Здравствуйте! Сия статья представляет собой сказ о том, как я решил игру писать за 6 дней до Нового Года, о том, как я это сделал, с какими проблемами столкнулся и как их решил.

– А ларчик просто открывался.
И.А. Крылов

О чём эта статья

В настоящей работе описываются способы автоматической организации нумерованных объектов при написании статей, рефератов, докладов, диссертаций и пр. При написании подобного рода материалов неизбежно возникает необходимость нумеровать те или иные объекты, например, формулы или пункты в списке используемой литературы. При этом многие авторы пользуются при написании текстовым редактором Microsoft Word.
В случае тривиальной «ручной» организации, при которой каждый номер прописывается непосредственно руками (обычно, в самом конце, когда текст полностью готов), автор работы может ошибиться в каком-либо номере, и все дальнейшие номера окажутся неверными. Более того, после рецензии те или иные части работы могут быть вставлены в текст или убраны из него. Последнее, зачастую, требует полной перенумерации объектов в документе. Таким образом, цель настоящей статьи состоит в доведении до читателя способов автоматической организации нумерации объектов, позволяющих избежать вышеописанные ситуации.
Предупреждение: в данную статью вошли лишь те приёмы, с которыми автор столкнулся при написании кандидатской диссертации. Описываемые способы организации нумерованных объектов не претендуют на единственность, полноту и оптимальность. Имеются другие интересные способы, например, в TeX. Несомненно, читатель сможет найти и иные способы достижения сформулированной цели. В любом случае, ознакомиться с подходами автора (хотя бы на досуге) следует любому заинтересованному читателю.

Основы работы с полями MS Word

В данном разделе описываются основные поля текстового редактора MS Word, необходимые для организации списков и ссылок на них, а также методы работы с ними.
Поле MS Word – это объект, принимающий то или иное значение в зависимости от ключевых слов и параметров этого поля. Для вставки поля в текст необходимо нажать сочетание клавиш Ctrl + F9 или выбрать соответствующее меню на ленте.

После вставки поля в тексте появятся серые фигурные скобки.

Многие достаточно часто сталкиваются с необходимостью создания различных диаграмм, графов, деревьев для удобного представления информации. Особенно важным этот вопрос может оказаться при создании презентаций. Большинство офисных пакетов предоставляют возможность создавать красивые диаграммы при помощи интерактивного интерфейса. А если нужно создать большую диаграмму? Или записать в ней математические формулы? Сосредоточиться на содержании, а не оформлении и расположении элементов на экране?

Преимущества использования LaTeX уже неоднократно обсуждались. Так же как и способы создания презентаций при помощи beamer и векторная графика из пакета PGF/Tikz. Но возможно ли получить в LaTeX диаграммы, не уступающие по внешнему виду полученным в больших и сложных пакетах? Один из способов предложен ниже.

Данная статья в первую очередь предназначена для подготовки к собеседованиям на позицию Java разработчика (на самом деле, это шпаргалка, которую я писал для себя в течении многих лет, и повторяю при каждом новом поиске работы).

Предполагается. что вы знакомы с многими функциями из Java SE, поэтому в основном информация дается кратко. Конечно, можно использовать эту статью и просто для обучения основам Java SE платформы (но в этом случае, после чтения статьи вам скорее всего придется обратиться к другим источникам).



Итак, вы пытаетесь вспомнить все, что знаете перед собеседованием и не важно сколько лет опыта, без подготовки вас все равно могут поймать на том вопросе, который вы вроде бы помнили, но именно на собеседовании забыли. Это шпаргалка позволит вам освежить некоторые из ваших знаний.

Внимание: я не буду касаться вопросов по самому языку Java (вроде для чего нужно слово final или чем overriding отличается от overloading), это потребует отдельной статьи, это вопросы именно по Java SE (6-9) платформе.

Всем привет.

Я – игроголик. Могу две недели потратить на прохождение одного босса. По дороге на работу могу просчитывать стратегию битвы с вражеской армией. Могу упасть со стула из-за того, что не заметила, как отсидела ногу во время трехчасового рейда. Могу и практикую.

Если вы сталкивались с подобными проблемами – добро пожаловать в клуб. Здесь мы, как взрослые и очень серьезные люди, попробуем проанализировать состояние иммерсии, которое и заставляет нас восхищаться игрой и забывать о необходимости есть, спать и жить вне игрового мира. Проще говоря, речь пойдет о потоковом состоянии в видеоиграх.

С развитием HTML5 и мобильных платформ 2D-игры возвращаются в моду. Заниматься такими проектами, будь то браузерные игры, игры на телефон или для ПК, стало легче благодаря таким инструментам, как Unity, и онлайн-ресурсам с игровыми ассетами. Ниже представлен список из 10 лучших сайтов с 2D-ресурсами для игр – как платными, так и бесплатными.

С тех пор, как я посмотрел легендарное видео Wat Гэри Бернхардта, меня завораживает странное поведение некоторых языков программирования. Некоторые из них таят больше сюрпризов, чем другие. Например, для Java написана целая книга с описанием пограничных ситуаций и странной специфики. Для C++ вы просто можете почитать сами спецификации всего за $200.

Далее поделюсь с вами моей коллекцией самых неожиданных, забавных и всё-таки валидных «заклинаний» программирования. По сути, использование этих особенностей поведения ЯП считается пагубным, поскольку ваш код никоим образом не должен быть непредсказуемым. Хорошо, что многие линтеры уже осведомлены и готовы посмеяться над вами, если попробуете какое-то из перечисленных дурачеств. Но как говорится, знание — сила, так что начнём.

Бизнес увлёкся, и это стало настораживать. Нейросети, блокчейн, машинное обучение, роботы, автоматизация всего и вся создали опасную иллюзию того, что всё решено. А значит, можно увольнять, сокращать, не удерживать, не мотивировать. А зачем? Часть издержек экономится за счёт внедрения автоматизации, а на те рабочие мощности, что остались, стоят очереди из соискателей, к чему держаться за кого-то. Это не утопия, это наша данность, с которой мы входим в новый 2018 год. И её, этой данности, не должно быть. Потому что за каждой технологией стоят люди, за каждой компанией и за каждым продуктом компании — люди, и за владельцами компаний — тоже люди. За четыре дня до нового года мы хотим поговорить о том, как бизнесу ладить с сотрудниками, а сотрудникам — с бизнесом. Ведь мы по-прежнему не можем существовать друг без друга. Поэтому поговорим — как люди с людьми. О людях.


Источник: Яндекс.Картинки

Бизнес задача

Один из наших клиентов активно использовал маркетинговые каналы трафика для продвижения своих услуг и товаров. Через какое-то время данные по всем маркетинговым каналам выгрузили в хранилище BigQuery, и решили, что пришло время сделать с ними что-нибудь интересное. Например, расширять и модифицировать свои аналитические модули для оптимизации маркетинговых расходов. В частности, реализовать возможность использовать более сложную атрибуцию каналов с помощью цепочек Маркова, которой не было Google Analytics на тот момент, а возможно и сейчас нет.

Мы рассказывали в своем блоге о некоторых общих проблемах атрибуции рекламных каналов. Здесь же речь пойдет исключительно об использовании цепочек Маркова.

В 16 играх машины одолели человека (в 17, если брать в расчет поражение Ли Седоля в го), но в будущем их ждут еще более впечатляющие достижения: решение самых ошеломляющих математических, физиологических и биологических проблем, победа над болезнями и старостью, ликвидация дорожных аварий, триумф в военных конфликтах и многое другое.

Мир изменился прямо на наших глазах, но не все заметили это. Когда и как программы научились играть безошибочно? Всегда ли проигрыш одного человека свидетельствует о поражении всего человечества? Обретет ли искусственный интеллект сознание?

Об авторе. Статья основана на лекции «Искусственный интеллект. История и перспективы», проведенной в московском офисе Mail.Ru Group Сергеем oulenspiegel Марковым. Сергей Марков занимается machine learning в «Сбербанке». В банковской сфере строят предиктивные модели для управления бизнес-процессом на основе достаточно больших обучающих выборок, которые могут включать несколько сотен миллионов кейсов. Среди своих хобби Сергей указывает шахматное программирование, ИИ для игр, минимаксные задачи. Программа SmarThink, созданная Сергеем Марковым, становилась чемпионом России (2004) и СНГ (2005) среди шахматных программ (2004), и сегодня входит в топ-30 сильнейших программ в мире. Также Сергей является основателем некоммерческого научно-просветительского портала 22 век.

Нам нужно реализовать детектор лжи, который по подрагиванию рук человека, определяет, говорит он правду или нет. Допустим, когда человек лжет, руки трясутся чуть больше. Сигнал может быть таким:



Интересный метод, описан в статье «A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition» L.R. Rabiner, которая вводит модель скрытой цепи Маркова и описывает три ценных алгоритма: The Forward-Backward Procedure, Viterbi Algorithm и Baum-Welch reestimation. Несмотря на то, что эти алгоритмы представляют интерес только в совокупности, для большего понимания описывать их лучше по отдельности.

Все программы должны быть правильными, но некоторые программы должны быть быстрыми. Если программа обрабатывает видео-фреймы или сетевые пакеты в реальном времени, производительность является ключевым фактором. Недостаточно использовать эффективные алгоритмы и структуры данных. Нужно писать такой код, который компилятор легко оптимизирует и транслирует в быстрый исполняемый код.


В этой статье мы рассмотрим базовые техники оптимизации кода, которые могут увеличить производительность вашей программы во много раз. Мы также коснёмся устройства процессора. Понимание как работает процессор необходимо для написания эффективных программ.

Добрый день!
Я занимаюсь научными исследованиями в области систем управления, и Matlab — мой основной рабочий инструмент. Одна из возможностей в MatLab — численная оптимизация. Оптимизировать (минимизировать) можно любую функцию, которая принимает на вход вектор варьируемых параметров и возвращает значение минимизируемого критерия. Естественно, в процессе оптимизации целевая функция вызывается множество раз и ее быстродействие существенно. В матлабе есть хорошие программные средства, которые часто позволяют существенно улучшить быстродействие, сохранив при этом читаемость и удобство сопровождения кода. Я приведу пример задачи, покажу на нём, что такое anonymous functions и nested functions, а потом покажу, как можно совместить эти два инструмента для заметного повышения быстродействия.

От переводчика
Привет, Хабр!

Я ненастоящий сварщик и перевод статьи дался мне тяжело, поэтому я назову его вольным — заранее очищу совесть, если где-то слишком сильно перефразировал оригинал. Буду рад указаниям на ошибки перевода, грамматики и т.п. в личку.

Перевод публикую с разрешения сайта Toptal, где выложен оригинал автора Eduardo Dias da Costa.

Обычно программисты знакомятся с профессией, начиная с Hello World. Затем ставят всё большие и большие цели и каждая новая задача приводит к важному уроку: чем больше проект, тем запутаннее код.

И в больших, и в маленьких командах никто не кодит так, как ему вздумается. Код должен быть поддерживаемым и расширяемым. Ведь компания, в которой ты работал, не обращается к тебе всякий раз, когда потребуется исправить баг или улучшить код. Да и ты вряд ли этого хочешь.

Поэтому существуют шаблоны проектирования; они — сборники правил для стандартизированного структурирования проекта, которые помогают разделить и организовать большую кодовую базу, и упростить работу с незнакомым кодом.

Всем привет. Это перевод статьи из официального блога движка Unity. В ней пойдет речь о способе создания своих корутин, появившемся в версии 5.3.



Среди новых блестящих возможностей Unity 5.3 я обнаружил одну небольшую вещь, которая оказалась мне полезной, и, думаю, может пригодиться и вам. Это кастомные корутины, представленные классом CustomYieldInstruction. Благодаря ему, вы сможете очень просто создать свои собственные корутинные yield-операторы. Давайте рассмотрим это на живом примере.

Большинство проектов, использующих коптеры, опираются на ручное дистанционное управление, полностью автономных систем пока нет. Но для индустриального использования это необходимо; человеческий фактор — причина большинства аварий. Ниже рассказ пойдёт про то, как мы делали свою систему стабилизации с помощью ПИД, позволяющую свести к минимуму участие человека в процессе работы дрона.

^{Один из тестовых полётов нашего коптера}

Пара часов из жизни математика-программиста или читаем википедию

Для начала в качестве эпиграфа цитирую rocknrollnerd:

— Здравствуйте, меня зовут %username%, и втайне раскрываю суммы из сигма-нотации на листочке, чтобы понять, что там происходит.
— Привет, %username%!

Итак, как я и говорил в своей прошлой статье, у меня есть студенты, которые панически боятся математики, но в качестве хобби ковыряются паяльником и сейчас хотят собрать тележку-сигвей. Собрать-то собрали, а вот держать равновесие она не хочет. Они думали использовать ПИД-регулятор, да вот только не сумели подобрать коэффициенты, чтобы оно хорошо работало. Пришли ко мне за советом. А я ни бум-бум вообще в теории управления, никогда и близко не подходил. Но зато когда-то на хабре я видел статью, которая говорила про то, что линейно-квадратичный регулятор помог автору, а пид не помог.

Если ПИД я ещё себе худо-бедно на пальцах представляю (вот моя статья, которую с какого-то перепугу перенесли на гиктаймс), то про другие способы управления я даже и не слышал толком. Итак, моя задача — это представить себе (и объяснить студентам, а заодно и вам), что такое линейно-квадратичный регулятор. Пока что работы с железом не будет, я просто покажу, как я работаю с литературой, ведь именно это и составляет львиную долю моей работы.

Раз уж пошёл эксгибиционизм про мою работу, то вот вам моё рабочее место (кликабельно):

Наконец-то я доделал игру, которая работает на видеокарте. Она несколько месяцев повисела в раннем доступе на стиме, и теперь я её окончательно выпустил. Основная фишка игры в том, что она представляет собой физическую симуляцию, которая выполняется на графическом процессоре. Основной код игры — это огромный compute shader, 6 тысяч строк на HLSL. Десятки тысяч взаимодействующих частиц обрабатываются параллельно, и выходит довольно быстро. Всё в игре сделано из этих частиц. Вот несколько гифок о том, как это работает:

13 лет назад английский подросток Адам Батчер (Adam Butcher) пришёл домой с премьеры «Властелина колец» и твёрдо решил, что должен сделать игру, в которой реализует всё то, чего не хватает во всех остальных глупых играх. Там должны быть приключения и головоломки, настоящий сюжет и борьба со злом.

Парню было 14 лет, он как раз освоил популярную программу Multimedia Fusion — и в тот же день взялся за дело, нарисовал главного персонажа Тобиаса и объект № 1 — меч.

Нахождение экстремума(минимума или максимума) целевой функции является важной задачей в математике и её приложениях(в частности, в машинном обучении есть задача curve-fitting). Наверняка каждый слышал о методе наискорейшего спуска (МНС) и методе Ньютона (МН). К сожалению, эти методы имеют ряд существенных недостатков, в частности — метод наискорейшего спуска может очень долго сходиться в конце оптимизации, а метод Ньютона требует вычисления вторых производных, для чего требуется очень много вычислений.

Для устранения недостатков, как это часто бывает, нужно глубже погрузиться в предметную область и добавить ограничения на входные данные. В частности: МНС и МН имеют дело с произвольными функциями. В статистике и машинном обучении часто приходится иметь дело с методом наименьших квадратов (МНК). Этот метод минимизирует сумму квадрата ошибок, т.е. целевая функция представляется в виде

Алгоритм Левенберга — Марквардта является нелинейным методом наименьших квадратов. Статья содержит:

• объяснение алгоритма
• объяснение методов: наискорейшего спуска, Ньтона, Гаусса-Ньютона
• приведена реализация на Python с исходниками на github
• сравнение методов