В видеоиграх красивое освещение в реальном времени сильно бьёт по производительности, что особенно заметно на мобильных устройствах. Таким образом, разработчики вынуждены искать методы обхода этой проблемы. Lightmapping — технология, сохраняющая информацию об освещении в текстуру, что позволяет высвободить вычислительные ресурсы под другие нужды.
В этой статье я познакомлю читателя с теорией освещения в играх, опишу процесс создания “лайтмапа” в Unity 5 и поделюсь рядом советов.

У нас офис, склад, много магазинов по стране и куча технически подкованных пользователей, которые умеют продавать настольные игры. Интересно наблюдать, как вся эта экосистема эволюционирует в плане работы с техподдержкой. Поэтому ниже – спокойный пост наблюдений без каких-либо советов или выводов. Просто такова жизнь.

Вот, например, продавцы поняли, что не все выездные админы одинаково полезны. Старшие точек умеют чудовищно быстро меняться нужной информацией. Поэтому теперь на разные случаи просят разных инженеров. Стоит кому-то сделать работу хотя бы на 10% быстрее обычного или ещё как-то показать качество – и сразу же начнутся звонки в духе:
— Привет. Поддержка?
— Добрый день.
— А кто сегодня выездной?
— Миша.
— Ааааа… А Валера когда?
— Валера завтра до 15. Так что у вас сломалось-то?
— Да не, не, всё в порядке. Сегодня всё хорошо. Завтра сломается. В 11:30.

Причина, по которой я сделал систему видеонаблюдения дома, простая. Ребенок подрос, жене невероятно хотелось выйти на работу, пусть ненадолго. Но отдавать ребенка в садик еще рано. Так что мы наняли няню, а одним из инструментов контроля стала система видеонаблюдения.
Начал я с такого отступления, чтобы были понятны задачи, которые система должна решать:

1. Наблюдение за людьми внутри помещения;
2. Выделенное рабочее место оператора отсутствует;
3. Удаленный доступ;
4. Архивирование видео на срок не менее 7 дней;
5. Максимальная экономия бюджета.

Когда я начинал строить свою карьеру в игровой индустрии шесть лет назад, то часто задавался вопросами по геймдеву. Начиная от поиска общего понимания того, как разрабатываются и оперируются онлайн-игры, до частных вопросов типа того, как лучше рекламировать конкретную игру. Тогда было мало структурированной информации по созданию и продвижению игр, новичку разобраться и найти ответы было исключительно сложно. Практически единственным источником информации был собственный опыт и консультации более опытных коллег. Сейчас ситуация кардинально изменилась. Информации по игровой индустрии настолько много, что рискуешь в ней просто утонуть. Для того, чтобы упростить процесс получения нужных мне знаний, я структурировал и делал себе пометки по всем источникам информации о геймдеве. Далее в статье предлагаю всю эту информацию в удобной форме для общего пользования.

Привет, хабр!



Меня зовут Глеб, я долгое время работаю в ритейловой аналитике и сейчас занимаюсь применением машинного обучения в данной области. Не так давно я познакомился с ребятами из MLClass.ru, которые за очень короткий срок довольно сильно прокачали меня в области Data Science. Благодаря им, буквально за месяц я стал активно сабмитить на kaggle. Поэтому данная серия публикаций будет описывать мой опыт изучения Data Science: все ошибки, которые были допущены, а также ценные советы, которые мне передали ребята. Сегодня я расскажу об опыте участия в соревновании The Analytics Edge (Spring 2015). Это моя первая статья — не судите строго.

С появлением многоядерных процессоров возникла необходимость в создании игрового движка на основе параллельной архитектуры. Использование всех процессоров системы — как графического (ГП), так и центрального (ЦП) — открывает гораздо больше возможностей по сравнению с однопоточным движком на базе только ГП. Например, используя больше ядер ЦП, можно улучшить визуальные эффекты, увеличив количество физических объектов, используемых в игре, а также добиться более реалистичного поведения персонажей за счет реализации продвинутого искусственного интеллекта (ИИ).
Рассмотрим особенности реализации многопоточной архитектуры игрового движка.

Когда речь идёт о программном обеспечении, термин «взлом» зачастую ассоциируют с пиратством и нарушением авторских прав. Данная статья не об этом; напротив, я решительно не одобряю любые действия, которые прямо или косвенно могут навредить другим разработчикам. Тем не менее, эта статья всё же является практическим руководством по взлому. Используя инструменты и методы о которых далее пойдёт речь, вы сможете проверить защиту собственной Unity игры и узнаете, как обезопасить её от взлома и кражи ресурсов.

Привет, Хабр!

Мы в Хекслете используем JavaScript не только для очевидных задач во фронтэнде, но и, например, для реализации браузерной среды разработки (наш опен-сорсный hexlet-ide) на React'е. У нас есть практический курс по JavaScript, и один из уроков там посвящен замыканиям. Это важная тема не столько в рамках JS, сколько в программировании вообще. Мы освещаем ее и в других курсах.

В целом, статей и туториалов про использование замыканий в JS полно, но объяснений как это все работает внутри — мало. Сегодняшний перевод посвящен именно этой теме. Как и почему работают замыкания в JS, когда они создаются и уничтожаются и почему каждая функция в JS — это замыкание.

Я использую замыкания уже достаточно давно. Я научился их использовать, но не до конца понимал как они на самом деле работают, что происходит «под капотом». Что это вообще такое? Википедия не очень помогает. Когда замыкание создается и уничтожается? Как выглядит реализация?

"use strict";
 
var myClosure = (function outerFunction() {
 
  var hidden = 1;
 
  return {
    inc: function innerFunction() {
      return hidden++;
    }
  };
 
}());
 
myClosure.inc();  // возвращает 1
myClosure.inc();  // возвращает 2
myClosure.inc();  // возвращает 3
 
// Ага, круто. А как это реализовано?
// И что происходит под капотом?

Недавно мне потребовался собственный «облачный» сервер мониторинга бюджетом в 0 рублей. В качестве решения был выбран zabbix на платформе openshift. Данный вариант подходит для резервного базового мониторинга или мониторинга небольшого портала с помошью web-scenarios и кастомных скриптов через UserParameter.

Решил поделиться данным экспериментом с сообществом, в том числе с целью получить конструктивную критику.

Эта небольшая заметка о том, как с приходом нового стандарта C++11 изменились требования стандартных контейнеров к своим элементам. В C++98 от элемента контейнера требовалось, по сути, наличие «разумных» конструктора копирования и оператора присваивания. Если, например, объект вашего класса владеет каким-либо ресурсом, копирование обычно становится невозможным (по крайней мере, без «глубокого» копирования ресурса). В качестве примера давайте рассмотрим следующий класс-обертку вокруг FILE*, написанную на C++98:

class File
{
    FILE* handle;
public:
    File(const char* filename) {
        if ( !(handle = fopen(filename, "r")) )
            throw std::runtime_error("blah blah blah");
    }
    ~File() { if (handle) fclose(handle); }
    // ...
private:
    File(const File&); //запретить копирование
    void operator=(const File&); //запретить присваивание
};

Решил я как-то заняться задачкой сортировки миллиона целых чисел при имеющейся памяти в 1 Мб. Но перед этим мне пришлось подумать над тем, как можно ограничить объём доступной памяти для программы. И вот, что я придумал.

Виртуальная память процесса

Перед тем, как окунуться в разные методы ограничения памяти, необходимо знать, как устроена виртуальная память процесса. Лучшая статья на эту тему — «Анатомия программы в памяти».

Прочитав статью, я могу предложить две возможности для ограничения памяти: уменьшить виртуальное адресное пространство или объём кучи.

Первое: уменьшение объёма адресного пространства. Это довольно просто, но не совсем корректно. Мы не можем уменьшить всё пространство до 1 Мб — не хватит места для ядра и библиотек.

Второе: уменьшение объёма кучи. Это не так-то просто сделать, и обычно так никто не делает, поскольку это доступно только через возню с компоновщиком. Но для нашей задачи это был бы более корректный вариант.

Также я рассмотрю другие методы, такие, как отслеживание использования памяти через перехват вызовов библиотек и системы, и изменение окружения программы через эмуляцию и введение «песочницы».

Для тестирования будем использовать небольшую программу по имени big_alloc, размещающую, и затем освобождающую 100 MiB.

Работа посвящена погрешностям округления, возникающим при вычислениях у чисел с плавающей запятой. Здесь будут кратко рассмотрены следующие темы: «Представление вещественных чисел», «Способы нахождения погрешностей округления у чисел с плавающей запятой» и будет приведен пример компенсации погрешностей округления.

В данной работе примеры приведены на языке програмиирования C.

Эта статья о некоторых технических аспектах реализации бесплатного сервиса для загрузки, хранения и просмотра видео. Будут рассмотрены вопросы настройки серверного программного обеспечения, даны примеры команд для конвертации видео и примеры кода на языке PHP.

Сегодня – первое сентября. А значит, многие читатели хабры начинают прохождение нового уровня одной древней известной игры – той самой, в которой требуется прокачать интеллект, и, в итоге, получить магический артефакт – аттестат или диплом, подтверждающий ваше образование. К этому дню мы сделали реферативный перевод статьи про реализацию искусственного интеллекта (ИИ) для игр – от его проектирования до оптимизации производительности. Надеемся, что она будет полезна как начинающим, так и продвинутым разработчикам игр.

Не так давно к нам обратился клиент, который занимается видео-трансляциями аукционов и лошадиных скачек в прямом эфире. Сами мероприятия проходят в Австралии, а вот ставки на них делаются игроками в Макао — игровой столице Юго-Восточной Азии. Разумеется, он столкнулся с задержкой сигнала — как без неё. Задержка — это время между взятием кадра и его появлением на экране конечного устройства. И если обычному зрителю задержка в 5 или даже 10 секунд не критична, то тем, кто ставит на тотализаторе, подобная разница может стоить огромных денег. Отсюда возникла задача — свести к минимуму время прохождения видео от источника к зрителю.

В итоге задача была решена, удалось снизить задержку во всей цепочке до 500 мс. Вспомнился заодно случай, когда с помощью нашего софта другой клиент уменьшил время вещания видео с Андроида на экран компьютера до 1-2 секунд, что оказалось лучшим показателем по сравнению в другими вариантами, которые он пробовал.

Мы подумали, что некоторые техники, которые мы применили, будут интересны не только нам.

Итак, цепочку доставки видео схематично можно разделить на 6 этапов: съёмку, сжатие, передачу по локальной сети от энкодера к медиа-серверу, передача через интернет, декодирование и отображение на устройстве пользователя.



Посмотрим, чем определяются издержки на каждом из этапов и как их можно сократить.

С удивлением обнаружил, что на Хабре отсутствует информация о таком замечательном движке как Urho3D. Поэтому спешу исправить это досадное упущение. В этой вводной статье я постараюсь заострить внимание на тех вещах, которые пригодятся новичкам сразу же, но в тоже время не буду залезать в глубокие дебри, чтобы сходу не перегрузить большим объемом информации.

Что это за зверь?

Не будет преувеличением сказать, что Urho3D по возможностям сопоставим с Unity3D и работать с ним так же легко. При этом он бесплатен без каких-либо оговорок (лицензия MIT), доступен для многих платформ (Windows, Linux, Mac OS X, Android, iOS, Raspberry Pi, HTML5), невероятно быстр и легковесен. Позволяет писать игры на AngelScript (синтаксис похож на C#), LUA и C++. Если вы заинтересовались, то добро пожаловать под кат.

Управление памятью – одна из главных задач ОС. Она критична как для программирования, так и для системного администрирования. Я постараюсь объяснить, как ОС работает с памятью. Концепции будут общего характера, а примеры я возьму из Linux и Windows на 32-bit x86. Сначала я опишу, как программы располагаются в памяти.

Каждый процесс в многозадачной ОС работает в своей «песочнице» в памяти. Это виртуальное адресное пространство, которое в 32-битном режиме представляет собою 4Гб блок адресов. Эти виртуальные адреса ставятся в соответствие (mapping) физической памяти таблицами страниц, которые поддерживает ядро ОС. У каждого процесса есть свой набор таблиц. Но если мы начинаем использовать виртуальную адресацию, приходится использовать её для всех программ, работающих на компьютере – включая и само ядро. Поэтому часть пространства виртуальных адресов необходимо резервировать под ядро.



Это не значит, что ядро использует так много физической памяти – просто у него в распоряжении находится часть адресного пространства, которое можно поставить в соответствие необходимому количеству физической памяти. Пространство памяти для ядра отмечено в таблицах страниц как эксклюзивно используемое привилегированным кодом, поэтому если какая-то программа пытается получить в него доступ, случается page fault. В Linux пространство памяти для ядра присутствует постоянно, и ставит в соответствие одну и ту же часть физической памяти у всех процессов. Код ядра и данные всегда имеют адреса, и готовы обрабатывать прерывания и системные вызовы в любой момент. Для пользовательских программ, напротив, соответствие виртуальных адресов реальной памяти меняется, когда происходит переключение процессов:

Привет, Хабр!

Недавно видел статью об обработке столкновений. И там не было самого главного — алгоритма и реализации. Давайте заполним этот пробел и рассмотрим как находить и обрабатывать столкновения. Реализация будет на Java.
Предупреждаю, что в статье много кода.

Выбор языка программирования для начинающего разработчика – достаточно стрессовое занятие. Не факт, что популярный сейчас язык останется таковым через год. Еще менее вероятно, что его знание поможет вам получить более престижную работу.

Однако довольно интересно наблюдать за тем, какие языки и технологии разработчики выбирают в ситуации, когда им предоставляют для этого полную свободу – когда они пишут не то, что требует от них начальник, а работают над собственным проектом без какой-либо конкретной цели.

Как, например, на хакатоне.

Создавая визуализации или интерактивные страницы, мы часто используем комбинацию из jQuery и D3. Причём в основном используется D3, а из jQuery берут небольшой набор функций для манипуляций с DOM.

И хотя в D3 есть мощные возможности – селекторы и обёртка для ajax, часто нам не хватает каких-то функций из jQuery. Мы покажем, как можно заменить jQuery, используя D3 повсеместно. В результате ваш код упростится, объём проекта уменьшится, и вы не будете смешивать разные подходы, а будете использовать функции так, как принято в D3.

Для начала рассмотрим, в чём эти две библиотеки сходятся. Это удобно для тех, кто уже знает jQuery, и хочет изучить D3.

Схожести

Селекторы

Обе библиотеки основаны на простых в использовании, но богатых на возможности селекторах.

jQuery

$('.foo').addClass('foobar');
$('.foo').removeClass('foobar');

D3

d3.selectAll('.foo').classed('foobar', true);  
d3.selectAll('.foo').classed('foobar', false); 

Управление стилями и атрибутами

jQuery

$('.foo').attr('data-type', 'foobar');
$('.foo').css('background', '#F00');

D3

d3.selectAll('.foo').attr('data-type', 'foobar');  
d3.selectAll('.foo').style('background', '#F00');