Нельзя доверять коду, который вы не написали полностью сами. — Кен Томпсон

Пожалуй, моя самая любимая цитата. Именно она и стала причиной по которой я решил нырнуть в самую глубь кроличьей норы. Свой путь в мир программирования я начал совсем недавно, прошло всего около месяца и я решил писать статьи для закрепления материала. Все началось с простой задачи, синхронизировать лампы в своей фото студии с помощью Ардуины. Задача была решена, но в фото студию я больше не заходил, времени нет. С того момента я решил основательно заняться программированием микроконтроллеров. Ардуина, хоть и привлекательна в своей простоте, как платформа мне не понравилась. Выбор пал на компанию ST и их популярную продукцию. В тот момент я еще не представлял в чем особо разница, но как типичный потребитель я сравнил скорость «процессора» и количество памяти, купил себе внушительную плату с дисплеем STM32F746NG — Discovery. Я пропущу моменты отчаяния и сразу перейду к делу.

В первой части материала были освещены аспекты стандартов код-ревью и моменты, на которые необходимо обращать внимание в первую очередь. В заключительной части поговорим о:

• порядке проведения ревью,
• скорости (и на что она влияет),
• как правильно писать комментарии,
• дискуссии в ходе ревью.

Перевод руководства по рекуррентным нейросетям с сайта Tensorflow.org. В материале рассматриваются как встроенные возможности Keras/Tensorflow 2.0 по быстрому построению сеток, так и возможности кастомизации слоев и ячеек. Также рассматриваются случаи и ограничения использования ядра CuDNN позволяющего ускорить процесс обучения нейросети.

Можно считать эту статью ответом на вот эту, где речь идет о написании подобной вещи на C++, с прицелом на новичков, то есть с упором на простой читаемый код вместо высокой производительности.

После прочтения статьи у меня возникла идея повторить написанную автором программу. Я знаком с C++, но никогда не писал на нем сколь-нибудь сложных программ, предпочитая python. Вот тут и родилась идея писать на нем. Особенно интересовала производительность — я был почти уверен, что пара-тройка кадров в секунду это предел для python. Я ошибался.

29 января в Высшей школе экономики прошли две лекции от специалистов в сфере геймдизайна. На Хабре был анонс сего мероприятия, и я решил посетить и написать обзор.

1. Прототипирование для чайников: как сделать хорошую игру

Лектор — Кулешов Степан, продюсер в Banzai Games.

Главный вывод первой половины вечера такой: многократная проверка своих идей нужна всегда нужна ДО релиза всей игры. No Man’s Sky на старте была чистым воплощением идеи, и это был провал. Аудитория, которая играет в неё сейчас, после стольких патчей, несравненно меньше стартовой: все наигрались в ключевые механики и покинули игру из-за потери интереса.

Чтобы избежать такого же конца, нужно создавать прототипы. Они дают обратную связь, должны делаться максимально быстро и должны полностью отражать то, что вы хотите протестировать. Правда, последние два пункта всегда находятся в противоречии. Но даже идеальный прототип лишь позволит повысить вероятность того, что вам удастся получить ценную информацию для развития игры, а денег он в любом случае будет стоить.

Прототип делаем не на каждую фичу, но на каждый проект.

В конце лекции выступающий раскрыл тему стоимости прототипа:

Чистая стоимость очень зависит от жанра, самой игры и от того, что тестируете. Если я скажу какую-то цифру, она не будет значить ничего. Если в процентном отношении, то, думаю, все прототипы занимают где-то 10-20% от стоимости всей игры.

Тестировать с помощью прототипов приходится всем участвующим в создании продукта: UX/UI, разработчикам, геймдизайнерам. Как сказал лектор: “Мы все немножко прототипируем...”

Как известно, приложения написанные на Qt, который является кросс платформенными запускаются от desktop, мобильных, интернет вещей, до микроконтроллеров.

Один из вариантов это сборка приложения Qt в WebAssembly — которое позволит Вам запускать его в браузере у пользователя. Таким образом обновление приложения для пользователя будет заключаться в загрузке на сервер нового файла wasm.

Чтобы легче было осуществлять деплой приложения, в рамках данной статьи давайте соберём приложение Qt в WebAssembly под Windows в командной строке.

Я решил написать конспект книги, которая всем известна, а сам автор называет ее «Школой учителей Чистого кода». Пристальный взгляд Мартина как бы говорит:

«Я тебя насквозь вижу. Ты опять не следуешь принципам чистого кода?»

Временами бывает нужно отпрофилировать производительность программы или потребление памяти в программе на C++. К сожалению, зачастую это сделать не так просто как может показаться.

Здесь будут рассмотрены особенности профилирования программ с использованием инструментов valgrind и google perftools. Материал получился не очень структурированным, это скорее попытка собрать базу знаний «для личных целей», чтобы в будущем не приходилось судорожно вспоминать, «а почему не работает то» или «а как сделать это». Скорее всего, здесь будут затронуты далеко не все неочевидные случаи, если вам есть что добавить, пишите пожалуйста в комментарии.

Все примеры будут запускаться в системе linux.

Хочу поделиться с вами планами по развитию YouTrack в 2020 году. Основные изменения, над которыми мы сейчас работаем, — это раздел “Статьи” (так мы назвали редактируемые страницы базы знаний), реакции в комментариях к задачам, Helpdesk, поставляемый практически “из коробки”, упрощенный пользовательский интерфейс и папки “Входящие” для уведомлений.

Привет, Хабр!

Данный пост написан для новичков в олимпиадном программировании и начинающих разработчиков, готовящихся к прохождению алгоритмических интервью. В конце бонусная задачка. Если заинтересовал, прошу под кат :)

На прошлой неделе создатель Dicey Dungeons Терри Кавана отпраздновал десятую годовщину своей давней игры VVVVVV, by опубликовав её исходный код [перевод на Хабре]. Если объяснять просто, то это значит, что любой человек может теперь посмотреть, как создавалась игра, потому что каждую строку кода можно внимательно изучить.

Такое нечасто случается и поэтому ценность публикации этой информации очень велика. Люди могут учиться по ней или улучшать код. Некоторые отзывы на исходный код VVVVVV были ужасными — исследователи увидели вещи, которые можно было написать лучше. Возможно, Кавана предвидел это — в своём посте, где он объявил о публикации кода, Терри признаёт, что «технически игра VVVVVV не очень хорошо продумана! Даже по стандартам инди-разработчиков-самоучек, код довольно хаотичен».

Существует заблуждение, что написание кода само по себе является изящным и продуманным, ведь в конечном итоге, это своего рода написание логики, не так ли? Не зря ведь это называется компьютерными НАУКАМИ? Но в реальности всё гораздо сложнее. Очень часто истории разработки видеоигр показывают, что поскольку в играх есть так много элементов, от геймдизайна до звука, что часто собираются в единое целое только в последний момент, если вообще когда-нибудь собираются.

Для начала повторим основные горячие клавиши. Если вы их ещё не используете — начните обязательно. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно.

0. Основные горячие клавиши

• Esc: Переключение между режимом выполнения и редактирования
• A: Добавление пустой ячейки сверху
• B: Добавление пустой ячейки снизу
• DD: Удаления ячейки
• C: Копирование ячеек
• X: Вырезание ячеек
• V: Вставка ячеек

1. Перезапуск блокнота

Для рестарта просто нажмите ESC + 00.

Сегодня я расскажу, как я применил алгоритмы глубинного обучения с подкреплением для управления роботом. Вкратце, поведаю о том, как создать «чёрный ящик с нейросетями», который на входе принимает архитектуру робота, а на выходе выдаёт алгоритм, способный им управлять.

Основой решения является алгоритм Advantage Actor Critic (A2C) с оценкой Advantage через Generalized Advantage Estimation (GAE).

Под катом математика, реализация на TensorFlow и множество демок того, к каким способам ходьбы сошлись алгоритмы.

Создавая это видео, я научился многому

Технология дипфейков использует глубокие нейронные сети для убедительной замены на видео одного лица другим. У этой технологии есть очевидный потенциал для злонамеренного использования, и она становится всё более распространённой. По поводу социальных и политических последствий этого тренда было написано уже много хороших статей.

И это не одна из них. Вместо этого я сам поближе ознакомлюсь с этой технологией: как работает ПО для дипфейков? Насколько сложно их создавать, и насколько хорошими получаются результаты?

Я решил, что лучше всего ответить на эти вопросы, создав собственное дипфейк-видео. Редакция выделила мне несколько дней на то, чтобы поиграться с ПО и $1000 на оплату облачных вычислений. Через пару недель я получил результат, представленный на видео в начале статьи. Начал я с видео Марка Цукерберга, выступающего перед конгрессом, и заменил его лицо на лейтенант-коммандера Дейту (Брента Спайнера) из фильма «Звёздный путь: следующее поколение». Всего было потрачено $552.

Вершина технологий того времени.

В 1993 году id Software выпустила шутер от первого лица Doom, который быстро превратился в феномен. Сегодня считается, что это одна из игр, оказавших самое большое влияние за всю историю.

Десять лет спустя после выпуска Doom, в 2003 году, журналист Дэвид Кушнер опубликовал книгу об id Software под названием Masters of Doom, которая с тех пор стала каноническим описанием процесса создания Doom. Я прочитал Masters of Doom несколько лет назад и почти ничего уже не помню, но одна история из книги о ведущем программисте Джоне Кармаке сохранилась в моей памяти. Моё описание будет не совсем точным (подробнее см. ниже), но если вкратце, то на раннем этапе разработки Doom Кармак осознал, что написанный им для игры 3D-рендерер при рендеринге отдельных уровней начинал тормозить. Это было неприемлемо, потому что Doom должен был стать активной и даже бешеной игрой. Осознав, что проблема рендерера была настолько фундаментальной, что ему придётся искать более оптимальный алгоритм рендеринга, Кармак начал читать исследовательские статьи. В результате он реализовал технику под названием «двоичное разбиение пространства» (binary space partitioning, BSP), которая раньше никогда не применялась в видеоиграх, и значительно ускорил таким образом движок Doom.

Эта история о том, как Кармак применил передовые научные исследования к видеоиграм, всегда впечатляла меня. По-моему, именно благодаря этому Кармак стал такой легендарной фигурой. Он заслуживает быть известным в качестве архетипичного гениального программиста видеоигр по множеству причин, но в качестве главной мне всегда вспоминается эпизод с чтением научных статей и двоичным разбиением пространства.

Статья состоит из двух частей:

1. Краткое описание некоторых архитектур сетей по обнаружению объектов на изображении и сегментации изображений с самыми понятными для меня ссылками на ресурсы. Старался выбирать видео пояснения и желательно на русском языке.
2. Вторая часть состоит в попытке осознать направление развития архитектур нейронных сетей. И технологий на их основе.

Рисунок 1 – Понимать архитектуры нейросетей непросто

Все началось с того, что сделал два демонстрационных приложения по классификации и обнаружению объектов на телефоне Android:

• Back-end demo, когда данные обрабатываются на сервере и передаются на телефон. Классификация изображений (image classification) трех типов медведей: бурого, черного и плюшевого.
• Front-end demo, когда данные обрабатываются на самом телефоне. Обнаружение объектов (object detection) трех типов: фундук, инжир и финик.

Предыстория

Решив продаться задорого, я оказался у работодателя, где интернета нет не только в пром-контуре, но и в деве (ситуация на самом деле нередкая во многих, так сказать, "энтерпрайзах"). Есть IE в консоли, где ты, мой дорогой читатель, можешь конечно посмотреть на Хабр или stackoverflow, но не более. В целом, повторюсь, ситуация не исключительная, с ней можно жить — вот он, мой личный ноут, на котором я это пишу, стоит на столе… wifi ли, поднимаемый многими сотрудниками, сотовый ли как модем, в целом, если это не оборонка/всякие службы из трех букв (тут я советую идти официальными-дорогими путями, о чем будет пара слов ниже) и нет службы радиоконтроля, то вы вольны со своим личным ноутом делать все что угодно (в рамках допустимого :) ), ну по-крайней мере, так это выглядит у нас. Возможность перетащить файлики в dev-среду худо-бедно есть, но мне очень не понравилось решение держать node_modules в кодовой базе и я засучил рукава (рукава я засучивал много раз и по поводу переезда с TFS на git, и по поводу локального nuget-репо, но это отдельные истории, тоже не лишенные драматизьму, но о них как-нибудь в следующий раз). Есть несколько довольно дорогих решений вопроса, вполне возможно, что я смог бы протолкнуть даже какой-нибудь Artifactory, но когда я представил сколько этой займет сил и самое главное, как долго это будет решаться, согласовываться и внедряться, было решено поступить дешево и сердито.

Дисклеймер: поскольку у меня была windows-среда, то и описываю я детально именно работу в виндовой консоли, однако по сути отличия будут только в конце, когда вы захотите окончательный результат поднять в виде сервиса/демона.

Не томи, задушевенник, как?

Гость нового выпуска подкаста «Сушите вёсла» — архитектор программного обеспечения Егор Тафланиди. Обсуждаем, что это за метафизическая роль такая, какие сложности есть в работе и при чём тут тёмные силы.



Артём Кулаков и Рома Чорыев — разработчики Redmadrobot. Они записывают ламповые подкасты, где вместе с гостями обсуждают разные стороны создания ИТ-продуктов. Ниже ссылка на новый выпуск и ответы на несколько насущных вопросов.

Привет, Хабр!

В самом конце года успеваем поделиться с вами новостью о том, что приступаем к работе «Bayesian Statistics the Fun Way» от издательства No Starch Press. Предлагаем перевод развернутого интервью с автором книги; текст касается как самой книги, так и смежных с ней тем, и даже дополнительного чтения.

Перевод обзорного руководства с сайта Tensorflow.org. Это руководство даст вам основы для начала работы с Keras. Чтение займет 10 минут.