Привет, Хабр.

Наверняка многие об этом задумывались, возможно у кого то эта идея лежит в TODO. У меня она пролежала примерно год, но таки удалось ее реализовать в виде работающего прототипа.

TgCloud:

• Виртуальная файловая система с открытым исходным г****кодом.
• На локальном диске — только метаданные: имена, размер, структура папок и т.д.
• Данные хранятся в Telegram и загружаются только при работе с файлом
• Размер и тип файлов не ограничен, можно использовать с любой ОС

Подробности реализации и ссылка на репозиторий под катом.

Привет! Перевели статью от Google с пошаговой инструкцией создания Instant Game в Google Play для игр на Unity.



Google анонсировал сервис Google Play Instant в марте 2018-го; с тех пор гейм-девелоперы могут создавать игры с мгновенным погружением. Существует несколько способов привлечения игроков в мгновенные игры: от кнопки TRY NOW («Попробуйте сейчас!») в Google Play до обычной ссылки, которую могут расшарить друг другу пользователи. Благодаря этому разработчики могут продемонстрировать свою игру и привлечь новых пользователей. В этой статье рассказывается о том, как создать билд готовой к выпуску мгновенной игры на Unity с нуля, а также преимущества мгновенных игр. Продолжение под катом.

Формальная верификация — это проверка одной программы либо алгоритма с помощью другой.

Это один из самых мощных методов, который позволяет найти в программе все уязвимости либо же доказать, что их нет.

Более подробное описание формальной верификации можно увидеть на примере решения задачи о Волке, Козе, и капусте в моей предыдущей статье.

В этой статье я перехожу от формальной верификации задач, к программам, и опишу,
каким образом можно конвертировать их в системы формальных правил автоматически.

Для этого я написал свой аналог виртуальной машины, на символьных принципах.

Она разбирает код программы и транслирует его в систему уравнений (SMT), которую уже можно решить программным способом.

Так как информация о символьных вычислениях представлена в интернете довольно обрывочно,
я вкратце опишу что это такое.

Хочу поделиться процессом разработки простой мобильной игры силами двух разработчиков и художника. Данная статья в большей мере состоит описания технической реализации.
Осторожно, много текста!

Статья не являются руководством или уроком, хотя надеюсь что читатели смогут вынести что то полезное из нее. Рассчитано на разработчиков знакомых с Unity имеющих некоторый опыт в программировании.

Предыстория

В ноябре 18 года я случайно сдал анализ на витамин Д. (Проверять его мне не назначали, дело в том, что в лаборатории была скидка на пакет анализов, куда входили нужные мне, плюс еще пара довеском.) Результат меня несколько удивил. Нужные анализы были в норме, а вот витамин Д оказался в дефиците.

На этот пост меня подтолкнула публикация «Почему я ворую книги, бедные авторы, и как это исправить», а именно — скепсис и возражения на мой комментарий о том, что я не читаю плохие книги. Мне предложили рассказать, как я выбираю книги для чтения и что именно читаю. Ну я и повелся.
Оформить список было сравнительно просто, FBReader любезно хранил на GoogleDrive все скачанные книги с того момента, как там появилась эта услуга. Предлагаю вашему вниманию список прочитанного мной за 2,5 года из жанров фентези и фантастики.

Можете предсказать, как поведёт себя такой Kotlin-код? Скомпилируется ли он, что выведет и почему?

Как бы хорош ни был язык программирования, он может подкинуть такое, что останется только в затылке чесать. Kotlin не исключение — в нём тоже встречаются «паззлеры», когда даже у совсем короткого фрагмента кода оказывается неожиданное поведение.

Ещё в 2017-м мы публиковали на Хабре подборку таких паззлеров от Антона Кекса antonkeks. А позже он выступил у нас на Mobius со второй подборкой, и её мы теперь тоже перевели для Хабра в текстовый вид, спрятав правильные ответы под спойлеры.

Видеозапись выступления также прилагаем, если по тексту что-то окажется непонятным, можете обращаться и к ней.

Сегодня мы запускаем Rekko Challenge 2019 — соревнование по машинному обучению от онлайн-кинотеатра Okko.

Мы предлагаем вам построить рекомендательную систему на реальных данных одного из крупнейших российских онлайн-кинотеатров. Уверены, что эта задача будет интересна и новичкам, и опытным специалистам. Мы постарались сохранить максимальный простор для творчества, при этом не перегружая вас гигабайтными датасетами с сотнями предварительно посчитанных признаков.

Подробнее про Okko, задачу, данные, призы и правила — ниже.

Алгоритм Wave Function Collapse генерирует битовые изображения, локально подобные входному битовому изображению.

Локальное подобие означает, что

• (C1) Каждый паттерн NxN пикселей в выходных данных должен хотя бы раз встречаться во входных данных.
• (Слабое условие C2) Распределение паттернов NxN во входных данных должно быть подобным распределению паттернов NxN в значительно большом количестве наборов выходных данных. Другими словами, вероятность встречи определённого паттерна в выходных данных должна быть близка к плотности таких паттернов во входных данных.

Около полугода назад ко мне пришла идея создания открытого фреймворка для нейроинтерфейсов.

Не так давно я опубликовал на хабре первую часть статьи по восстановлению расфокусированных и смазанных изображений, где описывалась теоретическая часть. Эта тема, судя по комментариям, вызвала немало интереса и я решил продолжить это направление и показать вам какие же проблемы появляются при практической реализации казалось бы простых формул.

В дополнение к этому я написал демонстрационную программу, в которой реализованы основные алгоритмы по устранению расфокусировки и смаза. Программа выложена на GitHub вместе с исходниками и дистрибутивами.

Ниже показан результат обработки реального размытого изображения (не с синтетическим размытием). Исходное изображение было получено камерой Canon 500D с объективом EF 85mm/1.8. Фокусировка была выставлена вручную, чтобы получить размытие. Как видно, текст совершенно не читается, лишь угадывается диалоговое окно Windows 7.



И вот результат обработки:



Практически весь текст читается достаточно хорошо, хотя и появились некоторые характерные искажения.

Под катом подробное описание проблем деконволюции, способов их решения, а также множество примеров и сравнений. Осторожно, много картинок!

Привет, сообщество! Мы в Хекслете составили список из пяти бесплатных автоматизированных онлайн-платформ для новичков.

На русском:

HTML Academy
«Академия» учит верстать сайты. Основной контент в формате подписки (390 рублей в месяц) и интенсивов (от 12500 рублей), но есть несколько бесплатных автоматизированных курсов по основам HTML, CSS и JavaScript.

В HTML Academy не столько задания для прокачки в программировании, сколько для знакомства с основами веб-разработки. Но это идеальный формат для тех, кто никогда не писал код и хочет попробовать. Большое количество веб-разработчиков начинало путь именно здесь.

Code Basics
Это новый бесплатный сервис от Хекслета. Его основная идея — через решение простых заданий прямо в браузере погружать новичков в основы программирования. Сейчас есть уроки по PHP, JavaScript и Python, ближайшее время появятся — новые. Платформа подойдет лучше всего для изучения основ синтаксиса, и меньше — для прокачки алгоритмов.

Обучение построено вокруг чередования небольших порций теории (3-4 абзаца) и закрепления практики в тренажере. У каждого практического задания есть решение учителя, которое можно сравнить со своим после успешного прохождения и раздел для обсуждения задания.

Вместо предисловия

Допустим, сидя вечерком в теплом кресле вам вдруг пришла в голову шальная мысль: «Хм, а почему бы мне вместо случайного подбора гиперпараметров модели не узнать, а почему оно всё работает?»

До C++20 осталась пара лет, а значит, не за горами feature freeze. В скором времени международный комитет сосредоточится на причёсывании черновика C++20, а нововведения будут добавляться уже в C++23.

Ноябрьская встреча в Сан-Диего — предпоследняя перед feature freeze. Какие новинки появятся в C++20, что из крупных вещей приняли, а что отклонили — всё это ждёт вас под катом.

Я начала изучать Flutter и недавно потратила целый день пытаясь внедрить архитектуру Model-View-ViewModel в свое приложение на Flutter. Обычно я пишу под Андроид на Java, MVVM реализую с помощью AndroidViewModel и LiveData/MutableLiveData. То есть опыт программирования и применения паттерна есть, приложение — простой таймер. Так что ничто не предвещало столь больших временных затрат на простую задачу.

Поиски статей и инструкций по MVVM во Flutter (без использования RxDart) дали один пример причем без ссылки на полный исходник, так что хочу немного облегчить для интересующихся изучение этого паттерна во Flutter.

Посетил я много интервью и был на обеих сторонах противостояния. Теперь пришло время поделиться наиболее интересными задачками с окружающими. Ибо интервью должны быть интересными и запоминающимися, а не убогими и демотивирующими.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Train your first neural network: basic classification".

Это руководство по обучению модели нейронной сети для классификации изображений одежды, таких как кроссовки и рубашки. Для создания нейронной сети используем python и библиотеку TensorFlow.

Индустрия компьютерных игр уже давно стала международной. Хорошие игры ценят во всех уголках мира, поэтому их локализация уже давно превратилась из «пиратского хлеба» в полноценную отрасль игрового производства.

Локализация игры — это сложный и длительный процесс, в ходе которого обязательно случаются ошибки. И чем крупнее проект, тем больше этих ошибок.

Сразу оговоримся, среди русских локализаторов есть много хороших проектов, есть просто отличные, а есть и настоящие шедевры. Правда, хватает и посредственных переводов и даже откровенного шлака.

Давайте разберемся, почему так происходит. Почему нельзя все игры локализовать на высшем уровне?

Недавно я начал разбираться с рендерингом «Ведьмака 3». В этой игре есть потрясающие приёмы рендеринга. Кроме того, она великолепна с точки зрения сюжета/музыки/геймплея.



В этой статье я расскажу о решениях, использованных для рендеринга The Witcher 3. Она не будет такой всеобъемлющей, как анализ графики GTA V Адриана Корреже, по крайней мере, пока.

Мы начнём с реверс-инжиниринга тональной коррекции.

Когда ваше приложение построено на многомодульной архитектуре, приходится посвящать много времени тому, чтобы все связи между модулями были корректно прописаны в коде. Половину этой работы можно поручить фреймворку Dagger 2. Руководитель группы Яндекс.Карт для Android Владимир Тагаков Noxa рассказал о плюсах и минусах многомодульности и удобной организации DI внутри модулей при помощи Dagger 2.


— Меня зовут Владимир, я разрабатываю Яндекс.Карты и сегодня буду рассказывать вам про модульность и второй Dagger.