Содержание курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Сегодня мы заканчиваем с ликбезом по геометрии, в следующий раз будет веселье с шейдерами!
Чтобы не было совсем скучно, вот вам тонировка Гуро:



Я убрал текстуры, чтобы было виднее. Тонировка Гуро очень проста: добрый дяденька-моделёр дал нам нормальные вектора к каждой вершине объекта, они хранятся в строчках vn x y z файла .obj. Мы считаем интенсивность освещения для каждой вершины треугольника и просто интерполируем интенсивность внутри. Ровно как мы делали для глубины z или для текстурных координат uv!

Кстати, если бы дяденька-моделёр был не таким добрым, то мы могли бы посчитать нормали к вершине как среднее нормалей граней, прилегающих к этой вершине.

Текущий код, который сгенерировал эту картинку, находится здесь.

Содержание курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Построение перспективного искажения

Четвёртая статья будет разбита на две, первая часть говорит про построение перспективного искажения, вторая про то, как двигать камеру и что из этого следует. Задача на сегодня — научиться генерировать вот такие картинки:

Содержание курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

А что потом? Я разобрал весь материал!

В статьях 7 и 8 мы поговорим о программировании непосредственно под OpenGL. Есть ненулевая вероятность получить краткий курс OpenCL/CUDA в статьях 9+.

Удаление невидимых поверхностей

Знакомьтесь, это мой друг z-buffer головы абстрактного африканца. Он нам поможет убрать визуальные артефакты отбрасывания задних граней, которые у нас оставались в прошлой статье.



Кстати, не могу не упомянуть, что эта модель, которую я использую в хвост и в гриву, была любезно предоставлена замечательным Vidar Rapp.

Мы её можем использовать исключительно в рамках обучения рендерингу. Это очень качественная модель, с которой я варварски обошёлся, но я обещаю вернуть ей глаза!

Содержание курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Update:

Внимание, статья 4в даёт новую, более простую версию растеризатора.

Давайте знакомиться, это я.



То есть, модель моей башки, отрендеренная в программе, которую мы сделаем за ближайшие час-два.

В прошлый раз мы нарисовали проволочную сетку трёхмерной модели, в этот раз мы зальём полигоны. Точнее, треугольники, так как OpenGL практически любой полигон триангулирует, поэтому ни к чему разбирать сложный случай. Напоминаю, что этот цикл статей создан для самостоятельного программирования. Время, которое я здесь привожу — это не время чтения моего кода. Это время написания вашего кода с нуля. Мой код здесь только для того, чтобы сравнить ваш (рабочий) код с моим. Я совсем не являюсь хорошим программистом, поэтому ваш код может быть существенно лучше моего. Любая критика приветствуется, любым вопросам рад.

Пожалуйста, если вы следуете этому туториалу и пишете свой код, выкладывайте его на github.com/code.google.com и им подобные и давайте ссылки в комментариях! Это может хорошо помочь как и вам (другие люди могут чего посоветовать), так и будущим читателям.

Содержание курса

• Статья 1: алгоритм Брезенхэма
• Статья 2: растеризация треугольника + отсечение задних граней
• Статья 3: Удаление невидимых поверхностей: z-буфер
• Статья 4: Необходимая геометрия: фестиваль матриц
  
  • 4а: Построение перспективного искажения
  • 4б: двигаем камеру и что из этого следует
  • 4в: новый растеризатор и коррекция перспективных искажений
• Статья 5: Пишем шейдеры под нашу библиотеку
• Статья 6: Чуть больше, чем просто шейдер: просчёт теней

Улучшение кода

• Статья 3.1: Настала пора рефакторинга
• Статья 3.14: Красивый класс матриц

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Постановка задачи

Цель этого цикла статей — показать, как работает OpenGL, написав его (сильно упрощённый!) клон самостоятельно. На удивление часто сталкиваюсь с людьми, которые не могут преодолеть первоначальный барьер обучения OpenGL/DirectX. Таким образом, я подготовил краткий цикл из шести лекций, после которого мои студенты выдают неплохие рендеры.

Итак, задача ставится следующим образом: не используя никаких сторонних библиотек (особенно графических) получить примерно такие картинки:



Внимание, это обучающий материал, который в целом повторит структуру библиотеки OpenGL. Это будет софтверный рендер, я не ставлю целью показать, как писать приложения под OpenGL. Я ставлю целью показать, как сам OpenGL устроен. По моему глубокому убеждению, без понимания этого написание эффективных приложений с использованием 3D библиотек невозможно.

Недавно на хабре появилась неплохая статья про вычисление N-ного числа фибоначи за O(log N) арифметических операций. Разумный вопрос, всплывший в комментариях, был: «зачем это может пригодиться на практике». Само по себе вычисление N-ого числа фибоначи может и не очень интересно, однако подход с матрицами, использованный в статье, на практике может применяться для гораздо более широкого круга задач.

В ходе этой статьи мы разберем как написать интерпретатор, который может выполнять простые операции (присвоение, сложение, вычитание и урезанное умножение) над ограниченным количеством переменных с вложенными циклами с произвольным количеством итераций за доли секунды (конечно, если промежуточные значения при вычислениях будут оставаться в разумных пределах). Например, вот такой код, поданный на вход интерпретатору:

loop 1000000000
  loop 1000000000
    loop 1000000000
      a += 1
      b += a
    end
  end
end
end

Незамедлительно выведет a = 1000000000000000000000000000, b = 500000000000000000000000000500000000000000000000000000, несмотря на то, что если бы программа выполнялась наивно, интерпретатору необходимо было бы выполнить октиллион операций.

В рамках одного проекта столкнулся необходимостью работать с нейронными сетями, рассмотрел несколько вариантов, больше всего понравилась PyBrain. Надеюсь её описание будет многим интересно почитать.

PyBrain — одна из лучших Python библиотек для изучения и реализации большого количества разнообразных алгоритмов связанных с нейронными сетями. Являет собой удачный пример совмещения компактного синтаксиса Python с хорошей реализацией большого набора различных алгоритмов из области машинного интеллекта.

Предназначен для:

• Исследователей — предоставляет единообразную среду для реализации различных алгоритмов, избавляя от потребности в использовании десятков различных библиотек. Позволяет сосредоточится на самом алгоритме а не особенностях его реализации.
• Студентов — с использованием PyBrain удобно реализовать домашнее задание, курсовой проект или вычисления в дипломной работе. Гибкость архитектуры позволяет удобно реализовывать разнообразные сложные методы, структуры и топологии.
• Лекторов — обучение методам Machine Learning было одной из основных целей при создании библиотеки. Авторы будут рады, если результаты их труда помогут в подготовке грамотных студентов и специалистов.
• Разработчиков — проект Open Source, поэтому новым разработчикам всегда рады.

Спешу поделиться радостной новостью о запуске проекта GitHowTo — интерактивного тура-обучалки основам Git.

За основу были взяты идеи gitimmersion.com, но переведены на русский язык и немного изменены под реалии не-ruby разработки, поэтому спешите любить и жаловать — githowto.com!

Буду чрезвычайно рад любым замечаниям и пожеланиям к проекту.

Большинство литературы посвященной паттернам в ООП (объектно-ориентированном программировании), как правило, объясняются на примерах с самим кодом. И это правильный подход, так как паттерны ООП уже по-умолчанию предназначаются для людей, которые знают что такое программирование и суть ООП. Однако порой требуется заинтересовать этой темой людей, которые в этом совершенно ничего не понимают, например «не-программистов» или же просто начинающих «компьютерщиков». Именно с этой целью и был подготовлен данный материал, который призван объяснить человеку любого уровня знаний, что такое паттерн ООП и, возможно, привлечет в ряды программистов новых «адептов», ведь программирование это на самом деле очень интересно.
Статья предназначена исключительно для новичков, так что «старожилы» ничего нового для себя не узнают. В основном статья описывает известные паттерны из книги «Приемы объектно-ориентированного программирования. Шаблоны проектирования.», но более популярным и простым языком.

Турнир привлекал своей простотой и собрал широкую аудиторию. Идея пришлась по вкусу и старшеклассникам и умудренным опытом гуру, помнящим еще чемпионат мира по компьютерным шахматам 1972-го года.

Используемые лидерами алгоритмы были примерно одинаковые, базовых было два — поиск в ширину (BFS), для определения ближайшего пути к дальним целям и минимакс в ближнем бою. Дьявол скрывался в правильной методике выбора целей и тонкой настройке деталей.

Профессиональный 3D-сканер, с помощью которого можно оцифровать реальный объект, получив его компьютерную модель, стоит десятки тысяч долларов. Мы же сможем провернуть то же самое с помощью специальной программы, лазерной указки и веб-камеры. Всего долларов за тридцать.

Полупроводниковая электроника существенно изменила мир. Многие вещи, которые долгое время не сходили со страниц произведений фантастов стали возможны. Чтобы знать, как работают и чем уникальны полупроводниковые приборы, необходимо понимание различных физических процессов, протекающих внутри.

В статье разобраны принципы работы основных полупроводниковых устройств. Описание функционирования изложено с позиции физики. Статья содержит вводное описание терминов, необходимых для понимания материала широкому кругу читателей.

Иллюстраций: 34, символов: 51 609.

Предисловие и постановка задачи

Думаю, многие читатели этого сайта слышали о такой полезной структуре, как дерево отрезков. А если нет, то о нем в интернете можно отыскать множество интересного материала (здесь, статьи на Хабре: раз и два, google, наконец).
Здесь я разберу обобщение дерева отрезков на двумерный случай, причем (в отличие от этой статьи) рассмотрю реализацию дерева именно с поддержкой групповой модификации элементов.