Последний месяц в армии. Постепенно освобождается время для разных интересных проектов. Остается только определиться, чем именно занять мозги. Закончил читать «Эгоистичный ген» Ричарда Докинза и идея была сформулирована – хочу сделать визуализацию, использующую принципы эволюции.


Рисунок 1. Популяция бактерий перестраивает среду под свои нужды.

Итак, вперед!

Суть генетических алгоритмов

Данный топик посвящен решению оптимизационных задач при помощи генетических алгоритмов в среде MATLAB. Заранее приношу извинения за большой объем данных: он обусловлен тем, что при написании топика основной поставленной задачей было подробно раскрыть каждый из настраиваемых в MATLAB параметров работы генетических алгоритмов.

Генетические алгоритмы – это метод решения оптимизационных задач, основанный на биологических принципах естественного отбора и эволюции. Генетический алгоритм повторяет определенное количество раз процедуру модификации популяции (набора отдельных решений), добиваясь тем самым получения новых наборов решений (новых популяций). При этом на каждом шаге из популяции выбираются «родительские особи», то есть решения, совместная модификация которых (скрещивание) и приводит к формированию новой особи в следующем поколении. Генетический алгоритм использует три вида правил, на основе которых формируется новое поколение: правила отбора, скрещивания и мутации. Мутация позволяет путем внесения изменений в новое поколение избежать попадания в локальные минимумы оптимизируемой функции.

(Под катом основная часть + несколько скриншотов).

Продолжаем публикацию наших образовательных материалов. Этот курс посвящен изучению основ языка Go. На примере простой текстовой игры будут рассмотрены все основные задачи, с которыми сталкивается разработчик современных веб-приложений в крупных проектах, с реализацией их на Go. Курс не ставит задачи научить программированию с нуля, для обучения будут необходимы базовые навыки программирования.

Список лекций:

• Лекция 1. Введение
• Лекция 2. Функции, структуры, интерфейсы. Объектная модель
• Лекция 3. Асинхронная модель
• Лекция 4. Web. Работа с сетью
• Лекция 5. Работа с СУБД
• Лекция 6. Система тестирования
• Лекция 7. Reflect or generate?
• Лекция 8. Производительность
• Лекция 9. Context, unsafe, cgo

В последнее время все больше «ходят» разговоры про новомодные алгоритмы, такие как нейронные сети и генетический алгоритм. Сегодня я расскажу про генетические алгоритмы, но давайте на этот раз постараемся обойтись без заумных определений и сложных терминах.
Как сказал один из великих ученных: «Если вы не можете объяснить свою теорию своей жене, ваша теория ничего не стоит!» Так давайте попытаемся во всем разобраться по порядку.

Года четыре назад, в универе услышал о таком методе оптимизации, как генетический алгоритм. О нем везде сообщалось ровно два факта: он клёвый и он не работает. Вернее, работает, но медленно, ненадежно, и нигде его не стоит использовать. Зато он красиво может продемонстрировать механизмы эволюции. В этой статье я покажу красивый способ вживую посмотреть на процессы эволюции на примере работы этого простого метода. Нужно лишь немного математики, программирования и все это приправить воображением.

Кратко об алгоритме

Итак, что же такое генетический алгоритм? Это, прежде всего, метод многомерной оптимизации, т.е. метод поиска минимума многомерной функции. Потенциально этот метод можно использовать для глобальной оптимизации, но с этим возникают сложности, опишу их позднее.

Сама суть метода заключается в том, что мы модулируем эволюционный процесс: у нас есть какая-то популяция (набор векторов), которая размножается, на которую воздействуют мутации и производится естественный отбор на основании минимизации целевой функции. Рассмотрим подробнее эти процессы.

Добрый день. В последнее время решил заняться самообразованием. Решено было начать с генетических алгоритмов.

Одно из замечатльных свойств ГА это то, что процедуры Селекции, Скрещивания и Мутации представления не имеют о Индивидах в Поколениях — для них это всего-лишь 0 и 1. Единстенная функция, которая знает, что же из себя представляют эти самые 0 и 1 — это ФитнессФункция.

Поэтому я решил, что было бы неплохо написать класс-каркас для любого ГА. Об это и будет данная статья. Предполагается, что вы уже знакомы с основами генетических алгоритмов.

Кому интресно, прошу под кат.

Создание игр – процесс трудоемкий и длительный. Но его можно ускорить с помощью готовых наборов ассетов, спрайтов, интерфейсов и массы других полезных ресурсов. Даже если вам просто нужны материалы для изучения какого-либо аспекта геймдизайна, в этом списке найдется то, что нужно.

В первом посте об этой игре я рассказал о технических сложностях, которые пришлось преодолеть. Второй пост, который вы сейчас читаете — более лёгкий для восприятия. Здесь я проиллюстрирую гифками весь путь построения физической модели и кратко расскажу о каждом шаге.

От создания нового проекта в Юнити до публикации бета-версии в Стиме прошло 10 месяцев. 90% времени ушло на создание, оптимизацию и вылизывание физической модели, остальное — на геймплей.

Цель была в том, чтобы создать полностью физический мир. Но подход, реализованный в Red Faction показался слишком громоздким и не слишком реалистичным. В той игре меши при взрыве разбивались на куски, на которые натягивались физические коллайдеры. Я решил не мучаться с сопроматом и множеством частных случаев разрушений, а сделать простую систему, работающую во всех случаях.

Сделал всё из взаимодействующих частиц: землю, здания, танки игроков, врагов, снаряды и бонусы — всё. Взаимодействия между частицами реализовал на видеокарте, поскольку для параллельных вычислений она в 50-100 раз производительней процессора.

Получившаяся из частиц материя сначала выглядела странно, и напоминала то ли жидкость, то ли газ:



А для игры нужно было что-то прочное, способное держать форму. Испробовав разные способы взаимодействия частиц, я нашёл, что сила Леннарда-Джонса даёт самую прочную субстанцию. Получилось что-то вроде манной каши. Для экспериментов я добавил взрывы по клику мыши.

Введение

В настоящее время широко известны такие принципы написания программного кода (coding standards), которые позволяют облегчить его поддержку и развитие. Эти принципы используются многими софтверными компаниями, а средства разработки и статического анализа кода предлагают для этого разнообразную автоматизацию. В то же время инженерные задачи в программировании явно требуют расширения понятия «хороший код». Мы попробуем выйти на обсуждение «хорошего» инженерного кода через, казалось бы, весьма частный пример — через практику использования в алгоритмах константных параметров.

В этом посте я хотел бы рассказать об использовании аппаратной тесселяции и геометрического шейдера для генерации большого количества геометрии на основе минимальных входных данных. Надеюсь, пост будет полезен тем, кто имеет начальное представление о программировании шейдеров, но ещё не познал всю мощь программируемого графического конвейера. Это не руководство по шейдерам для начинающих, поэтому многие моменты их работы заметены под ковёр или снабжены ссылкой на соответствующую документацию.



Повествование будет вестись на примере небольшой демки, которая генерирует сцену как на картинке выше. Мы пройдём увлекательное путешествие от подготовки данных на CPU до записи значений цвета на выход фрагментного шейдера.

Всем привет! В 15 лет я стал одержим идеей создания бумажной вычислительной машины — полноценного механического компьютера, созданного из бумаги, картона и зубочисток. Меня поразило то, что бумага существует уже более 2000 лет, но до сих пор никто не утруждал себя созданием бумажного компьютера.

Спустя 3 года работы с перерывами, я решил поделиться с интернетом своими наработками в данном направлении. На данный момент, у меня готовы все основные логические вентили, сумматоры, триггеры и т.д. Теоретически, можно уже склеить целую бумажную машину с бумажной памятью.

Примерно год назад вышла моя статья, которую можно назвать "первой частью" данной статьи. В первой части я насколько смог подробно разобрал тернистый путь разработчика-энтузиаста, который мне удалось когда-то самостоятельно пройти от начала и до конца. Результатом этих усилий стала игра жанра RTS "Земля онимодов" созданная мною в домашних условиях без движков, конструкторов и прочих современных средств разработки. Для проекта использовались C++ и Ассемблер, ну, и в качестве основного инструмента моя собственная голова.
В этой статье я постараюсь рассказать о том, как я решил взять на себя роль «реаниматора» и попытаться «воскресить» этот проект. Много внимания будет уделено написанию собственного игрового сервера.

Примерно год назад вышла моя статья, которую можно назвать "первой частью" данной статьи. В первой части я насколько смог подробно разобрал тернистый путь разработчика-энтузиаста, который мне удалось когда-то самостоятельно пройти от начала и до конца. Результатом этих усилий стала игра жанра RTS "Земля онимодов" созданная мною в домашних условиях без движков, конструкторов и прочих современных средств разработки. Для проекта использовались C++ и Ассемблер, ну, и в качестве основного инструмента моя собственная голова.

В этой статье я постараюсь рассказать о том, как я решил взять на себя роль «реаниматора» и попытаться «воскресить» этот проект. Много внимания будет уделено написанию собственного игрового сервера.

Это окончание статьи, начало тут.

Примерно год назад вышла моя статья, которую можно назвать "первой частью" данной статьи. В первой части я насколько смог подробно разобрал тернистый путь разработчика-энтузиаста, который мне удалось когда-то самостоятельно пройти от начала и до конца. Результатом этих усилий стала игра жанра RTS "Земля онимодов" созданная мною в домашних условиях без движков, конструкторов и прочих современных средств разработки. Для проекта использовались C++ и Ассемблер, ну, и в качестве основного инструмента моя собственная голова.

В этой статье я постараюсь рассказать о том, как я решил взять на себя роль «реаниматора» и попытаться «воскресить» этот проект. Много внимания будет уделено написанию собственного игрового сервера.

Это продолжение статьи, а начало тут.

Многие, наверняка, слышали о функциональном программировании, некоторые пробовали написать свой Hello World, а кто-то даже завел свой «функциональный» pet-проект. Но многие ли пользовались функциональными языками в продакшене? Какие у ФП преимущества и недостатки? Оправдывает ли парадигма функционального программирования ожидания разработчиков? На эти и многие другие вопросы нам смог ответить человек, открывший для себя преимущества функционального подхода после 20 лет ООП-разработки.

Я поделюсь 30 практиками для достижения максимальной производительности приложений, которые этого требуют. Затем, я расскажу, как применил их для коммерческого продукта и добился небывалых результатов!
Приложение было написано на C# для платформы Windows, работающее с Microsoft SQL Server. Никаких профайлеров – содержание основывается на понимании работы различных технологий, поэтому многие топики пригодятся для других платформ и языков программирования.

Привет! Это не полноценный пост, мы просто сделали четыре перевода блогозаписей Тайнана Сильвестра, мужика, который в одну харю создал игрушку Rimworld. Он выдаёт хорошие мысли про разработку игр, за некоторые из которых в приличной компании его бы вообще побили. Ниже короткая выжимка каждой и ссылка на перевод.

В «Симуляторе мечты» описывается старая добрая история мира из сериала Westworld – когда игрокам предлагают сложный мир со внутренними конфликтами, прямо шедевр искусства. А они сразу всех убивают и насилуют. Не обязательно в такой последовательности.

После выпуска Ultima Online Ричард Гэрриот сказал: «Мы думали, это будет что-то фантастическое. Мы потратили на неё огромное количество времени и сил. Но случилось то, что игроки просто шли и убивали всех так быстро, что игра даже не переходила на новый виток, и симулятор жизни даже не начинался. И эту часть, на которую мы потратили столько времени, даже никто ни разу не заметил, ни разу! И в итоге мы просто удалили ее из игры».

А дальше вводится совершенно сумасшедшая концепция оценки плотности сюжета – модель в голове игрока. Это очень многое для меня перевернуло.

Получилось так, что те парадигмы, которые раньше потом и кровью пробивались в свет через орды приверженцев традиционных методов постепенно забываются. Эти парадигмы возникли на заре программирования и то, почему они возникали, какие преимущества они давали и почему используются до сих пор полезно знать любому разработчику.

Ладно. Введение это очень весело, но вы его все равно не читаете, так что кому интересно — добро пожаловать под кат!

Периодически я натыкаюсь на языки программирования, которые настолько самобытны, что меняют моё представление о коде в целом. В этой статье я хотел бы поделиться некоторыми из самых любимых моих находок.

Здесь вы не найдёте устаревшего посыла «функциональное программирование спасёт мир!»; мой список состоит из куда менее популярных наименований. Готов поспорить, многие из читателей вообще не слышали о большинстве языков и парадигм, о которых пойдёт речь, так что надеюсь, вам будет так же интересно с ними разбираться, как и мне.

Примечание: прошу заметить, что у меня очень ограниченный опыт работы с большей частью этих языков: идеи, на которых они строятся, кажутся мне заслуживающими внимания, но экспертом я назвать себя не могу. Поэтому, пожалуйста, указывайте на ошибки и предлагайте исправления. А если найдёте какие-то ещё идеи и парадигмы, которые я пропустил, делитесь!

В этой статье мне хотелось бы задокументировать всё, что я знаю о том, какие средства можно использовать для эффективного использования вычислительных ресурсов систем и/или удобства разработки.

И, надеюсь, кому-нибудь это может оказаться полезно, ибо кто-нибудь может чего-нибудь не знать, или, наоборот, окажется полезно мне, если кто-нибудь покажет что-нибудь ещё/укажет на изъяны в моих знаниях.

• Параллелизм (часть 1, текущая)
  
  
  • Потоки: scheduling, сон
  • Синхронизация: Spinlock, семафоры, барьеры памяти
  • Атомарность: TAS, CAS
  
  
• Кооперативность (часть 2)
  
  
  • Корутины (coroutines)
  • Акторы
  
  
• Асинхронность (часть 3)
  
  • Event loop
    • select
  • Callbacks
  • Async Monad
  • Промисы (promises, обещания)
  • async/await — промисы + корутины