Возникла задача отслеживания загрузок файлов с сайта (изображений, документов, видео, дистрибутивов, …), т.к. обычные сервисы статистики не могут это делать без изменения URL файлов. И статистика должна быть видна в привычном месте (например, Google Analytics или FireBase).

Перебрав несколько плагинов (большинство имеют в названии слова Download и Manager), я обнаружил, что все они организованы по принципу ручного составления списка файлов для мониторинга. И во многих из них реализованы защиты от неавторизированного скачивания, что в данной задаче избыточно. Можно было бы воспользоваться ими, но если файлов много, то в итоге:

• слишком неудобно и долго заводить элемент под каждый файл;
• файлы могут менять свое расположение – опять придется исправлять элемент.

В итоге сделана своя реализация в виде плагина к WordPress, в котором просто указывается каталог (относительный путь сайта) и далее происходит мониторинг загрузок его содержимого.

Ссылка на бесплатный плагин тут для тех кому информации выше достаточно. Дальше приведены примеры результатов статистик и подробности технической реализации.

Чатботы и искусственный интеллект для понимания естественного языка (NLU – Natural Language Understanding) тема достаточно горячая, про нее не раз говорилось на Хабре. Тем не менее достаточно редко попадаются верхнеуровневые и структурированные обзоры этих технологий и рынка в целом. В своей статье мы попробуем немного разобраться, чем обусловлен спрос на эти технологии, как выглядит современная диалоговая платформа для NLU, какие компании и разработки присутствуют на этом рынке.

На ныне покойном Geektimes есть (или был) блог Gearbest и он был (или есть) уныл. Их маркетологи зачем-то раз за разом втюхивают одни и те же телефоны и планшеты, тогда как на сайте (впрочем, как и на Ali) есть куча других отличных товаров для гиков. Поэтому, можно я поделюсь своими маленькими китайскими открытиями?



У меня есть дети. Дети = выброшенные батарейки. Т.е. там есть еще промежуточные звенья типа больших роботов, мечей, орущих робокошек, которые катаются по дому и мерцают как мечта эпилептика и так далее. Но все приводит к одному — выброшенным батарейкам.

Благодаря Алексею Надежину мы уже знаем, что лучшими по соотношению цена/емкость являются либо батарейки Ikea и Ашан, либо GP Super. Тем, собственно и жили.
UPD: в комментариях указали, что Алексей провел новое исследование. С учетом обновления цен до текущих, получается, что лучше выглядят батарейки Pairdeer и Lexman из Леруа Мерлен. Ну и опять же Ашан.
Однако, вывалив в специальный контейнер очередную порцию дохлых батареек и испытав на себе полуночный плач ярославны о том, что любимая кукла не работает, пришел к простому выводу — пора переходить на аккумуляторы. Причем, если будут аккумуляторы, неплохо бы их как-то еще и заряжать. Полез гуглить простые зарядки и тут мне открылся “о дивный новый мир”.

Часть 1. Математика

Введение

Мы так привыкли к взаимодействию с окружающим нас миром, что не задумываемся о том, насколько сложно двигаются наши руки и ноги. В академической литературе задача управления манипулятором робота называется инверсной кинематикой. Кинематика обозначает "движения", а понятие "инверсная" связано с тем, что обычно мы не управляем самой рукой. Мы управляем «двигателями», поворачивающими каждую отдельную часть. Инверсная кинематика — это задача определения того, как перемещать эти двигатели, чтобы сдвинуть руку в конкретную точку. И в своём общем виде эта задача чрезвычайно сложна. Чтобы вы понимали, насколько она сложна, то можете вспомнить о таких играх, как QWOP, GIRP или даже Lunar Lander, в которой вы выбираете не куда двигаться, а какие мускулы (или ускорители) приводить в действие.

Задача управления подвижными приводами распостраняется даже на область робототехники. Вас не должно удивлять то, что на протяжении веков математики и инженеры смогли разработать множество решений. В большинстве 3D-редакторов и игровых движков (в том числе и в Unity) есть наборы инструментов, позволяющих выполнять риггинг человекоподобных и звероподобных существ. Для различных схем (манипуляторов роботов, хвостов, щупалец, крыльев и т.д.) встроенных решений обычно не существует.

Часть 1. Знакомство с Marching cubes

Как создать меш из любого хаоса
В Minecraft мы можем копать в любом направлении, убирая за раз по одному блоку с чётко заданными краями. Но в других играх разработчикам удаётся разрушать рельеф плавно, без кубичности Minecraft.

Вот пример из No Man’s Sky: видео.

Аналогичная техника применяется для отображения изображений с МРТ, metaball-ов и для вокселизации рельефа.

В этой части я расскажу о технике создания разрушаемого рельефа Marching Cubes, а в более общем применении — для создания плавного граничного меша твёрдого объекта. В этой статье мы начнём с рассмотрения двухмерной техники, затем трёхмерной, а в третьей части рассмотрим Dual Contouring. Dual Contouring — это более совершенная техника, создающая тот же эффект.

Я 10 лет разрабатываю ПО, участвовал в нескольких open source-проектах и в многочисленных не-open source-проектах, работал в больших и малых командах, и везде мы использовали Github в качестве репозитория версионирования.

За это время я перепробовал разные рабочие процессы, и хочу поделиться советами, как построить эффективный и прагматичный рабочий процесс по созданию и сопровождению качественного ПО, который можно применять в любом проекте.

Есть javascript-гурру, mr.doob, даже на Хабре уже всплывали его работы.
В общем, у него есть очень мощный Javascript 3d-фреймворк с названием

Three.js

Примеры, откровенно говоря, впечатляющие. В последних версиях современных браузеров работает плавно и красиво.

Меня особо затянул полет между шариков и порадовал панорамный движок.
А у кого работает WebGL — так вообще не нарадуется — там вам и Minecraft и всё, что хотите)

Лес чуден, тёмен — глянь в глубину.
Но прежде я все долги верну…
И много миль, пока я усну,
Так много миль, пока я усну...
^{Роберт Фрост}



Промисы — это одно из самых замечательных новшеств ES6. JavaScript поддерживает асинхронное программирование посредством функций обратного вызова и с помощью других механизмов. Однако при использовании функций обратного вызова мы сталкиваемся с некоторыми проблемами. Среди них — «ад коллбэков» и «пирамида ужаса». Промисы — это паттерн, который значительно упрощает асинхронное программирование на JS. Асинхронный код, написанный с использованием промисов, выглядит как синхронный и лишён проблем, связанных с коллбэками.

Материал, перевод которого мы сегодня публикуем, посвящён промисам и их практическому использованию. Он рассчитан на начинающих разработчиков, которым хочется разобраться с промисами.

«Цель этого курса — подготовить вас к вашему техническому будущему.»

Привет, Хабр. Помните офигенную статью «Вы и ваша работа» (+219, 2372 в закладки, 375k прочтений)?

Так вот у Хэмминга (да, да, самоконтролирующиеся и самокорректирующиеся коды Хэмминга) есть целая книга, написанная по мотивам его лекций. Мы ее переводи, ведь мужик дело говорит.

Это книга не просто про ИТ, это книга про стиль мышления невероятно крутых людей. «Это не просто заряд положительного мышления; в ней описаны условия, которые увеличивают шансы сделать великую работу.»

Мы уже перевели 17 (из 30) глав. И ведем работу над изданием «в бумаге».

Глава 15. Цифровые фильтры — 2

(За перевод спасибо Пахомову Андрею, который откликнулся на мой призыв в «предыдущей главе».) Кто хочет помочь с переводом — пишите в личку или на почту magisterludi2016@yandex.ru

Когда цифровые фильтры только появились, они рассматривались как разновидность классических аналоговых фильтров; люди не рассматривали их как-что то принципиально новое и отличающееся от уже существующего. Точно такая же ошибка была распространена во время появления первых компьютеров. Мне неустанно твердили, что компьютер — это всего лишь быстрый калькулятор, и все, что может посчитать машина, может посчитать и человек. Это утверждение просто игнорирует различия в скорости, точности, надежности и стоимости между ручным и машинным трудом. Обычно, изменение какой-либо величины на порядок (в 10 раз) приводит к фундаментальным изменениям, а компьютеры во много-много раз быстрее, чем ручные вычисления. Те, кто утверждал, что нет никакой разницы, так и не сделали ничего значимого для развития компьютеров. Те же, кто внес значительный вклад, видели в компьютерах что-то новое, что-то, что следует оценивать совсем другим образом, а не просто как те же самые старые калькуляторы, только может быть чуть-чуть более быстрые.

Задача

Вот бы, разрабатывая программу на одном языке, сразу получать исходники на других языках программирования… Я пишу на C# .NET, но в последнее время всё больше требуется интегрироваться с Java. Одно из решений — оформление web-сервисов для взаимодействия, но не то это, не то. Вроде и существуют конвертеры C# в Java, но эксперимент показал, что для реального проекта они (те, что удалось попробовать) не работают, хотя на «hello world» отрабатывают отлично. Переписать с нуля на Java весь проект нереально — он активно разрабатывается более 6 лет (Pullenti — обработка естественного языка), да и на C# он нужен. Пришлось мобилизоваться и в прошлом году написать этот конвертер, а в этом году и конвертер C# в Python.

Многие начинающие инди-разработчики слишком поздно задумываются над оптимизацией кода. Она отдаётся на откуп движкам или фреймворкам или рассматривается как «сложная» техника, недоступная их пониманию. Однако существуют способы оптимизации, которые можно реализовать более простым способом, позволяющие коду работать эффективнее и на большем количестве систем. Давайте для начала рассмотрим самые основы оптимизации кода.

Оптимизация ради игроков и собственного психического здоровья

Довольно часто инди-разработчики имитируют методы оптимизации крупных компаний. Это не всегда плохо, но стремление к оптимизации игры уже после прохождения точки невозврата — хороший способ свести себя с ума. Умной тактикой отслеживания эффективности оптимизации будет сегментирование целевой аудитории и изучение характеристик её машин. Бенчмаркинг игры с учётом компьютеров и консолей потенциальных игроков поможет сохранить баланс между оптимизацией и собственным психическим здоровьем.

Основы оптимизации кода

На самом деле есть довольно малое количество оптимизаций, которые почти всегда можно использовать для повышения скорости игры. Большинство из них не привязано к конкретной платформе (некоторые движки и фреймворки учитывают их), поэтому ниже я покажу примеры на псевдокоде, чтобы вы знали, с чего начинать.

Вводная: измерение угла маятника

Итак, разобравшись с датчиками Холла для бесколлекторных двигателей, покажу для чего это было нужно. Я сделал стенд с простейшим обратным маятником, который стабилизируется при помощи маховика, вращаемого моторчиком на свободном конце маятника:

Кратко о том, как создавать ключи, шифровать и подписывать файлы и отправлять ключи на сервер ключей.

GPG (также известный как GnuPG) создавался как свободная альтернатива несвободному PGP. GPG используется для шифрования информации и предоставляет различные алгоритмы (RSA, DSA, AES и др.) для решения этой задачи.

В июле 2017 года в Node.js 8 появилась реализация HTTP/2. С тех пор она прошла через несколько этапов улучшений, и теперь в Node.js Foundation говорят о том, что они почти готовы к тому, чтобы вывести поддержку HTTP/2 из разряда экспериментальных возможностей. Если вы хотите испытать HTTP/2 в среде Node.js, лучше всего это сделать, воспользовавшись Node.js 9 — здесь имеются все самые свежие исправления ошибок и улучшения.

Материал, перевод которого мы сегодня публикуем, посвящён работе с HTTP/2, и, в частности, с Server Push, в Node.js.

Одно время я увлекался сборкой роботов-машинок на Ардуино и Raspberry Pi. Играть в конструктор мне нравилось, но хотелось чего-то большего.

И как-то раз, блуждая по Алиэкспрессу, я набрел на алюминиевое шасси для танка. Выглядело это творение в сравнении с машинками из пластика как Феррари в сравнении с телегой.

Процедурно генерируемые карты — базовая особенность roguelike. Для жанра, который почти является синонимом понятия «случайность» (и на то есть причины), рандомизированные карты стали простейшим способом демонстрации его ключевого элемента, потому что они влияют на многие аспекты геймплея — от стратегии исследования и тактического позиционирования до расположения предметов и врагов.

Заметьте — в советах по прохождению стратегических игр обычно описываются ключевые точки на общей карте боя и объясняется, что в них нужно делать — следуя указанной последовательности шагов, вы можете выигрывать каждый раз. Разумеется, игроки могут получать удовольствие от попыток решить головоломку, но какой бы увлекательной ни была игра, интерес пропадает после нахождения всех решений.

Поэтому рандомизированные карты обеспечивают нам бесконечную реиграбельность, каждый раз ставя перед нами разные задачи. Кроме того, удовольствие усиливается тем, что прогресс игрока зависит от его собственного навыка, а не от проб и ошибок. Схема каждой новой карты на 100% неизвестна, что тоже добавляет напряжённости процессу её изучения.

Конечно же, преимущества процедурных карт бессмысленны без большой вариативности механик и контента — однообразный hack-and-slash здесь не подойдёт. Поэтому все roguelike, выдержавшие испытание временем, имеют глубокий геймплей.

Этот пост является результатом моей работы над генерацией карт для Cogmind.

Ранее я представил пару небольших постов о потенциальной роли Spring Boot 2 в реактивном программировании. После этого я получил ряд вопросов о том, как работают асинхронные операции в программировании в целом. Сегодня я хочу разобрать, что такое Non-blocking I/O и как применить это знание для создания небольшого tcp–сервера на python, который сможет обрабатывать множество открытых и тяжелых (долгих) соединений в один поток. Знание python не требуется: все будет предельно просто со множеством комментариев. Приглашаю всех желающих!

Steering behaviors помогают автономным персонажам реалистично двигаться благодаря применению простых сил, сочетание которых создаёт естественно выглядящее и импровизированное движение по окружению. В этом туториале я расскажу об основах теории steering behaviors, а также об их реализации.

Идеи, на которых построены такие поведения, предложены Крейгом Рейндольдсом; они не основаны на сложных стратегиях с использованием планирования пути или глобальных вычислений, а применяют локальную информацию, например, силы соседних объектов. Благодаря этому они просты в понимании и реализации, но в то же время способны создавать очень сложные паттерны движения.

По роду деятельности (автоматизация процессов и разработка архитектуры информационных систем) часто приходится сталкиваться с необходимостью написать скрипт и получить результат «здесь и сейчас» для неожиданно «прилетевшей» задачи в ситуации, когда нет возможности оперативно привлечь внешних разработчиков.

Решению одной из таких задач будет посвящен обзор. В какой-то момент появилась необходимость проанализировать на основе открытых данных “Единого реестра субъектов малого и среднего предпринимательства” Федеральной налоговой службы (далее Реестр МСП) динамику по месяцам количества организаций определенного вида деятельности, а именно, сельхозпредприятий. Подходы, которые использовались при ее решении, надеюсь будут полезны тем, кто ищет варианты обработки больших структурированных массивов данных XML, но распространенные средства обработки такие как SelectFromXML, он-лайн XML обработчики по каким-то причинам не подходят. Либо ограничен функционал, либо возникают проблемы при работе с кириллической кодировкой, либо не обеспечивается необходимая производительность, либо ограничены ресурсы «железа». Программисты и профессионалы надеюсь не буду слишком строги к стилю кодирования и выбору способов реализации, а критика и советы в комментариях приветствуются.

Итак задача:

Первая часть статьи здесь.

Часть 6. Избегание коллизий

Для правильной навигации NPC часто требуется способность избегать препятствий. В этой части мы рассмотрим steering behavior collision avoidance (избегание коллизий), позволяющее персонажам благополучно уворачиваться от препятствий в окружении.

---

Введение

Основная идея избегания коллизий заключается в генерировании управляющей силы для уклонения от препятствий каждый раз, когда они достаточно близки, чтобы препятствовать движению. Даже если в окружении есть несколько препятствий, это поведение будет одновременно использовать одно из них для вычисления силы избегания.

Анализируются только препятствия перед персонажем; для оценки выбирается ближайшее, как представляющее наибольшую угрозу. В результате у персонажа появляется способность уклоняться от всех препятствий в области, благополучно и без запинок переходя от одного к другому.


Анализируются препятствия перед персонажем и выбирается ближайшее (наиболее угрожающее).

Поведение избежания коллизий — это не алгоритм поиска путей. Оно заставляет персонажей двигаться по окружению, избегая препятствий, постепенно находя путь сквозь блоки — но в случаях с препятствиями в виде L или T, например, оно действует не очень хорошо.