Часть 2: Протокол
Часть 3: Клиент-серверное взаимодействие
Часть 4: Переходим в 3D

В общем, как и обещал, публикую серию статей по разработке многопользовательской сетевой игры. Изначально я хотел просто накатать статейку по разработке серверной части на интересном языке Scala. Но понял, что одной статейкой для развертывания темы не получится обойтись. А писать очередной топик обо всем и ни очем, не хотелось изначально. Поэтому встречайте пьесу в трех действиях. В течении которой мы разработаем архитектуру проекта, реализуем серверную и клиентскую части…
Все помнят прикольные танчики на денди?
Ну вот на примере этих танчиков и будем разрабатывать сервер и клиент.

Часть 1: Архитектура
Часть 2: Протокол
Часть 4: Переходим в 3D

С третьей частью я немного задержался. Но как говорится лучше поздно чем никогда…

Итак, продолжаем разговор.

В третьей части нашей постановки мы реализуем протокол, напишем сервер и клиент которые будут взаимодействрвать по сети. И (ОМГ!) танки будут ездить!
Под катом то, что вы давно хотели, но боялись спросить…

Часто приходится наблюдать, как разработчик пытается узнать у аналитика или клиента нужную ему информацию. В результате это превращается в бесконечный обмен письмами и совещаниями и не факт, что в результате разработчик получит тот ответ, который ему нужен.

За то время, пока я занимаюсь внедрением проектов, написанных на Django, накопились простые приемы упрощающие деплой. Разберем settings.py, который был использован в одном из последних проектов. Полностью файл доступен на http://gist.github.com/214361
Начнем.

Локальные настройки:

Локальные настройки позволяют иметь разные конфигурации одного проекта на разных машинах. В конце каждого моего файла settings.py есть подключение local_settings.py. Это позволяет переопределить любые значения переменных из settings.py. Например, на продакшн сервере я использую mysql, а на локальной машине — sqllite.

try:
    from local_settings import *
except ImportError:
    pass


Приветствую хаброчитателей, хочу вам рассказать об опыте написания AI к простенькой 2D игрушке в далеких уже 2003-2004 годах. Скажу сразу что написание сочинений в жизни мне никогда не удавалось, однако я буду стараться.
Скорее всего специалистам геймдева данный пост покажется нубским, но надеюсь что остальным будет интересно, итак, начнем с начала.

Стандартная статья о нечеткой логике обычно грешит двумя вещами:

1. В 99% случаев статья касается исключительно применения нечеткой логики в контексте нечетких множеств, а точнее нечеткого вывода, а еще точнее алгоритма Мамдани. Складывается впечатление, что только этим способом нечеткая логика может быть применена, однако это не так.
2. Почти всегда статья написана на математическом языке. Замечательно, но программисты пользуются другим языком с другими обозначениями. Поэтому оказывается, что статья просто непонятна тем, кому, казалось бы, должна быть полезна.

Все это грустно, потому что нечеткая логика — это одно из величайших достижений математики XX-ого века, если критерием брать практическую пользу. В этой статье я попытаюсь показать, насколько это простой и мощный инструмент программирования — настолько же простой, но гораздо более мощный, чем система обычных логических операций.

Всем доброго времени суток!

Сегодня я расскажу вам об одной интересной структуре данных, про которую слышали лишь немногие и про которую очень незаслуженно мало написано в рунете, да и в англоязычном информации, в общем-то, тоже негусто. Решено было исправить ситуацию и поделиться с общественностью в доступной форме этой достаточно экзотической структурой данных.

Дерево ван Эмде Боаса (van Emde Boas tree) — ассоциативный массив, который позволяет хранить целые числа в диапазоне [0; U), где U = 2^k, проще говоря, числа, состоящие не более чем из k бит. Казалось бы, зачем нужно еще какое-то дерево, да еще позволяющее хранить только целые числа, когда существует множество различных сбалансриованных двоичных деревьев поиска, позволяющих выполнять операции вставки, удаления и прочие за O(log n), где n — количество элементов в дереве?

Главная особенность этой структуры — выполнение всех операций за время O(log(log(U))) независимо от количества хранящихся в ней элементов.

На Хабре уже есть несколько статей\переводов, в которых рассказывается о неизвестных фичах\тонкостях\возможностях Пайтона. Я буду пытаться не повторять их, а дополнять, но если уж так случилось, что вы это уже где-то видели — не огорчайтесь. Я уверен, что найдется что-то интересное и для вас.

Как известно, в C++ нельзя производить сложные вычисления с плавающей точкой на стадии компиляции. Я решил попробовать избавиться от этого досадного недостатка. Цель, к которой мы будем идти, на примере вычисления корня:

typedef RATIONAL(2,0) x;
typedef sqrt<x>::type result;

Корень числа вычислится на этапе компиляции. Представление числа хранится как отношение двух целых чисел, поэтому чтобы получить значение, нужно обращаться через метод get();

std::cout << result::get() << std::endl;

1.41421356

Пользователь yruslan опубликовал хорошую статью про арифметику с плавающей запятой: «Что нужно знать про арифметику с плавающей запятой».

Хочу добавить к ней пару поучительных примеров. Ситуации, которые я опишу, встречались несколько раз в моей практике. Ошибки, которые при этом порождались были очень редкими, трудно воспроизводимыми и сложными в поиске.

Возможно, я сейчас буду рассказывать прописные истины, но вызывает удивление частота, с которой люди забывают, что числа которые описывает стандарт IEEE754 это не то же самое, что вещественные числа.

Сегодня, в эпоху Web 2.0, когда контента на сайтах становится все больше и больше, перед разработчиками встает задача реализации полнотекстового поиска.

Вариантов немного:

• использовать виджеты от разработчиков поисковых систем (Google, Яндекс, etc): легко внедрить, привычный для пользователя интерфейс, поддержка морфологии, исправление слов по словарю, возможно более быстрая индексация сайта поисковыми системами, но, как правило ограниченные возможности по настройке и неизбежное запаздывание индексации;
• использовать встроенные в СУБД средства (например FULLTEXT-индекс для MySQL): достаточно легко внедрить, актуальный поисковый индекс, полный контроль над настройкой и внешним видом, но, чаще всего очень низкая производительность на больших объемах данных, отсутствие учета морфологии, либо, в худшем случае, полное отсутствие подобных средств в СУБД;
• использовать отдельную библиотеку/систему полнотекствого поиска.

Третий вариант кажется самым лучшим, ведь он сочетает достоинства двух других вариантов. Правда и здесь не обошлось без недостатков — библиотека требует установки, иногда даже запуска демона (например Sphinx), что может быть неприемлемо.

Решений существует масса, у каждого есть свои достоинства и недостатки. Я бы хотел подробнее остановиться на относительно малоизвестной библиотеке Xapian.

В комментариях к статье «Рейтрейсер на JavaScript» ее автор ankh1989 рассказал о планах написать рейтрейсер для четырехмерного пространства. Кое-какие свои мысли на эту тему я попробую изложить здесь.

Продолжаем публикацию наиболее интересных глав из книги Magnus Lie Hetland «Python Algorithms». Предыдущая статья расположена по адресу habrahabr.ru/blogs/algorithm/111858. Сегодня же речь пойдет об эффективной работе с графами и деревьями и особенностях их реализации в Python. Базовая терминология теории графов уже обсуждалась (например здесь: habrahabr.ru/blogs/algorithm/65367), так что я не включил часть главы о терминах в эту статью.

Реализация графов и деревьев

Многие задачи, например, задача обхода точек по кратчайшему маршруту, могут быть решены с помощью одного из мощнейших инструментов — с помощью графов. Часто, если вы можете определить, что решаете задачу на графы, вы по-крайней мере на полпути к решению. А если ваши данные можно каким-либо образом представить как деревья, у вас есть все шансы построить действительно эффективное решение.

В продолжение предыдущего топика "Как на самом деле работает мозг". На написание данного поста меня побудила, с одной стороны, замечательная книга «Grooming, Gossip, and the Evolution of Language» Робина Данбара (Robin Dunbar), а с другой — очередная порция «полезных» и «умных» советов в GTD и других блогах.

Для затравки — небольшая логическая задачка. Дан набор карточек; на каждой из них на одной стороне написана буква, на другой — цифра.
На столе лежат четыре карточки: «А», «Д», «5» и «6». Вам говорят: если на карточке (из числа лежащих на столе) на одной стороне гласная, то на обороте — чётная цифра. Какие из карточек достаточно перевернуть, чтобы однозначно подтвердить или опровергнуть это утверждение?

Подумайте немного, запишите ответ на бумажке и добро пожаловать под кат.

Автор статьи — программист с шестнадцатилетним стажем работы — был поставлен перед невозможностью подолгу сидеть за компьютером (как поступают многие из нас). В этой статье он рассказывает о том, как организовать свою рабочий процесс так, чтобы частые перерывы не вредили возможности сосредоточиться на работе и эффективности труда. В принципе достаточно известные вещи, но лично для меня стали новостью инвертирование приоритетов и сам факт того, что можно работать отвлекаясь и при этом не терять ход мысли.

Я не могу безболезненно сидеть за столом дольше часа подряд, и я не могу работать больше, чем стандартный восьмичасовой день. Проблема в том, что последние 15 лет моя стратегия работы заключалась в том, чтобы поймать «поток» и после этого кодить очень долго без перерывов. Эта стратегия очень популярна у кодеров, любящих запираться на сутки, надевать наушники и отключаться от внешнего мира — и именно поэтому они так болезненно реагируют, когда их отвлекают. Программирование требует концентрации, а концентрация работает по принципу клапанного механизма — на разогрев и запуск требуется время, поэтому уже запущенный механизм лучше не останавливать.

Я не думал, что существуют другие способы программирования, и уже начал было смиряться с тем, что обречен на низкую производительность. Но за последние 6 месяцев я обнаружил, что «медленный разогрев и долгая работа без перерывов» — поведение приобретенное, а не врожденное, и вполне возможно переучиться на другие ритмы активности. Это похоже на многофазный сон — как только вы привыкли делать вещи определенным образом, любые изменения очень трудоемки, но возможны — при наличии достаточной мотивации и времени на привыкание.

Добрый день, уважаемые хабрапользователи.
Да-да, заголовок вас не обманул: сегодня мы вспомним про старую добрую консольную игру Road Rash 3.


Думаю, многие из вас с удовольствием вспоминают, как просиживали часами в гордом одиночестве или в шумной компании друзей, наматывая виртуальные километры в этой, без преувеличения, культовой игре. Так же и я в один из вечеров решил вспомнить молодость и пройти пару уровней в любимых гонках. И вот, вооружившись эмулятором и геймпадом, начал восхождение по карьерной лестнице. Все шло замечательно, но в один прекрасный момент у игры что-то перемкнуло и она отказалась переводить меня на новый уровень, хотя все условия для этого были выполнены. Расстраивался я не долго, т.к. знал, что в игре есть своеобразная система паролей для сохранения набранных достижений. Нужно было всего лишь немного «подкрутить» существующий пароль методом тыка, чтобы вручную перевести себя на новый злополучный уровень и с чистой совестью продолжить соревнования.

Но это было слишком просто и, честно говоря, не интересно. У меня сразу промелькнула мысль: «А как оно работает»? И я загорелся идеей узнать сам алгоритм генерации пароля, чтобы иметь возможность в дальнейшем самому его создавать, исходя из конкретных потребностей или просто настроения.

Чтобы было понятно, на чём следует концентрироваться при оптимизации, слайд из доклада «Создание программных систем в Google и его уроки»:

В прошлом топике, я постарался разогреть ваш аппетит, показав на что способен python for s60. Сейчас же я вам покажу, насколько легко писать приложения. Мы пройдем весь путь, начиная от выбора и установки необходимого софта, до упаковки программы в sis пакет.

Оговорюсь сразу: в этой статье мы будем разбирать пример, работающий на symbian 9.4 (смартфоны с тачскрином), хотя вы без особого труда сможете переделать пример и под более ранние версии symbian. Кроме этого, рассказ будет вестись с учетом работы на windows. Пользователи других операционных систем, без проблем смогут подобрать необходимый софт под свою OS.

Кстати, у программы, которые мы разработаем в этом топике, есть аккаунт в twitter :)

Не так давно решил чуть получше изучить архитектуру IA-32. А что лучше всего для запоминания? Конечно же практика. Но программируя в ОС мы врядли получим самый низкий уровень доступ к железу без помех. Поэтому для этих целей будем писать собственное подобие операционной системы. То есть проще говоря будем выполнять свой код, сразу после загрузки BIOS'а.
Первой проблемой с которой столкнется желающий программировать на низком уровне — как же загрузить свой код?

В связи с повышенным интересом к слепому набору в последнее время я хотел бы поделиться мыслями и опытом по теме. Многое из этого вовсе не ново и уже встречалось на Хабре, поэтому попытаюсь как-то обобщить и систематизировать известную мне информацию, и по возможность добавить уникального контента.

Кому и зачем это нужно?

Это не нужно тем, кто мало времени проводит за компьютером. Остальным, на мой взгляд, просто необходимо.

Когда речь идет о преимуществах печати вслепую, обычно говорят о высокой скорости набора. Печатать быстро — значит экономить время, которого порой так не хватает. Плюсы скоростной печати достаточно очевидны, однако не для всех они имеют критическую значимость. Некоторые могут вполне резонно сказать: «Мне не нужно печатать быстро, потому что у меня нет необходимости набирать большие тексты, а для переписки и прочих бытовых нужд вполне достаточно смотреть на кнопки и нажимать их одним пальцем» — и будут по-своему правы, ведь им так удобно. Но дело не только в скорости как таковой — есть два очень важных момента, касающихся здоровья, которые почему-то остаются без внимания.