На этой неделе я начал работать над новой темой: генерацией подземелий и пещер. Я использовал разбиение пространства для генерации комнат, алгоритмы генерации лабиринтов для генерации коридоров и клеточные автоматы для придания пещерам более естествненного внешнего вида.

Разбиение пространства

Существует множество способов генерации комнат для подземелья (случайное размещение, генерация на основе агентов, с использованием separation steering behavior или физического движка, и т.д.). Но мой любимый метод — это разбиение пространства, потому что оно легко контролируется и расширяется.

Способов разбиения пространства тоже очень много: разделение на сетки, двоичное разбиение пространства, разбиение пространства деревом квадрантов, диаграммы Вороного и т.д. Я решил использовать двоичное разбиение пространства, потому что оно хорошо подходит для генерации прямоугольных комнат. Этот метод получил популярность благодаря статье на RogueBasin.

Единственная сложность этого алгоритма — выбор позиции разделения. Если мы не наложим ограничение на позицию разделения, то будем получать странные разбиения пространства:


Такого поведения можно избежать несколькими способами. Один из них — ограничить позицию разделения двумя соотношениями длин сторон, например, в интервале от 30% до 70% или от 40% до 60%. Другой способ — использовать вместо равномерного распределения нормальное или биномиальное, благодаря этому повысится вероятность разделения по центру стороны, а не по краям. Эти способы устраняют проблему, но сложно понять, как конкретно параметры влияют на окончательный результат.

Предыдущая статья про баланс персонажей и снаряжения собрала много отзывов и я решил не тянуть с продолжением.

Тогда мы разобрали самую основу — как посчитать абстрактную силу сущности и как эта сила меняется по ходу ее жизни. Сегодня увеличим масштаб и посмотрим, как баланс зависит не от конкретных ситуаций, а от фундаментальных правил или динамики развития игры.

Бонусом в конце — несколько ссылок по теме.

Всем привет! Сегодня речь пойдет о том, как получить продукт энтерпрайз класса с полным функционалом себе домой абсолютно бесплатно.
Для дома я использую следующие функции:

• фильтрую веб-трафик домашних пользователей (современный интернет даже при легитимном использовании может быть коварным для домашних);
  
• организую связь между квартирами и дачей (это позволяет гнать multicast поток фильма в 4К с minidlna сервера через VPN туннель на телевизор в другой квартире (UpLink’и по 100 Мбит))
  
• защищаю локальный сервер Nextcloud с помощью WAF
  

Интересно? Тогда добро пожаловать под кат.

Diablo 1 — это классический roguelike 1996 года в жанре hack and slash. Это была одна из первых успешных попыток познакомить широкие массы с roguelike, которые до этого имели нишевую графику в виде ASCII-арта. Игра породила несколько сиквелов и множество имитаций. Она известна своей тёмной, мрачной атмосферой, сгущающейся по мере спуска игрока в подземелья, располагающиеся под городом Тристрам. Это была одна из первых для меня игр с процедурной генерацией карт, и возможность генерации столь правдоподобных уровней просто потрясла меня.

Недавно я узнал, что благодаря обнаружению различных файлов с символами отладки несколько фанатов игры взяли на себя задачу по реверс-инжинирингу исходного кода, чтобы подчистить его и разобраться, как же выглядел код, написанный разработчиками. Так начался мой недельный экскурс в изучение того, как ведущий разработчик Дэвид Бревик создавал эти уровни. Возможно, из-за этого магия игры для меня частично разрушилась, но я научился многим техникам, которые будут полезны для разработчиков похожих игр, поэтому в этой статье я ими поделюсь.

Благодарю Дэвида Бревика и команду Blizard North за создание такой потрясающей игры, а также galaxyhaxz и команду Devilution за их удивительную работу по восстановлению читаемого исходного кода проекта.

По опыту, многие начинающие геймдизайнеры избегают работы с балансом, словно это черная магия или нужно иметь серьезное математическое образование. Специалисты поопытней уже авторитетно заявляют, что математика не нужна.

В первую очередь надо разбираться в самих играх, а потом уже уметь что-то считать. Поэтому я расскажу о работе с балансом без использования математики — на палках урона посмотрим, как уравновесить силу оружия, чем танк отличается от разбойника, и как точки спавна влияют на винрейт.

Статья будет полезна тем, кому надо заняться балансом, но не знает с чего начать, а также начинающим геймдизайнерам, которые будут выбирать специализацию. Ну и всем, кто просто интересуется, чем занимаются ГД, когда не придумывают новые виды лутбоксов.

В этой статье я расскажу, как мы столкнулись с типовыми ошибками при создании интерактивной карты, а главное — дам вам ссылки на нормальные, актуальные карты субъектов РФ.

Наша задача. Создать интерактивную карту, чтобы при наведении на регион срабатывал обработчик событий и выводил некоторые данные по регионам (например, его название).
На первый взгляд это кажется очень простым, но далее в статье я расскажу, как мы потратили больше 3 дней на исправление, а самое главное — на определение багов.

Из этого туториала вы научитесь писать геометрический шейдер для генерации травинок из вершин входящего меша и использовать тесселяцию для управления плотностью травы.

Статья описывает поэтапный процесс написания шейдера травы в Unity. Шейдер получает входящий меш, и из каждой вершины меша генерирует при помощи геометрического шейдера травинку. Ради интереса и реализма травинки будут иметь рандомизированные размеры и поворот, а ещё на них будет влиять ветер. Чтобы управлять плотностью травы, мы используем тесселяцию для разделения входящего меша. Трава сможет и отбрасывать, и получать тени.

Готовый проект выложен в конце статьи. В созданном файле шейдера содержится большое количество комментариев, упрощающих понимание.

От переводчика:
Представляю вашему вниманию статью авторства Andy Gainey, в прошлом независимого разработчика игровых инструментов, ныне сотрудника Paradox Development Studio. На мой взгляд, автор играючи создал один из лучших процедурных генераторов планет с открытым исходным кодом.

Генерация уровней в Unexplored 2

Мы очень гордимся генератором уровней игры Unexplored 2, это программа, отвечающая всем современным требованиям. В посте я расскажу о том, как создаются уровни игры.

Нам не пришлось заново изобретать велосипед. В Unexplored 1 мы уже создали техники, которые сильно повлияли на успех первой игры. Unexplored 2 просто продолжила начатое. Фундамент нашей технологии состоит из двух частей: мы применяем многоэтапную генерацию, которая почти имитирует процесс, очень похожий на работу живого дизайнера уровней. Поверх него мы используем технику под названием "циклическая генерация подземелий", которая гораздо лучше справляется с генерацией естественно выглядящих уровней, чем большинство стандартных приложений генеративного создания контента. В этом посте я расскажу о первом аспекте. Адаптация циклической генерации подземелий к Unexplored 2 будет темой будущего поста.

Имитация «человеческого» дизайна уровней

Генератор уровней разбивает процесс генерации уровня на целое множество управляемых этапов. Он проходит путь от высокоуровневого планирования до низкоуровневой детальной карты уровня. По сути, он сначала создаёт набросок уровня, а затем начинает добавлять детали, пока уровень не станет завершённым и заполненным.

В поселке продолжает развиваться школа программирования codery.camp. Недавно мы закончили полную переработку курса веб-разработки, который теперь доступен и в онлайн-форме.

Для компоновки теоретических материалов мы применили необычное решение – все они объединены в интерактивный граф, который удобно использовать в качестве Roadmap для изучающих веб-разработку. Материалы связаны между собой, и кроме самой теории содержат упражнения по написанию кода.

Одним из лучших способов применения мощных процессоров для развлечений долгое время была Dwarf Fortress — игра, в которой весь мир состоит из символов ASCII, и которая с радостью съест гигабайт памяти и большую долю процессорного времени.

Но в отличие от некоторых других игр, в случае DF игрок чувствует, что ей действительно нужно всё то, что она требует. Её подробные вычисления создают целый мир со зданиями, городами, торговцами, реками, вулканами, монстрами и, разумеется, гномами. Если бы один человек создал всё это, то это было бы потрясающим достижением; Dwarf Fortress — программа, создающая все эти объекты самостоятельно.

Автор игры Тарн Адамс согласился ответить на наши вопросы о своём творении, которое, несмотря на существование множества имитаций, до сих пор остаётся совершенно уникальной игрой.

[Первая часть]

Разобравшись с основами, в этой части статьи мы реализуем такие эффекты, как контуры объектов, bloom, SSAO, размытие, глубина резкости, пикселизация и другие.

Контуры

Создание контуров вокруг геометрии сцены придаёт игре уникальный внешний вид, напоминающий комиксы или мультфильмы.

Diffuse материала

Шейдеру контура необходима входящая текстура для распознавания и раскраски краёв. Кандидатами стать такой входящей текстурой могут быть диффузный цвет из материалов, цвета из диффузных текстур, нормали вершин или даже цвета из карт нормалей.

uniform struct
  { vec4 diffuse
  ;
  } p3d_Material;

out vec4 fragColor;

void main() {
  vec3 diffuseColor = p3d_Material.diffuse.rgb;
  fragColor = vec4(diffuseColor, 1);
}

Здесь показан небольшой фрагментный шейдер, который рендерит диффузный цвет материала геометрии в текстуру буфера кадров. Эта текстура диффузного цвета из буфера кадров будет входящей текстурой для шейдера контуров.

Идея использовать электронные таблицы в качестве среды для разработки игрушек не нова. В этой статье я поделюсь опытом в создании движков для ролевых игр живого действия и тимбилдингов, которые смогут сильно облегчить жизнь игропрактикам.

Искажения, бесшовный шум и как с ними работать.

Генерируем планету

Один из простейших способов генерации планеты — использование шума. Если мы решим выбрать его, то у нас есть пара возможных вариантов. Давайте рассмотрим каждый и определим лучший:

• Шум Перлина (Perlin Noise) — самый простой вариант. Шум Перлина был разработан Кеном Перлином в 1983 году, он имеет пару недостатков — визуальные артефакты и довольно низкая по сравнению с другими вариантами скорость при генерации больших изображений.
• Симплекс-шум (Simplex Noise) — разработан Кеном Перлином в 2001 году как попытка устранения недостатков шума Перлина; это вполне достойное и быстрое решение, однако обладающее серьёзным недостатком: использование трёхмерного симплекс-шума защищено патентом, что делает его довольно дорогостоящим.
• Открытый симплекс-шум (Open Simplex Noise) — был разработан KDotJPG с одной простой целью: создать современную и бесплатную версию симплекс-шума, относительно быструю и без искажений.

Из этих трёх лично я предпочитаю Open Simplex Noise, который использую в своих личных проектах. Стоит заметить, что в текущей реализации OpenSimplexNoise для получения простого доступа к масштабу, октавам и порождающим значениям потребуется дополнительная работа. В Интернете есть множество информации о том, что делает каждый из этих элементов, и я крайне рекомендую вам её изучить. Однако в своей статье я буду говорить не об этом.

В этой статье мы поговорим про скульптинг, ретопологию и развертку. Но сначала нужно определиться с целью. Что мы будем моделировать, и каким способом?

Предположим, что мы решили создавать персонажа для игры, но что если это будет окружение, архитектура или что-то еще? Сначала нужно узнать какие бывают способы моделирования и понять какой нам больше подходит.

Привет, Хабр!

Я работаю в игровой компании, которая разрабатывает онлайн-игры. На текущий момент все наши игры делятся на множество “маркетов” (один “маркет” на страну) и в каждом “маркете” есть дюжина миров, между которыми распределяются игроки при регистрации (ну или иногда они могут выбрать его сами). Каждый мир имеет одну базу данных и один или несколько web/app-серверов. Таким образом, нагрузка делится и распределяется по мирам/серверам почти равномерно и в итоге мы получаем максимальный онлайн в 6K-8K игроков (это максимум, в основном в разы меньше) и 200-300 запросов в “прайм”-тайм на один мир.

Такая структура с делением игроков по маркетам и мирам изживает себя, игрокам хочется чего-то глобального. В последних играх мы перестаём делить людей по странам и оставили только один/два маркета (Америка и Европа), но до сих пор со множеством миров в каждом. Следующим этапом будет разработка игр с новой архитектурой и объединением всех игроков в одном единственном мире с одной базой данных.

Сегодня я хотел немного рассказать о том, как мне была поставлена задача проверить, а что если весь онлайн (а это 50-200 тысяч пользователей одновременно) одной из наших популярных игр «отправить» играть в следующую игру, построенною на новой архитектуре и сможет ли вся система, в особенности база данных (PostgreSQL 11) практически выдержать такую нагрузку и, если не сможет, узнать, где же наш максимум. Расскажу немного о возникших проблемах и решениях подготовки к тестированию такого количества пользователей, самом процессе и немного о результатах.

Джои Ленц из Naughty Dog подробно рассказал нам об освещении в UE4: о значениях, источниках, световой температуре, освещении в PBR, ресурсах, по которым можно изучать освещение, а также обо многом другом. На официальном сайте Джои polyplant.co есть множество полезных советов о работе с освещением.

Про PBR

PBR (physically-based rendering, основанный на физике рендеринг) благодаря использованию замеренных данных реального мира предоставляет удобные средства для создания материалов/освещения с предсказуемыми, неизменными результатами при разных условиях освещения. Для студий разработки игр это означает, что их художники могут тратить меньше времени на итерации создания контента и его переработку для создания «корректного» внешнего вида в разных уровнях. В свою очередь, это экономит студиям деньги. На освоение PBR художникам, привыкшим к старым методологиям, потребуется какое-то время. Иногда сложнее всего им избавиться от привычки добавления в albedo-текстуры информации об освещении/затенении. Однако как только они освоятся с этим рабочим процессом, то быстро понимают, что им гораздо проще управлять, чем традиционными средствами рендеринга текстур.

pudge — встраиваемая key/value база данных, написанная на стандартной библиотеке Go.


Остановлюсь на принципиальных отличиях от существующих решений.

Stateless

pudge.Set("../test/test", "Hello", "World")

Пудж автоматически создаст базу данных test, включая вложенные директории, либо откроет. Нет необходимости хранить состояние таблицы и можно безопасно сохранять значения в многопоточных приложениях. Пудж потокобезопасен.

UPD. Сервис Торрент-ТВ, который был основным источником контента, умер, так что статья лишена практического смысла.

Потоки в нелегальном сервисе Торрент-ТВ («Суперпомойка») в подавляющем большинстве являются оригинальными потоками от операторов или со спутника без пережатия. В основном это потоки с чересстрочным видео. Торрент-ТВ обеспечивает максимально возможное качество, но низкую стабильность. Сегодня одни каналы есть, завтра нет. Сегодня одни каналы работают хорошо, завтра плохо. Этот сервис не подходит для постоянного беспроблемного использования — за что заплатили, т.е. не платили, то и получили. Но он отлично подходит, когда нужно посмотреть что-то с высоким качество (если канал в тот момент будет работать стабильно). Ещё одна проблема — это формирование удобного персонального плейлиста. Об этом как раз и пойдёт речь в заметке.

1. Выбор комплектующих
2. Запуск сетевых интерфейсов
3. Установка точки доступа 802.11ac (5 ГГц)
4. Настройка виртуального SSID с помощью hostapd

Последние десять лет я покупал дешёвое сетевое оборудование и ставил на него DD-WRT, чтобы вернуть «функции» ценой более $500, удалённые из ядра Linux, на котором основаны стоковые прошивки.

Несмотря на нестабильные сборки, неисправленные ошибки и споры, DD-WRT всё равно предпочтительнее стоковых прошивок. Но сейчас достойные комплектующие дешевле, чем когда-либо, а DIY-сообщество поголовно перешло на Linux (я смотрю на вас, м-р Raspberry), так почему бы не собрать собственный беспроводной маршрутизатор раз и навсегда?