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:

Сегодня мы подготовили для вас дайджест, в котором постарались собрать самые интересные литературные источники, статьи, видеокурсы и лекции (в том числе подготовленные силами преподавателей, студентов и сотрудников Университета ИТМО), которые позволят познакомиться с Data Science.

Эти материалы затрагивают как теоретические аспекты работы с данными, так и практические — направленные на создание алгоритмов и написание программ.

Каждый, кто сталкивался с трехмерной графикой, рано или поздно открывал документацию на методы отрисовки, которые предполагают несколько проходов рендерера. Такие методы позволяют дополнить картинку красивыми эффектами, вроде свечения ярких пятен (Glow), Ambient occlusion, эффекта глубины резкости.

И «взрослый» OpenGL, и мой любимый WebGL предлагают богатую функциональность для отрисовки результатов в промежуточные текстуры. Однако управление этой функциональностью — довольно сложный процесс, в котором очень легко получить ошибку на любом из этапов, начиная от создания текстур нужного разрешения до именования юниформ и передачи их в соответствующий шейдер.

Чтобы разобраться, как правильно готовить WebGL, мы обратились к специалистам компании Align Technology. Они решили создать специальный менеджер для управления всем этим зоопарком из разных текстур, которым было бы удобно пользоваться. Что из этого получилось — будет под катом. Важно, что неподготовленного читателя, который никогда до этого не сталкивался с необходимостью организации многопроходного рендеринга, статья может показаться непонятной. Задача довольно специфическая, но и безумно интересная.

В этой статье я расскажу вам, как использовать CSS Grid для создания супер классной сетки изображений, которая варьирует количество столбцов в зависимости от ширины экрана.

И самое классное: адаптивность будет добавлена с помощью одной строки CSS.
Это означает, что нам не нужно загромождать HTML лишними классами (Col-sm-4, col-md-8) или создавать медиа-запросы для каждого размера экрана.

Рассмотрим все подробнее.

Абстрактный вопрос: представьте, что вы проводите воду до соседней деревни через пару километров. Вы составили свой водопровод из отрезков трубы, причем у каждого отрезка свой диаметр — одни трубы толщиной в пару сантиметров, другие удалось найти пошире, диаметром в полметра. Насколько хорошо будет работать такой водопровод? Будет ли его пропускная способность равна усредненному диаметру труб?

Книга Элияху Голдратта «Цель» подсказывает, что пропускная способность такой системы труб будет стремиться к пропускной способности самого узкого места. Другими словами, вы могли не искать трубы пошире — если в системе есть участок с диаметром 2 см., весь водопровод будет работать как труба в 2 сантиметра.

Как этот принцип помогает зарабатывать больше? Сейчас расскажу.

В этой статье описаны результаты двухмесячных экспериментов с IPFS. Главным итогом этих экспериментов стало создание proof-of-concept стримингового аудио плеера, способного формировать фонотеку исключительно на основе информации, публикуемой в распределённой сети IPFS, начиная с метаданных (название альбома, треклист, обложка), заканчивая непосредственно аудио-файлами.

Таким образом, будучи десктопным electron-приложением, плеер не зависит ни от одного централизованного ресурса.

Примечание переводчика: Мы довольно часто пишем об алгоритмической торговле (вот, например, список литературы по этой теме и соответствующие аналитические материалы) и API для создания торговых роботов, сегодня же речь пойдет непосредственно об алгоритмах, которые можно использовать для анализа различных данных (в том числе на финансовом рынке). Материал является адаптированным переводом статьи американского раработчика и аналитика Рэя Ли.

Сегодня я постараюсь объяснить простыми словами принципы работы 10 самых эффективных data mining-алгоритмов, которые описаны в этом докладе.

Когда вы узнаете, что они собой представляют, как работают, что делают и где применяются, я надеюсь, что вы используете эту статью в качестве отправной точки для дальнейшего изучения принципов data mining.

Привет, Хабр! Давно у нас в блоге не было расшифровок мастер-классов. Исправляемся. В этом посте вас ждет грандиозное путешествие в мир шрифтов от древнейших времен до наших дней. Если вы хотите понять, каким образом шрифты влияют на наши эмоции и наконец научиться отличать гуманистический гротеск от ленточной антиквы — добро пожаловать под кат. И да, там очень много картинок. Передаем слово автору.

---

Шутка, написанная гарнитурой Times, на 10 % смешнее той, что написана гарнитурой Arial. Почему? Чёрт знает. Лучшее объяснение, которое я видел: юмор ассоциируется с агрессией, с остротой, с остроумием — а Times выглядит более острым, чем Arial.

Ещё один любопытный эксперимент, в котором участвовало 45 тыс. человек. Заходишь на сайт, тебе показывают статью Дэвида Дойча, британского физика. В статье автор пишет, что сегодня очень трудно внезапно умереть. Например, от инфекционного заболевания или в уличной драке. Лет сто назад это случалось намного чаще. Главный вывод статьи — сейчас мир безопасен как никогда. В среднем, конечно, ведь где-то постоянно идут локальные военные конфликты.

В этой статье я решил собрать сборную солянку из советов о том, как разрабатывать высоконагруженные сервисы, полученных практическим путем. Для каждого совета я постараюсь приводить небольшое обоснование, без подробностей (иначе статья бы получилась бы сравнима по размеру с войной и миром). Поскольку обоснований я буду приводить не очень много, не стоит воспринимать эту статью, как догму — в каждом конкретном случае приведенные здесь советы могут быть вредны. Всегда думайте своей головой перед тем, как что-то делать.

1. Думайте своей головой и проверяйте факты

Это самое важное. Для вас не должно существовать безусловных авторитетов. Если кто-либо говорит полную чушь, или говорит что-то, что противоречит вашей практике — не прислушивайтесь к таким советам, и не важно, насколько этот человек известный и уважаемый. Если вы разрабатываете большую систему, и она не будет работать хорошо, то спрашивать будут с вас и в данном случае «мы следовали лучшим мировым практикам» оправданием не является. Умение применять нужные технологии в нужном месте и делает вас ценным специалистом, а не слепое следование чьим-то советам — для этого как раз квалификации не требуется.

Очередная ситуация, которую можно назвать курьезной, произошла с Роскомнадзором.
Роскомнадзор обнаружил страницу, которая «содержит информацию, распространение которой в Российской Федерации запрещено». О чем была уведомлена редакция местного ресурса «Примечания».

Инверсия — великая вещь! Изобрети что-то одно, а потом возьми и выверни его наизнанку, получишь не менее интересный результат. Я сначала провернул такое с одной штукой, и только потом увидел, что в ТРИЗ (теория решения изобретательских задач) есть такой прием "инверсия или обратная аналогия". Век живи, век учись.

Но это все теория, а практика ставит всё на свои места...

Первая часть статьи может быть доказательством того, что трассировщики лучей — это изящный пример программного обеспечения, позволяющий создавать потрясающе красивые изображения исключительно с помощью простых и интуитивно понятных алгоритмов.

К сожалению, эта простота имеет свою цену: низкую производительность. Несмотря на то, что существует множество способов оптимизации и параллелизации трассировщиков лучей, они всё равно остаются слишком затратными с точки зрения вычислений для выполнения в реальном времени; и хотя оборудование продолжает развиваться и становится быстрее с каждым годом, в некоторых областях применения необходимы красивые, но в сотни раз быстрее создаваемые изображения уже сегодня. Из всех этих областей применения самыми требовательными являются игры: мы ожидаем рендеринга отличной картинки с частотой не менее 60 кадров в секунду. Трассировщики лучей просто с этим не справятся.

Тогда как это удаётся играм?

Ответ заключается в использовании совершенно иного семейства алгоритмов, которое мы исследуем во второй части статьи. В отличие от трассировки лучей, которая получалась из простых геометрических моделей формирования изображений в человеческом глазе или в камере, сейчас мы будем начинать с другого конца — зададимся вопросом, что мы можем отрисовать на экране, и как отрисовать это как можно быстрее. В результате мы получим совершенно другие алгоритмы, которые создают примерно похожие результаты.

Эта статья разделена на две основные части, Трассировка лучей и Растеризация, в которых рассматриваются два основных способа получения красивых изображений из данных. В главе Общие концепции представлены некоторые базовые понятия, необходимые для понимания этих двух частей.

В этой работе мы сосредоточимся не на скорости, а на чётком объяснении концепций. Код примеров написан наиболее понятным образом, который не обязательно является самым эффективным для реализации алгоритмов. Есть множество способов реализации, я выбрал тот, который проще всего понять.

«Конечным результатом» этой работы будут два завершённых, полностью рабочих рендереров: трассировщик лучей и растеризатор. Хотя в них используются очень отличающиеся подходы, при рендеринге простой сцены они дают схожие результаты:

В этой статье я расскажу вам об одном из методов оптимальной фильтрации — Фильтре частиц — и покажу, что применить такой фильтр намного проще чем вы думаете.

Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks.

Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную, можно сделать за несколько секунд.

Давайте воспроизведем и задокументируем процесс обработки изображений Амира. Для начала посмотрите на некоторые достижения и неудачи (в самом низу — последняя версия).

Количество данных, которые получает наш мониторинг выросло настолько, что для их обработки мощности только человеческого разума уже не хватает. Поэтому мы надрессировали искусственный интеллект помогать нам искать аномалии в полученных данных. И теперь у нас есть Кибер-Оракул.

Продолжаем перевод «Белых книг» блокчейн (именно blockchain, а не bitcoin) проектов. И сегодня на очереди… Голем.

Проект Golem

«Белая книга» о краудфандинге (Версия v0.9, Октябрь 2016 г.)

Содержание

1. Обзор проекта Golem
2. Основная идея и функции
3. Экосистема Golem
4. Инфраструктурные ресурсы
5. Спрос на вычислительные ресурсы
6. Программы & микросервисы
7. Первичный вариант использования: CGI-рендеринг
8. Планы на будущее: Golem как часть Web 3.0
9. Токен сети Golem (GNT)
10. Реестр Приложений (Application Registry)
11. Структура Транзакций (Transaction Framework)
12. Дорожная карта
13. Brass Golem
14. Clay Golem
15. Stone Golem
16. Iron Golem
17. Будущие внедрения
18. Краудфандинг
19. Резюме краудфандинга
20. Бюджет и финансирование
21. Команда Голема

Обзор проекта Golem
Основная идея и функции

В первой части статьи была обозначена проблема хранения данных приложений в блокчейне. Для понимания сути происходящего рекомендуем её прочитать. В этой части статьи мы обозначим наши пожелания к свойствам идеального хранилища данных, а также рассмотрим существующие подходы к решению этой проблемы.

Всем привет! У всех нас есть данные, которые хочется держать под контролем. Мы не хотим потерять к ним доступ и не хотим, чтобы доступ был у кого-то ещё. Где хранить такие данные? Я считаю, что Sia может стать идеальным местом для этого и расскажу, почему.

Привет, Хабр!

В этом посте будет описан процесс разработки онлайн игры на чистом javascript и WebGL (без фреймворков и движков). Будут рассмотрены некоторые алгоритмы, техники рендеринга, искусственный интеллект ботов и сетевая игра. Проект является полностью опенсорсным, в конце поста будет ссылка на репозиторий.