления дл многоядерных многопроцессорных систем. Учебное пособие – Нижний Новгород; Изд-во ННГУ им. Н.И.Лобачевского, 2010
5. Библиотека OpenMP. Параллельный цикл: https://pro-prof.com/archives/1150
6. Параллельные задачи (tasks) OpenMP: Параллельные задачи (tasks) OpenMP
7. Форум по программированию с использованием OpenMP: https://pro-prof. com/forums/forum/software-engineering/parallel_programming/openmp_library
8. Лишние возможности OpenMP: href=»https://pro-prof.com/forums/topic/openmp-problems
9. Распараллеливание алгоритма триангуляции матрицы с OpenMP: https://pro-prof.com/forums/topic/matrix-triangulation_cplusplus
10. Профилировка гибридных кластерных приложений MPI+OpenMP: https://habr.com/en/company/intel/blog/266409/
11. OpenMP – Распараллеливание метода Крамера решения СЛАУ: https://pro-prof.com/forums/topic/openmp-cramer-method_cplusplus
12. 32 подводных камня OpenMP при программировании на Си++: https://www.viva64.com/ru/a/0054/
13. OpenMP и статический анализ кода: https://www.viva64.com/ru/a/0055/

OpenRa

OpenRa – проект, воссоздающий и модернизирующий классические РТС Command & Conquer на основе собственного гибкого движка с открытым исходным кодом.

OpenRa, в отличие от оригинальных игр, ничем не ограничен: имеется поддержка большинства современных операционных систем (включая Windows 10, Mac OS X и различные дистрибутивы Linux) и разрешений экрана без каких-либо сторонних манипуляций, а также – встроенный мультиплеер.

Геймдизайн классических РТС 1990-2000 многим по нраву, но с того времени появилось множество нововведений, которые также нашли себе место  в OpenRa:

• Выбор между классической левокнопочной и правокнопочной системами управления.
• Переделанная боковая панель с системой вкладок.
• Поддержка реплеев и интерфейс наблюдателя для удобства проведения стримов.
• Настраиваемый туман войны, который может скрывать области вне поля зрения юнитов.
• Захватываемые гражданские здания.
• Юниты получают опыт и совершенствуются, повышая звания.

OpenRa абсолютно бесплатен, скачать можно с официального сайта, нажав на кнопку ниже:

Скачать OpenRa

Сперва нужно выбрать операционную систему, а затем нажать на одну из двух кнопок ниже: левую – для релизной версии, правую – для бета-версии.

При запуске вам будут доступны три встроенных мода, которые требуют небольшой докачки из интернета или с лицензионных дисков оригинальных игр.

Tiberian Dawn

Альянс стран пытается защитить Европу и Северную Африку от таинственной террористической организации и ценного, но  токсичного минерала Тибериума, который постепенно разрастается по всему миру.

Red Alert

В мире, где Гитлер был убит и 3-го рейха не существовало, Советский Союз захотел власти над всей Европой. Мы увидим, как Созники столкнутся со злой империей в погорячевшей холодной войне.

Dune 2000

Три великих дома ведут борьбу за драгоценную пряность. Обоснуйте базу на пустынной планете Арракис, где самая страшная угроза – окружающая среда.

Во всех трёх модах присутствует онлайн мультирлеер, скирмиш, а также миссии из оригинальных игр (пока не все, но список потихоньку расширяется).

Tiberian Sun

Приоритетная цель OpenRa на данный момент – добавить поддержку второго поколения игр C&C, начиная с Tiberian Sun. Некоторые функции движка для поддержки TS всё ещё в разработке, но исходный код можно найти в репозитории авторов.

 Пользовательские моды

Также ведется работа над отделением движка от специфичности C&C, дабы дать большую свободу для создания РТС на базе OpenRa.

Уже можно увидеть такие сторонние проекты, как Crystallized Doom, Nomad Galaxy, Medieval Warfare, Attacque Supérior и другие.

Уроки по OpenGL | Ravesli

Независимо от того, пытаетесь ли вы изучить OpenGL в образовательных/карьерных целях или просто ищете новое хобби, эти бесплатные уроки по графическому программированию научат вас основам и всем необходимым деталям работы с OpenGL. Цель этого туториала — показать вам всё, что есть в современном OpenGL, простым для понимания способом с наглядными примерами, а также предоставить бэкграунд для ваших последующих исследований/углублений в эту тему.

Эти уроки нацелены как на тех людей, которые не имеют опыта в графическом программировании, так и на более опытных программистов, которым было бы интересно почитать и систематизировать свои знания. В этом туториале по OpenGL также обсуждаются практические концепции, которые при щепотке дополнительной креативности смогут превратить ваши идеи в настоящие 3D-приложения. Если всё это ещё вас не отпугнуло, то я вас приглашаю вместе с собой в это путешествие.

Чему вы научитесь?

Основной фокус этих уроков уделяется именно изучению современного OpenGL. Изучение (и использование) современного OpenGL требует глубоких знаний графического программирования и понятия того, как OpenGL работает под капотом, чтобы реально извлечь максимальную пользу из вашего предстоящего опыта. Поэтому мы начнём с обсуждения основных графических аспектов и того, как OpenGL фактически рисует пиксели на вашем экране, и то, как мы можем использовать эти знания для создания каких-то необычных эффектов.

Помимо основного базиса, мы также обсудим множество полезных техник, которые вы сможете использовать для своих приложений, таких как: перемещение сцены, создание красивого освещения, загрузка пользовательских объектов из программ моделирования, применение постобработки и многое другое. Мы также создадим с вами небольшую игру, применив полученные знания по OpenGL, так что вы действительно почувствуете, каково это быть графическим разработчиком.

Поскольку OpenGL является графическим API, а не, собственно, платформой, то для работы с ним потребуется язык программирования. В нашем случае, это язык C++, поэтому вам понадобятся знания по C++. Тем не менее, я всё равно буду стараться объяснить большинство используемых понятий, включая продвинутые темы C++ настолько, насколько это возможно и уместно. Вам не обязательно быть экспертом в C++, но вы должны уметь написать что-то большее, чем программу «Hello, world!». Для получения этих знаний отлично подойдут уроки по С++ на Ravesli, где каждая тема объясняется отдельным уроком и куда вы всегда сможете обратиться за детальным разъяснением.

Также в этих уроках будет использоваться математика (линейная алгебра и геометрия вместе с тригонометрией), которую я также буду стараться объяснять по мере необходимости. Однако, я не являюсь профессиональным математиком, поэтому, хоть мои объяснения и могут быть понятными, они, скорее всего, будут неполными. Поэтому, где это необходимо, я буду указывать хорошие ресурсы, которые объясняют материал более полно. Не пугайтесь момента с математикой, всё не так уж и страшно 🙂 Большая часть функционала, с которым мы будем работать, не потребует от вас понимания всей подноготной математики, если вы знаете, как её использовать.

Структура уроков

Наш учебный путь разбит на последовательные главы. Каждая из глав содержит уроки, в которых мы подробно будем рассматривать различные концепции. Поскольку уроки являются последовательными, то лучше всего начинать с самого начала, так как в каждом последующем уроке используются концепции, которые рассматривались в предыдущем.

Удачи!

Поделиться в социальных сетях:

Глоссарий терминов в OpenGL

Глава №0. Начало работы с OpenGL

Глава №1. Освещение в OpenGL

Глава №2. Загрузка моделей в OpenGL

Глава №3. Продвинутый OpenGL

Глава №4. Продвинутое освещение в OpenGL

Глава №5. PBR в OpenGL

Дополнительные уроки

Создание игры Breakout на С++/OpenGL

 
Адаптированный перевод с LearnOpenGL.com.

std :: basic_fstream :: open — cppreference.com

Открывает и связывает файл с именем filename с файловым потоком.

Вызывает setstate (failbit) в случае ошибки.

1-2) Фактически вызывает rdbuf () -> open (имя файла, режим). (см. std :: basic_filebuf :: open для получения подробной информации о последствиях этого вызова). Overload (2) предоставляется, только если std :: filesystem :: path :: value_type не является char. (начиная с C ++ 17)

3-4) Эффективно вызывает (1-2), как если бы open (filename.c_str (), mode).

[править] Параметры

[редактировать] Возвращаемое значение

(нет)

[править] Пример

 #include <строка>
#include 
#include 

int main ()
{
    std :: string filename = "пример.123 ";

    std :: fstream fs;

    fs.open (имя файла);

    если (! fs.is_open ())
    {
       fs.clear ();
       fs.open (имя файла, std :: ios :: out); // Создаем файл.
       fs.close ();
       fs.open (имя файла);
    }

    std :: cout << std :: boolalpha;
    std :: cout << "fs.is_open () =" << fs.is_open () << '\ n';
    std :: cout << "fs.good () =" << fs.good () << '\ n';
} 

[править] См. Также

std :: fopen - cppreference.com

Открывает файл, обозначенный именем filename , и возвращает файловый поток, связанный с этим файлом. Режим используется для определения режима доступа к файлу.

[править] Параметры

[редактировать] Возвращаемое значение

В случае успеха возвращает указатель на объект, который управляет потоком открытого файла, с очищенными битами eof и error. Поток полностью буферизуется, если имя файла не относится к интерактивному устройству.

При ошибке возвращает нулевой указатель. POSIX требует, чтобы в этом случае было установлено значение errno.

[править] Примечания

Формат filename определяется реализацией и не обязательно относится к файлу (например,грамм. это может быть консоль или другое устройство, доступное через API файловой системы). На платформах, которые их поддерживают, filename может включать абсолютный или относительный путь файловой системы.

Для переносимых каталогов и имен файлов см. Библиотеку файловой системы C ++ или boost.filesystem

[править] Пример

[править] См. Также

fopen, fopen_s - cppreference.com

1) Открывает файл, обозначенный именем filename , и возвращает указатель на файловый поток, связанный с этим файлом.Режим используется для определения режима доступа к файлу.

2) То же, что и (1), за исключением того, что указатель на файловый поток записывается в streamptr , и во время выполнения обнаруживаются следующие ошибки, вызывающие текущую установленную функцию обработчика ограничений:

• streamptr - нулевой указатель
• filename - нулевой указатель
• режим - нулевой указатель

Как и все функции с проверкой границ, доступность fopen_s гарантирована только в том случае, если __STDC_LIB_EXT1__ определено реализацией и если пользователь определяет __STDC_WANT_LIB_EXT1__ как целочисленную константу 1 перед включением stdio.h .

[править] Параметры

[править] Возвращаемое значение

1) В случае успеха возвращает указатель на новый файловый поток. Поток полностью буферизуется, если filename не относится к интерактивному устройству.В случае ошибки возвращает нулевой указатель. POSIX требует, чтобы в этом случае было установлено значение errno.

2)
В случае успеха возвращает ноль, и указатель на новый файловый поток записывается в * streamptr . В случае ошибки возвращает ненулевой код ошибки и записывает нулевой указатель в * streamptr (если только streamptr не является самим нулевым указателем).

[править] Примечания

Формат filename определяется реализацией и не обязательно относится к файлу (например,грамм. это может быть консоль или другое устройство, доступное через API файловой системы). На платформах, которые их поддерживают, filename может включать абсолютный или относительный путь файловой системы.

[править] Пример

 #include 
#include 

int main (пусто)
{
    ФАЙЛ * fp = fopen ("test.txt", "r");
    if (! fp) {
        perror («Ошибка открытия файла»);
        вернуть EXIT_FAILURE;
    }

    int c; // примечание: int, а не char, требуется для обработки EOF
    while ((c = fgetc (fp))! = EOF) {// стандартный цикл чтения файла ввода-вывода C
       путчар (с);
    }

    если (феррор (фп))
        put ("Ошибка ввода-вывода при чтении");
    иначе если (feof (fp))
        put ("Конец файла достигнут успешно");

    fclose (fp);
} 

[править] Ссылки

Стандарт

• C11 (ISO / IEC 9899: 2011):

• 7.21.5.3 Функция fopen (стр: 305-306)

• K.3.5.2.1 Функция fopen_s (стр: 588-590)

Стандарт

• C99 (ISO / IEC 9899: 1999):

• 7.19.5.3 Функция fopen (стр: 271-272)

• Стандарт C89 / C90 (ISO / IEC 9899: 1990):

• 4.9.5.3 Функция fopen

[править] См. Также

OpenRA - скачать

Какая сборка?

Доступны два типа сборки, в зависимости от того, как вы хотите играть:

• Стабильные выпуски рекомендуются для игроков, которые хотят играть в многопользовательские игры онлайн.
• Playtests предоставляет предварительный просмотр последних улучшений для игроков, которые хотят помочь в тестировании и формировании будущих выпусков OpenRA.

Последним стабильным выпуском является выпуск 20200503.

Более старые выпуски можно найти в архиве выпусков GitHub.

Игровой движок OpenRA - бесплатное программное обеспечение, выпущенное под лицензией GPL3. Для модов OpenRA требуются файлы из оригинальных игр, которые используются по лицензии, предоставленной C&C Franchise Modding Guidelines.На эти файлы не распространяется лицензия OpenRA, и вам будет предложено загрузить или скопировать их при первом запуске мода.

EA не одобрял и не поддерживает этот продукт.

Какая операционная система?

Установщики Windows

OpenRA работает на большинстве компьютеров под управлением Windows 7 или более поздних версий, поддерживающих рендеринг OpenGL.
Для включения поддержки OpenGL может потребоваться установка дополнительных драйверов, поставляемых поставщиком графического процессора.

Установщики

для 32-битной Windows можно найти в архиве выпусков GitHub.

Приложения macOS

OpenRA работает на всех компьютерах Mac под управлением macOS 10.9 или новее.

Стабильные выпуски также доступны по адресу Homebrew:

 $ brew cask install openra 

Мы не поддерживаем этот внешний исходный код пакета, поэтому возможны задержки с выпуском новой версии.
По любым вопросам, связанным с упаковкой, обращайтесь к сопровождающим нижестоящего репозитория.

Порт FreeBSD

стабильных выпусков доступны в коллекции портов FreeBSD:

 # cd / usr / ports / games / openra
# make install 

Мы не поддерживаем этот внешний исходный код пакета, поэтому возможны задержки с выпуском новой версии.
По любым вопросам, связанным с упаковкой, обращайтесь к сопровождающим нижестоящего репозитория.

Исходный код

OpenRA может быть скомпилирован из исходного кода на всех платформах.

Подробные инструкции по компиляции см. В OpenRA Wiki.

OpenRA - Главная

Классические стратегии, перестроенные под современную эпоху.

Открытый исходный код. Свободно. Для всех современных операционных систем.

Последние новости

Несколько тем развития (выпуск 2020 г.)

Автор: Пол Чоте в 2020-06-29 23:00 +0100

В последнее время в сообществе Command and Conquer произошло много событий, связанных с выпуском C&C Remastered Collection, и многие люди спрашивали, что это означает для будущего OpenRA.В этом посте я хотел бы дать несколько комментариев по этой теме и показать некоторые обновления незавершенной версии OpenRA Tiberian Sun.

После того, как Джим Веселла (продюсер C&C Remastered Collection) обратился к команде OpenRA, мы с гордостью опубликовали (вместе с субреддитом r / commandandconquer) первое публичное объявление о том, что станет Remastered Collection. Члены сообщества OpenRA также были приглашены в Совет сообщества C&C, где мы поддерживали тесный контакт с командой разработчиков и обеспечивали основу для идей разработки и дизайна, при этом имея возможность отстаивать пожелания сообщества.

Джим и команды Petroglyph и EA проделали фантастическую работу с C&C Remastered Collection, а степень прозрачности и открытости, которую они продемонстрировали сообществу, устанавливает новый стандарт, который, как мы надеемся, заставит другие компании следовать.

Так что это значит для OpenRA? OpenRA и Remastered Collection придерживаются разных взглядов на то, как перенести классические игры C&C в 2020-е годы. Remastered Collection, как следует из названия, обновляет оригинальные игры за счет более точных ресурсов и улучшений пользовательского интерфейса, отдавая приоритет подлинности оригинальному игровому процессу.Цель OpenRA - представить себе, какими могли бы быть эти игры, если бы они снова разрабатывались сейчас - с такими функциями, как Attack Move, многопользовательский баланс и обширные возможности моддинга, заложенные в основу игры.

Мы считаем, что оба подхода могут сосуществовать, и намерены для OpenRA продолжать следовать той же философии, которая руководила ею до сих пор. Комментарии EA предполагают, что они также согласны с текущей ситуацией и не планируют вмешиваться в OpenRA каким-либо негативным образом.

Полный спектр гражданских лиц Red Alert будет доступен в следующем выпуске OpenRA благодаря деталям, полученным из выпуска исходного кода C&C Remastered Collection.

Одним из неожиданных объявлений для Remastered Collection стало то, что файлы dll, содержащие логику игрового процесса (слегка измененная версия классического игрового движка), будут открыты для включения модов, и что он будет выпущен под GPLv3 для обеспечения совместимости с лицензией. с OpenRA и другими проектами сообщества.Мы чрезвычайно благодарны Джиму и его команде за то, что это произошло, и гордимся тем, что сыграли свою роль в этом важном событии RTS.

Игровой движок

OpenRA разрабатывался с нуля на протяжении многих лет с использованием языков программирования и принципов, отличных от исходных C&C. Это означает, что мы не можем напрямую копировать исходный код, но будем использовать его вместо этого в качестве справочника, чтобы узнать, что заставляло исходные игры работать, а также для перевода концепций и деталей реализации, где это необходимо, для улучшения OpenRA.

Следующий выпуск OpenRA будет содержать некоторые начальные небольшие исправления, основанные на том, что мы уже узнали. Одним из примеров этого являются исходные таблицы переназначения палитры, которые исходный Red Alert использовал для создания различных типов гражданской пехоты, которые ранее отсутствовали в версии OpenRA. Нам предстоит еще многое узнать, и мы ожидаем, что эти знания повлияют и вдохновят на многие детали эволюции и роста OpenRA в течение следующих нескольких лет.

Популярным вопросом было, будет ли OpenRA поддерживать обновленные игровые ресурсы, и теперь я могу подтвердить (подробности см. В этом комментарии GitHub), что мы будем работать над достижением этой цели.На это потребуется время, так как необходимо сначала решить ряд технических проблем. Мы предоставим дополнительную информацию об этих планах в будущих публикациях, или вы можете следить за прогрессом прямо на GitHub.

Структуры в Tiberian Sun теперь используют правильные поля выбора изометрического стиля.

Тем временем продолжается работа над версией Tiberian Sun для OpenRA. Заметный прогресс был медленным за последние пару лет, в то время как мы сосредоточились на восстановлении частей низкоуровневого игрового движка, чтобы добавить гибкости, необходимой для поддержки игр второго поколения (Tiberian Sun, Red Alert 2 и основанных на них модов сообщества. ), без нарушения поддержки игр «первого поколения» (Tiberian Dawn, Red Alert, Dune 2000 и существующих модов сообщества).Эта работа теперь начинает окупаться, поскольку мы можем использовать дополнительную гибкость, чтобы включить некоторые долгожданные функции.

Первый из них - изометрические поля выбора, используемые конструкциями. Это может показаться простым косметическим изменением, но за кулисами потребовалось много изменений, чтобы заменить код, разработанный для простых прямоугольных областей, чтобы понять более сложные формы (т.е.неправильные шестиугольники, используемые зданиями). Изменения на уровне движка для этого фактически были внесены еще в версии 20180218, но у нас только недавно было время адаптировать код игрового процесса для его использования.