מחשבות, מחשבים, ושאר דברי בלע

ארבע בבוקר, אני מתעורר מקולות.
לוקח קצת זמן להבין מה אני שומע, אבל בסוף נופל לי האסימון שזה חתולים מיוחמים שצורחים לי מתחת לחלון כבר חצי שעה.
פותח את החלון, שני חתולים – אחד שחור ואחד לא.
אני עושה להם קששששש, פחחחחח בהההה ובוו מהחלון, שמים זין.
אחרי איזה חמש דקות אני מתייאש והולך למטבח וממלא סיר קטן באיזה 2 ליטר מים, יוצא מהבית ומתגנב לעבר החתולים.
הם זזו אל מאחורי עץ אז הם לא רואים אותי בא.
בתנועה מהירה אני מעיף את המים אל החתולים, הלא שחור בורח יבש, השחור קופץ קפיצת התחמקות מרהיבה אחרי שהוא מקבל 1.95 ליטר לגב.
שקט.
הם בטח הלכו להתייבש מתחת לחלון אחר.

דרך לינמגזין:

לפני כמה פוסטים שאלתי את השאלה הבאה:

נתון מערך בגודל NxN של פיקסלים כאשר כל הפיקסלים שחורים חוץ מאחוז מסויים מהם שאינו שחור ומפוזר באופן אקראי,
בהינתן קואורדינטה (x,y) מסויימת בתמונה, מצא במהירות את כל הנקודות שנמצאות בתוך חלון בגודל K על K (כאשר K קבוע בבעיה) שמרכזו (x,y), משהו כזה:

פעולת המציאה עצמה צריכה להיות מהירה מאוד, אבל מותר לעבד מראש את התמונה פעם אחת (בזמן סביר).

אז הנה הפתרון שלי:
נחלק את התמונה למשבצות בגודל KxK, ונשמור רשימה של כל הנקודות בכל משבצת.
כאשר מבקשים מאיתנו לתת את רשימת הנקודות בחלון מסויים, נסתכל בארבעת החלונות שהחלון הזה חותך ונסנן את כל הנקודות בארבעת החלונות שלא נמצאות בתוך החלון המבוקש.
זה הכל בעצם.
הביצועים של הפתרון הזה מעולים, כדי להכין את הגריד (Grid) נעבור על כל הפיקסלים בתמונה, ולכל נקודה נמצא בזמן קבוע את המשבצת שאליה היא שייכת.
כשממש מחפשים את הנקודות בחלון מסויים, נבדוק במקרה הגרוע 2K*2K פיקסלים (אם כל הנקודות לבנות) אבל במקרה הרגיל נבדוק הרבה פחות (ואם החלון לא מכיל נקודות כלל נדע את זה מהר מאוד).
זה הקוד של העיבוד המקדים:

הקוד הבא סופר את המספר הנקודות בתוך החלון שמרכזו (x,y)’ שימו לב שהלולאות עוברות על ארבעה ריבועים בגריד בלבד:

יתכן שאפשר לשפר את הביצועים אם נחלק את הגריד לריבועים יותר קטנים ונכלול ריבועים שלמים שנופלים בתוך החלון בלי לבדוק כל נקודה באופן פרטני, אבל לא ניסיתי.
הביצועים של הפתרון הזה די מטורפים. על Q6600 במהירות 2.4GHZ, עם תמונה בגודל 500X500 פיקסלים וחלון של 20X20, בדיקה של כמה זמן לוקח לספור את הפיקסלים בכל 250,000 החלונות האפשריים לקחה כ160 מילישניות, מה שנותן מהירות בדיקה של מעל 1500 חלונות במילישניה (או יותר ממליון וחצי חלונות בשניה), בלי תלות בגודל התמונה שנבדקת (על תמונה של 1000X1000 המהירות היתה דומה).

האפלט הבאה מדגימה את האלגוריתם. אפשר להוריד אותה מפה. הקוד כלול בתוך הJAR (אפשר לפתוח את הJAR עם תוכנה לפתיחת קבצי ZIP).
בנוסף, האפלט יכולה לרוץ כתוכנית רגילה : java -jar fast_window.jar
אפשר ללחוץ בתוך האפלט כדי לסמן את הנקודות בחלון.

הדפדפן שלך לא תומך בג’אווה, ככה האפלט ניראית (רק שהיא אינטראקטיבית) :

לפני כמה שנים טובות עבדתי בסטארטאפ קטן בשם Content Objects שנסגר זה מכבר.
בתקופתי שם פיתחתי ספרית ג’אווה בשם JNotify שמאפשרת קבלת ארועים על שינויים במערכת הקבצים בלינוקס ובחלונות (ואולי עוד בהמשך).
דאגתי שהקוד ישוחרר ברשיון קוד פתוח כפרוייקט סורספורג’.
החברה נסגרה (אחרי שעזבתי), אבל הקוד נשאר. לא ממש תחזקתי אותו, אבל נראה שאנשים השתמשו בו בכל זאת – למרות שהיו כמה בעיות די חמורות בגרסאת החלונות.

כדי לתת מה שהספריה נותנת, חייבים להשתמש בקריאה לפונקציות של מערכת ההפעלה.
בלינוקס העניין היה פשוט יחסית: קטע הקוד המקומי (native code) הוא מינימלי ביותר ומסתמך על inotfiy. הAPI שלו מאוד פשוט אבל הוא לא תומך בהאזנה ריקורסיבית ולכן רוב הקוד כתוב בג’אווה ונועד להוסיף יכולת לקבלת ארועים על ספריות באופן ריקורסיבי (צפיה בתת ספריה על כל בניה).

בחלונות העניין הפוך, קריאת המערכת ReadDirectoryChangesW תומכת בהאזנה ריקוסיבית, אבל השימוש בה מורכב ברמות שלא יאמנו והתיעוד של מייקרוסופט מחורבן ביחס ישר למורכבות הAPI. ולכן על חלונות רוב הקוד כתוב בC++ (כי אין דרך פשוטה להתממשק אל הAPI המקומי מג’אווה) אבל קוד הג’אווה הספציפי לחלונות פשוט מאוד.

מכיוון שהרבה יותר קל לכתוב ולדבג קוד ג’אווה מאשר קוד C++, המימוש ללינוקס היה הרבה יותר יציב מזה של חלונות – שנטה להתרסק או להתקע לעיתים נדירות בכל מני סיטואציות שלא הצלחתי לשחזר.

לפני כמספר שבועות פנה אלי משתמש של הספריה, והציע שאני אפתור בתשלום את הבאגים בגרסאת החלונות.
לאחר משא ומתן קצר הסכמנו על $100, וניסיתי את מזלי.
זה היה די קשה, אבל לבסוף הצלחתי לתקן את  הבאגים החמקמקים, ובנוסף לשפר את הביצועים של הספריה כך שלא תפספס אירועים גם על מחשבים חלשים.
אחרי שכמות השעות ההשקעתי בעניין עברה את מה שנראה לי מוצדק בעבור $100 הסכמנו גם להגדיל את הסכום ל$250 והיום שחררתי את הגרסא המתוקנת

$250 זה לא סכום שבאמת מכסה את כמות השעות שהשקעתי בתיקון הבאגים (אם הייתי לוקח סכום סביר לשעה), אבל זה בכל זאת פרוייקט קוד פתוח ואני מרוצה שתיקנתי את הבאגים האלו.

נודע לי מאותו משתמש שמישהו ביצע fork לספריה והוסיף לה תמיכה בMac.
פניתי אליו ונראה שהוא יצטרף לפרוייקט וישלב את התוספת שלו בקוד (שנכתב כך שיהיה קל מאוד להוסיף תמיכה במערכות הפעלה חדשות), ואולי גם יעזור עם באגים אחרים.

JNotify התעורר.

אז הזכרתי באחר הפוסטים האחרונים את הבעיה הבאה:

בהנתן קבוצת S של n מספרים שלמים, איך נחלק אותה לk קבוצות כך שסכום המספרים בכל קבוצה הוא קרוב לסכום המספרים בקבוצות האחרות.
למשל:
אם

עבור k=2 הבעיה היא בעצם בעיית תיק הגב (Knapsack)
.
בבעיה זו יש לנו תיק גב בגודל מוגבל, וערמת חפצים במשקלים שונים ובערכים שונים ועלינו לבחור תת קבוצה של החפצים שנכנסים כולם לתיק וערכם מקסימלי.
אם הערך של כל חפץ שווה למשקל שלו (נניח כל החפצים עשויים מזהב טהור), ונפח התיק הוא חצי מסכום המשקל של כל החפצים אז הבעיה שקולה לגמרי לבעיה שלנו עבור K=2, כי רשימת החפצים שבתיק שקולה לחלוקה של החפצים לשתי קבוצות (אלו שבתיק ואלו שמחוץ לתיק).

עבור k גדול מ2, הבעיה קשה יותר.
הפתרון שמצאתי פותר את הבעיה בצורה קרובה לאופטימלית (החלוקה לא תמיד הטובה ביותר, אבל קרובה מאוד), והוא גם פשוט למימוש ויעיל במיוחד.
בשמיעה ראשונה הוא ישמע פשוט מדי מכדי להיות נכון, ואתם יותר ממוזמנים להוכיח לי שאני טועה:
1. מיינו את רשימת המספרים בסדר יורד.
2. צרו k קבוצות ריקות
3. לכל איבר ברשימה הממוינת (בסדר יורד) הכניסו אותו לקבוצה הריקה ביותר.

זה הכל.
לא היה קל מדי למצוא דוגמא שבה האלגוריתם הפשוט הזה נותר תשובה שאינה אופטימלית, אבל למעשה הדוגמא הראשונה שלי למעלה היא דוגמא כזו. בחלוקה האופטימלית שתי הקבוצות בגודל שש. בחלוקה לפי האלגוריתם שלי הגדלים יהיו שבע וחמש.
ובכל זאת, השגיאה פה היא השגיאה המינימלית האפשרית בדוגמא הזו (Off by one).

אז מה אתם אומרים, יש לכם פתרון יותר טוב?
יש לכם דוגמא שמראה לי שהפתרון שלי הוא בעצם לא טוב?

והנה בעיה נוספת עליה אני ארחיב באחד הפוסטים הקרובים:
יש לכם תמונה שחורה בגודל N על N פיקסלים ועליה מפוזרים נקודות באופן אקראי. נניח משהו דומה כזה:

הבעיה היא כזו. בהינתן קואורדינטה (x,y) מסויימת בתמונה, מצא במהירות את כל הנקודות שנמצאות בתוך חלון בגודל K על K (כאשר K קבוע בבעיה) שמרכזו (x,y), משהו כזה:

הדרישה היחידה פה היא המהירות של הפעולה הזו. מותר לכם להשתמש בכמה זכרון שתרצו ולעבד את התמונה מראש כאוות נפשכם (כמובן, העיבוד מראש לא יכול להיות איטי מדי)
כשאני אומר מהר, אני מתכוון ממש מהר, גם עבור תמונות גדולות.

הרצאת TED מרתקת של הקוסם דוויד בליין על איך הוא עצר את הנשימה ל17 דקות בשידור חי.

עם השנים נוספו לג’אווה כלים סטנדרטיים שמאפשרים חיבור למכונה וירטואלית חיה, ובחינה של מה שקורה שם ככלי למציאת בעיות בזמן הריצה של תוכניות.

• jps : מראה תהליכי ג’אווה
• jstack : מציג את רשימת הת’רדים בתהליך ג’אווה, ומה כל אחד מהם עושה.
• jmap: מאפשר שמירה לקובץ של תמונת הזכרון (heap dump) של תהליך ג’אווה. אפשר לבחון את הקובץ עם jhat או עם VisualVM.
• jhat : מאפשר ניתוח קבצי heap dump שנוצרו בעזרת jmap.
• jconsole : ממשק פשוט שמאפשר בחינה של שימוש הזכרון, שימוש בזמן מעבד ועוד.
• visualvm: כלי חזק יותר מjconsole, שהחל מעדכון 18 של JDK 1.6.0 מגיע עם הJDK. ויז’ואל VM מאפשר גם ניתוח ביצועים פשוט (cpu and memory profiling).

כל הכלים האלו תומכים גם בגישה למכונה מרוחקת בצורה זו או אחרת, הבעיה היא שכמעט בלתי אפשרי להתחבר איתם למכונה שמוגנת בפיירוואל כי הם עובדים עם פורטים אקראיים.
אם עם כלי שורת הפקודה עוד אפשר להסתדר על שרת מרוחק (קל יותר להריץ jps ישירות על השרת מאשר לנסות לעשות את זה מרחוק), עם הכלים הגראפיים הסיפור כבר אחר.

VisualVM

אז איך בכל זאת אפשר להתחבר לתהליך ג’אווה מרוחק עם VisualVM?
התהליך קצת מורכב, ולכן אני אתעד אותו כאן:

על המחשב המרוחק:

1. צרו קובץ permissions.txt שיכיל את זה:

2. הריצו את jstatd (שמאפשר לתהליכים מרוחקים לקבל רשימה של מכונות ג’אווה שרצות על המכונה ולהתחבר אליהן) :

3. הריצו את התוכנית שלהם עם הפרמטר הבא:

על המחשב המקומי:

1. צרו תעלות SSH לשרת כך:

שימו לב שיש פה שתי ‘תעלות’:

• תעלת TCP מ1101 אל 1099 בשרת המרוחק. זו תעלה שמאפשרת להתחבר אל הjstatd ישירות.
• פרוקסי SOCKS5 שמאזין על פורט 9696

2. הפעילו את visualvm עם הפרמטרים הבאים :

שאומרים לו להשתמש בפרוקסי SOCKS5 שהקמנו.

3. מתוך VisualVM, הוסיפו לחיבור המקומי חיבור לjstatd בפורט 1101.

זהו. הרבה יותר מסובך ממה שהייתי רוצה, אם מישהו מכיר דרך יותר פשוטה אני אשמח לשמוע.

עבר הרבה זמן מאז שהיה פה פוסט רציני, כל פעם שהיה לי על מה לכתוב זה איך שהוא התמסמס ותוייק בתיקיית האחר כך.
אז זה יהיה פוסט מוזר, מוזר מאוד אפילו – שיהיה בעצם ערמת פוסטים מרוכזים.
אולי במהלך הכתיבה של תת פוסט כזה אני אגלה שאני מעדיף שהוא יהיה בעצם פוסט שלם, אבל נראה.

שרת חדש

הגיעה התקופה הזו, שבה אני פחות מרוצה מההוסיטנג שלי ועברתי להוסיטנג חדש.

למעשה הייתי מרוצה מספיק מeSecureData (אליהם עברתי מHCOOP לפני פחות משנה וחצי).
מהירות התקשורת היתה קצת מאכזבת אבל לא היו יותר מדי תקלות.
אז למה עברתי?
במסגרת העבודה שלי בface.com (כן, אני עובד בface.com, לא חושב שיצא לי להזכיר את זה פה עד עכשיו) אני עובד מול חברת אכסון בשם CentralHost בסן דייגו, ומחזיק אצלם מספר לא מבוטל של שרתים. בשנה וחצי בשנה חצי שאני עובד שם, הייתי מאוד מרוצה מהם ומרמת התמיכה שלהם – אם כי המחיר שלהם הוא גבוה משמעותית מזה של eSecureData, לפחות למכונות החזקות שאני מחזיק שם במסגרת העבודה.
בכל אופן, יש לי יחסים מצויינים עם בעל החברה, וכששאלתי אם יש לו הצעה אלטרנטיבית שתאפשר לי להעביר את השרת שלי אליו הוא הסכים לתת לי מחשב באותו מחיר שאני מקבל בeSecureData – שזה $79 לחודש, עם יותר זכרון (4 ג’יגה במקום 2 ג’יגה), ושני הרדיסקים של 500 בתצורת רייד 1 (ראי, אם הרדיסק אחד מת לא קורה כלום ופשוט מחליפים אותו) לעומת הרדיסק אחד בלבד בשרת הישן.
העברתי בעזרתו את השרת למכונה החדשה, ולמעט שינויי הגדרות קטנים בשרת הDNS שאני מריץ, ובהגדרות הDNS ברשת הדומיינים שלי הכל פשוט עובד.
אני בטוח שיהיו עוד חבלי לידה, אבל אם אתם קוראים את זה, אתם עובדים מול השרת החדש.
אז כמו תמיד, יש לי מקום לאורחים. מי שחושב לעבור שרת למשהו יותר רציני מאיכסון משותף בגודדי שיצור קשר. (רק לאנשים שמרגישים בנוח עם SSH).

BoneCP

השתמשתי בProxool בתור Connection pool לבסיס הנתונים במשך די הרבה זמן, ועם הזמן גיליתי בעיות – שאומנם די נדירות אבל מספיק חמורות כדי שאני אחפש פתרון.
חשבתי לפתור אותן בעצמי, וגיליתי שהוא לא מתקמפל על JDK מודרני. שלחתי מייל לרשימת התפוצה שלו לגבי העניין, וחודשים עברו בלי שום תגובה ובלי הודעות נוספות.
היה ריח של פרוייקט מת באוויר, וכשנתקלתי בבעיה נוספת (100% CPU בקוד של פרוקסול לעיתים נדירות), החלטתי לחפש Connection pool אחד.
בסוף הגעתי לBoneCP שאומנם מוגדר כבטא, אבל עובד היטב – וחשוב יותר – המפתח שלו עונה לאימיילים ומתקן באגים.

טיפוסי אישיות

מי שלמד פסיכולוגיה (לא אני) מכיר את העניין הזה לעומק כנראה, אבל אני מניח שרוב הקוראים פה לא למדו פסיכולוגיה אני אכנס לעניין:
במהלך שיטוטי באינטרנט בחיפוש אחרי ספרייה לDecoding של תמונות בC או C++ (יש מילה בעברית לDecoding? פענוח? פרישה?) נתקלתי בCxImage, וראיתי בדף האודות של המפתח שהוא טוען שהאישיות שלו היא מסוג INTJ.
אני די בטוח שנתקלתי בסוג הקטלוג הזה למחלקות אישיות בעבר, אבל הפעם הסתקרנתי, אם הוא INTJ אז מה אני? וכמה הדבר הזה בכלל עובד?

התחלתי לחקור, מסתבר שמדובר במבחן פסיכומטרי שמבוסס על העבודה של קארל יאנג מ1920 ופותח על ידי קתרין קוק בריגס וביתה איזבל בריגס מיירס, והמבחן קרוי על שמן: Myers-Briggs Type Indicator או MTBI.
בגדול, הרעיון הוא שהאישיות של בני אדם נקבעת על ידי ארבעה תכונות, כאשר לכל תכונה יש שני צדדים (מוחצן – מופנם, חושב – מרגיש) וכו’, ואצל כל אחד תכונה אחת מכל זוג היא יותר דומיננטית מהשניה.

הזוגות הם:

• התנהגות – מוחצן או מפונם :  האם רוב המחשבה של האדם מופנית החוצה או פנימה
• תפיסה – חש או אינטואיטיבי : איך האדם קולט מידע חדש, האם הוא סומך יותר על תחושות פנימיות או על מידע קונקרטי
• החלטה – חושב או מרגיש : איך האדם  מבצע החלטות רציונליות בניתוח של המידע שהוא קיבל באמצעי התפיסה, האם הוא מעדיף חשיבה וניתוח לוגי או החלטה לפי הרגשה והזדהות עם המצב.
• סיגנון חיים – שיפוטי או תפיסתי : האם האדם מעדיף להשתמש בבהחלטה (חושב/מרגיש) או בתפיסה (חש/אינטואיטיבי) כשהוא מתייחס אל העולם החיצוני.

קצת מבלבל, ואולי התרגום שלי לא מאוד מדוייק (יש הרבה מאוד חומר מדוייק על זה באינטרנט).

סך הכל יש ארבע ‘ביטים’ כשלכל ביט יש שתי אפשרויות, מה שיוצר 16 קומבינציות.

מצאתי מבחן עם כ-70 שאלות כן/לא שמוצא את הטיפוס שלכם, וקיבלתי שגם אני INTJ.
קראתי קצת על INTJ, ונראה שלפחות לגבי – המבחן יצא מאוד מדוייק.

בעיית החלוקה

שוב ושוב אני נתקל בבעיה הבאה:
בהנתן קבוצת מספרים, איך מחלקים אותה לשתי קבוצות כך שסכום המספרים בכל קבוצה יהיה קרוב ככל האפשר לסכום המספרים בקבוצה השניה.
במילים אחרות, שאף קבוצה לא תהיה ‘כבדה’ הרבה יותר מהשניה בצורה שניתנת לתיקון על ידי סידור מחדש של האיברים בקבוצות.

הרחבה טבעית של השאלה הזו, היא איך מחלקים את הקבוצה לk קבוצות, לאו דווקא רק לשתיים.
הנה כמה דוגמאות למצבים שבהם אלגוריתם כזה יהיה שימושי:

דמיינו משחק מרובה משתתפים שעובד בסיבובים. בכל סיבוב יש שתי קבוצות שנלחמות אחת בשניה. חלוקה אקראית של השחקנים לשתי קבוצות תגרום למצב שבו כל השחקנים החזקים נופלים בקבוצה אחת ואז המשחק לא יהיה מהנה במיוחד לאף אחת מהקבוצות.
חלוקה אידיאלית תהיה כזו שההפרש בין סכומי היכולת בכל קבוצה יהיה נמוך (קבוצות מאוזנות). נניח שיש לנו מדד ליכולת של שחקן (יחס נצחונות/הפסדים ב20 המשחקים האחרונים, או דרגה או כל דבר אחר) נוכל להשתמש באלגוריתם חלוקה כזה כדי למצוא חלוקה טובה של הקבוצות.

דוגמא נוספת: נניח שיש לכם ערמת עבודות, וכמה מחשבים שיכולים לבצע את העבודות. איך תחלקו את העבודות בין המחשבים כך שעבודות יסתיימו בהקדם? אם אחד המחשבים יקבל את כל העבודות הכבדות אז הוא יסיים הרבה אחרי כולם, אז שוב אנחנו מחפשים חלוקה מאוזנת (הפעם לk מחשבים).

אוקיי, עכשיו שמצאנו למה פתרון לבעיה הזה יהיה שימושי, תחשבו על הבעיה ואם יש לכם פתרון נדבר עליו בתגובות.
אני אדבר על הפתרון שלי בפוסט הבא.

הממשלה שלנו התחלקה על השכל.
במסגרת ממשל זמין, הם עושים כל דבר שאפשר כדי לחנך אותנו שאין דבר כזה פרטיות.
ההברקה האחרונה שצצה לה, באתר משרד החקלאות ניתן לאתר בעלי כלבים לפי שם או לפי מספר התג של הכלב.
הפרטים כוללים כתובת, ובהמשך מספר טלפון.
מי שלא יהיה מעוניין, יהיה צריך לפנות למשרד החקלאות, בטח לשלוח איזה פקס או שניים, שלושה מכתבים רשומים ושתי מעטפות אנטרקס כדי שפרטיו יוסתרו.
כמובן, מי שלא יודע על זה, לא ידע גם לבקש שפרטיו יוסתרו.
שוב, הממשלה שלנו עובדת בשיטות נכלוליות של אופט-אאוט.
מי צריך לפרוץ למאגרי מידע? המידע פשוט שם זמין לכל דיכפין.

אנקדוטה מרתקת, תחזיקו חזק:
“האתר” המושקע משתמש בVBSCRIPT.
בצעד מבריק אחד, הממשלה מוכיחה שהיא מצפצפת על הפרטיות שלנו, וגם שהיא מצפצפת על כל מי שלא מריץ את אקספלורר.