Генерация пещер. Генерация на языке программирования С++, на основе клеточных автоматов с регулируемыми настройками.

Итак, судьба снова свела вас с C++, и вы поражены его возможностями с точки зрения производительности, удобства и выразительности кода. Но вот незадача: вы теряетесь в этом многообразии замечательных новых фич и, как следствие, затрудняетесь сходу определить, что из этого всего вам действительно стоило бы взять на вооружение в своей повседневной работе по написанию кода. Не стоит расстраиваться, в этой статье вашему вниманию будут представлены 21 новая фича современного C++, которые помогут сделать ваш проект лучше, а работу над ним легче.

Сообщество C++ дополняет стандарт чаще, чем Apple выпускает новые iPhone. Благодаря этому C++ теперь больше похож на большого слона, а съесть целого слона за один присест невозможно. Вот почему я решил написать эту статью, чтобы дать вашему путешествию по современному C++ своего рода отправную точку. Моя целевая аудитория здесь — люди, которые переходят со старого (т.е. 98/03) С++ на современный (т.е. 2011 и далее) С++.

Я отобрал ряд фич современного C++ и постарался объяснить их на лаконичных примерах, чтобы вы научились определять места, где их можно использовать.

Разработчики часто сталкиваются с необходимостью разработки многопоточных приложений, поэтому вопросы многопоточности требуют детального изучения. Давайте познакомимся с основными терминами, используемыми в источниках информации о многопоточности, рассмотрим задачи и проблемы многопоточности и изучим средства стандартной библиотеки C++, которые помогут создавать многопоточные приложения.

Делюсь интересными ссылками, статьями, сервисами и материалами для разработчиков игр и всех смежных профессий, которые участвуют в разработке. В сервисе уже около 300 полезных ссылок и в закладки можно добавить только его, ведь информация в нем постоянно будет обновляться и со временем количество ресурсов будет только расти.

Нестандартный полиморфизм. Паттерн Type Erasure.

Посмотрим на проблему, решим ее обычным полиморфизмом и пройдем небольшими шагами к более элегантному решению с помощью современного паттерна.

В данной статье делимся опытом внедрения решения на базе СУБД ClickHouse и сервисов Yandex Cloud. Мы не коснёмся тонких настроек ClickHouse или его масштабирования, но затронем достаточно интересные на наш взгляд темы:

• как загружать данные из On-premise в облачный ClickHouse с использованием сервисов Yandex Cloud – Functions, Object Storage, Message Queue;

• как обрабатывать/преобразовывать данные в облачном ClickHouse – очищать и строить витрины; какие «подводные камни» нам встретились на этом пути.

По работе мне часто приходится рисовать разные схемы, диаграммы процессов и графики, в том числе и те, которые потом используются в качестве иллюстраций для сайта, статей и презентаций. Всё бы ничего, но есть у диаграмм и графиков, сделанных в популярных онлайн-сервисах наподобие draw.io или lucidcharts одна беда — они выглядят как-то слишком уныло и «олдскульно», в духе «90-х». Всю эту инфографику хотелось бы сделать более заметной, привлекательной и душевной (и, желательно, без привлечения дизайнера).

Так у меня возникла идея создания инструмента для отрисовки диаграмм и графиков в стиле «нарисовано от руки». Об истории создания сервиса и «подводных камнях» я расскажу в этой заметке.

Всем привет!

Итак, это продолжение предыдущей статьи с той же темой - кривые, их разбор.

Как вы помните, в прошлой части я предложил два примера кривой. Одна интерполирует на отрезке между двумя точками, но учитывает еще и соседние точки. Другая интерполирует на всем отрезке и в каждой точке интерполяции учитывает все данные точки. Говорить мы будет о последней.

⚡ Градиент обреченный

Upd. 11.06.2022 Многие заинтересовались генерацией изображений нейросетями. Вот Colab (интерактивная среда для запуска кода) для рисования картинок в стиле pixel art по текстовому описанию. Просто запускайте, ближе к концу увидете ячейку для ввода текста. Примеры картинок из Colab'а в комментариях.

Два года назад я начал делать небольшой проект, связанный с обработкой текстов на иностранных языках. Он постепенно развивался и стал использоваться лингвистами в НКРЯ, а энтузиасты сохранения малых языков используют его для расширения своих параллельных корпусов.

Сегодня же я расскажу как при помощи него создать полноценную параллельную книгу на разных языках. Книга будет красиво сверстана в PDF, иметь содержание, обложку и две выровненные по смыслу колонки текста. Такие книги служат отличным подспорьем при изучении иностранного языка. Найти их, однако, не так просто, и скорее всего это будут книги для детей или избранная классика. Полный пример готовой книги можно посмотреть здесь. Под капотом у приложения NLP модели, поддерживаемых языков более ста.

Проект открытый и любой может в нем поучаствовать. Во многом благодаря сообществу и вашему участию он за несколько лет дошел до сегодняшнего дня. В общем штука годная, давайте уже посмотрим, что к чему.

С каждым годом многомодульность в Android становится всё популярнее и популярнее. Выходит всё больше и больше статей, рассказывающих о ней. Но есть ощущение, что везде описывается просто подход, применяемый в рамках конкретного проекта. При этом можно заметить, что каждая компания применяет многомодульность по-своему.

Многомодульность — это лишь подход. Кому-то он может помочь, а кому-то и навредить. Во многих статьях лишь кратко касаются типов и структуры модулей. В этой статье я бы хотел это исправить, расписав, какие типы модулей вижу лично я. Потому что читая другие статьи мне постоянно не хватало каких-то типов модулей под конкретные ситуации.

Надеюсь, к концу статьи вы станете на чуточку ближе к ответам на вопросы: «Каким образом вообще можно внедрить многомодульность в свой проект?», «Какие типы модулей есть?» и «Нужна ли многомодульность в моём проекте?»

На просторах интернета часто встречается информация о платформе Postman. Большинство статей включают информацию о переменных, различных скриптах и автоматизации при тестировании. Но на самом деле Postman – это не только инструмент для тестирования, а платформа, которая помогает с помощью обширного набора инструментов ускорить жизненный цикл разработки API — проектирование, тестирование, документирование, имитацию и совместное использование проектов.

В этой статье я решил сделать краткий обзор функциональности Visualize, Mock Servers и Flow.

Всем привет!
Итак, тема статьи - кривые, их разбор, собственные примеры и как их можно использовать в геймдев.

Адрес TCP/IP поддерживает только 65000 подключений, поэтому придётся назначить этому серверу примерно 30000 IP-адресов.

Существует 65535 номеров TCP-портов, значит ли это, что к TCP-серверу может подключиться не более 65535 клиентов? Можно решить, что это накладывает строгое ограничение на количество клиентов, которые может поддерживать один компьютер/приложение.

Если есть ограничение на количество портов, которые может иметь одна машина, а сокет можно привязать только к неиспользуемому номеру порта, как с этим справляются серверы, имеющие чрезвычайно большое количество запросов (больше, чем максимальное количество портов)? Эта проблема решается распределением системы, то есть кучей серверов на множестве машин?

1. Мессенджер WhatsApp и веб-фреймворк Phoenix, построенный на основе Elixir, уже продемонстрировали миллионы подключений, прослушивающих один порт.
2. Теоретические возможности на основе протокола TCP/IP.
3. Простой эксперимент с Java, который может провести на своей машине любой, если его всё ещё не убедили мои слова.

Приветствую вас, дорогие любители и знатоки Python! Сегодня как всегда будем делать обзор фреймворка для кроссплатформенной разработки Kivy и библиотеки виджетов в стиле Google Material Design для фреймворка Kivy - KivyMD. В этой статье мы рассмотрим как сделать blur эффект отдельных компонентов интерфейса пользователя. Я уже делал похожий обзор в статье Материальный Python. Кастомные карточки с OpenGL-эффектами, но нижеследующий материал несколько сложнее и в прямом смысле динамичнее. Что ж, начнем...

В нашей прошлой статье про синтез речи мы дали много обещаний: убрать детские болячки, радикально ускорить синтез еще в 10 раз, добавить новые "фишечки", радикально улучшить качество.

Сейчас, вложив огромное количество работы, мы наконец готовы поделиться с сообществом своими успехами:

• Снизили размер модели в 2 раза;
• Научили наши модели делать паузы;
• Добавили один высококачественный голос (и бесконечное число случайных);
• Ускорили наши модели где-то примерно в 10 раз (!);
• Упаковали всех спикеров одного языка в одну модель;
• Наши модели теперь могут принимать на вход даже целые абзацы текста;
• Добавили функции контроля скорости и высоты речи через SSML;
• Наш синтез работает сразу в трех частотах дискретизации на выбор — 8, 24 и 48 килогерц;
• Решили детские проблемы наших моделей: нестабильность и пропуск слов, и добавили флаги для контроля ударения;

Это по-настоящему уникальное и прорывное достижение и мы не собираемся останавливаться. В ближайшее время мы добавим большое количество моделей на разных языках и напишем целый ряд публикаций на эту и смежные темы, а также продолжим делать наши модели лучше (например, еще в 2-5 раз быстрее).

Попробовать модель как обычно можно в нашем репозитории и в колабе.

Разновидностей алгоритмов генерации "плазм" столько же, сколько, наверное, звезд на небе. Но связывает их вместе принцип плавного формирования перехода цветов.

Для бесшовного формирования цвета очень часто используются тригонометрические функции. Во-первых, потому что они периодические, т.е. через определенный промежуток значения функции повторяются, а во-вторых, они возвращают непрерывные значения, т.е. бесконечно малому приращению аргумента соответствует бесконечно малое приращение функции. Благодаря этому можно используя простые комбинации функций получать плавное возрастание и убывание цветов.

Я попробую рассмотреть один из вариантов, который использует функции синуса и косинуса.

Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.

21 мая стартует новый поток курса о математике для Data Science. Специально к его запуску мы делимся переводом, в котором автор решил рассказать, как делать анимации, подобные анимациям на канале 3Blue1Brown, чтобы вы могли иллюстрировать свои идеи и рассуждения о математике и не только.