Здравствуй, Хабр.
Большинство из нас так или иначе работает со строками. Этого не избежать — если ты пишешь код, ты обречен каждый день складывать строки, разбивать их на составные части и обращаться к отдельным символам по индексу. Мы давно привыкли что строки — это массивы символов фиксированной длины, а это влечет за собой соответствующие ограничения в работе с ними.
Так, мы не можем быстро объединить две строки — для этого нам потребуется сначала выделить необходимое количество памяти, а потом скопировать туда данные из конкатенируемых строк. Очевидно, что такая операция имеет сложность порядка О(n), где n — суммарная длина строк.
Именно поэтому код

string s = "";
for (int i = 0; i < 100000; i++) s += "a";

работает так медленно.

Хочешь выполнять конкатенацию гигантских строк быстро? Не нравится, что строка требует для хранения непрерывную область памяти? Надоело использовать буферы для построения строк?

Я обнаружил этот фрактал, когда разглядывал интерференцию волн на поверхности речки. Волна движется к берегу, отражается и накладывается сама на себя. Есть ли порядок в тех узорах, которые создаются волнами? Попробуем найти его. Рассмотрим не всю волну, а только вектор ее движения. «Берега» сделаем гладкими, для простоты эксперимента.

Эксперимент можно провести на обычном листке в клеточку из школьной тетради.

Регистрация на сайте — это большая ответственность для большинства людей. Пользователи, которые регистрируются на вашем сайте, дают свою персональную информацию, доверяя ее вашему ресурсу. Большинство сегодняшних пользователей более обеспокоены тем, кому они передают свою личную информацию. Виртуальный мир кишит хакерами и спамерами, но кто может обвинить их? Если вы не видели много форм регистраций, то ваша форма — препятствие для пользователя. Ниже изложено 8 основных причин, по которым пользователи не заполняют формы регистрации.

Решил недавно написать симулятор полёта спутника вокруг центрального тела. Сразу оговорюсь, что масса спутника принебрежительно мала, по сравнению с массой центрального тела.

В этой статье я расскажу об одном необычном подходе к генерации лабиринтов. Он основан на модели Амари́ нейронной активности коры головного мозга, являющейся непрерывным аналогом нейронных сетей. При определенных условиях она позволяет создавать красивые лабиринты очень сложной формы, подобные тому, что приведен на картинке.

Вас ждет много анализа и немного частных производных. Код прилагается.
Прошу под кат!

В поисках утраченного ковчега – часть I

Представим, что вы тертый в боях игрок. Старый. Опытный. Человек, которого трудно удивить. Человек, который многое повидал. Человек, который видел Истоки. Каждая новая игра сопровождается вашим скрипом, — «А вот раньше…», «Помню, были времена…», «Детки, то, что вы считаете новым, не более чем хорошо забытое старое, я это видел в 19..». Предположим также, что вы новый Индиана Джонс своего времени, боец невидимого археологического фронта, который каждый божий день пытается отыскать свой Грааль. Грядущее вас интересует мало, настоящее вызывает скепсис, цель ваших поисков – прошлое. Полагаю, что нам с вами, сегодня, по пути.

Почему прошлое? Потому что оттуда с завидным постоянством приходит то, что есть в настоящем и то, что грядет в будущем. Половина, если не большинство гениальных идей «озаряющих» разработчиков сегодня — уже давно сделанные кем-то игры. Все что нужно в этом случае – отряхнуть находку, заново раскрасить и сделать казуальный контроллер, добавив пару новшеств.
Не секрет, что во многих старых играх игроку нашего времени разобраться сложно, да и старый игрок частенько буксует. Общепринятые решения по части удобства использования интерфейсов, привычные схемы ставшие нормой сегодняшнего дня тогда не были реализованы даже в зачатках. Каждая новая игра была, по сути, полностью самостоятельным миром, зачастую без оглядки на других разработчиков. Это было великое время экспериментов, недооцененных потенциалов, игр которые многие до сих пор не могут воссоздать и до сих пор не могут переосмыслить.

Я часто гуляю с лопаткой по улицам и подземкам давно забытых городов. Именно с этой целью. Поиск хорошо забытого старого. Новое, безусловно, удивляет, но что может сравниться с покрытой пылью бутылкой хорошего старого скотча? Расскажу вам. Как археолог археологу.

На глубине временных пластов периода 1999 года моя лопата со звоном ударилась о неизвестный объект. По моим выкладкам в этом секторе не должно было находиться крупных и не изученных игр. Обкопав объект по периметру и сдув пыль там, где она мешала разглядеть символы я увидел… чудо. Это покажется невозможным, но в наш короткий игровой век мы до сих продолжаем находить неизвестные широкой публике работы древних зодчих. Можете представить мое удивление, изумление и благоговейный восторг, когда я увидел игру, созданную в стилистике…

Многие слышали о великом и ужасном быстром преобразовании Фурье (БПФ / FFT — fast fourier transform) — но как его можно применять для решения практических задач за исключением JPEG/MPEG сжатия и разложения звука по частотам (эквалайзеры и проч.) — зачастую остается неясным вопросом.

Недавно я наткнулся на интересную реализацию игры «Жизнь» Конвея, использующую быстрое преобразование Фурье — и надеюсь, оно поможет вам понять применимость этого алгоритма в весьма неожиданных местах.

На что при загрузке сайта расходуется больше трафика? Чаще всего это картинки, и их суммарный «вес» частенько в несколько раз больше, чем у разметки, скриптов и стилей. В файлах изображений распространенных форматов растровые данные хранятся в сжатом виде, и это значительно лучше, чем несжатый BMP. А если хочется ещё лучше? Ведь в достаточно крупных проектах каждый байт на счету (например, в TradingView, чего уж там скромничать).

Существует множество утилит для пережатия графики, от узкоспециализированных до всемогущих комбайнов. На хабре уже есть замечательный обзор таких программ, и вопрос, чем можно пережать картинку, рассмотрен более, чем детально.

Но как работают такие программы, что можно улучшить и как сделать свою? Приглашаю на обзорную экскурсию по форматам изображений и алгоритмам сжатия растровых данных.

Смазанные изображения — один из самых неприятных дефектов в фотографии, наравне с расфокусированными изображениями. Ранее я писал про алгоритмы деконволюции для восстановления смазанных и расфокусированных изображений. Эти, относительно простые, подходы позволяют восстановить исходное изображение, если известна точная траектория смаза (или форма пятна размытия).
В большинстве случаев траектория смаза предполагается прямой линией, параметры которой должен задавать сам пользователь — для этого требуется достаточно кропотливая работа по подбору ядра, кроме того, в реальных фотографиях траектория смаза далека от линии и представляет собой замысловатую кривую переменной плотности/яркости, форму которой крайне сложно подобрать вручную.


В последние несколько лет интенсивно развивается новое направлении в теории восстановления изображений — слепая обратная свертка (Blind Deconvolution). Появилось достаточно много работ по этой теме, и начинается активное коммерческое использование результатов.
Многие из вас помнят конференцию Adobe MAX 2011, на которой они как раз показали работу одного из алгоритмов Blind Deconvolution: Исправление смазанных фотографий в новой версии Photoshop
В этой статье я хочу подробнее рассказать — как же работает эта удивительная технология, а также показать практическую реализацию SmartDeblur, который теперь тоже имеет в своем распоряжении этот алгоритм.
Внимание, под катом много картинок!

Сегодня совершенно случайно обнаружил, что книга OpenGL Programming Guide: The Official Guide to Learning OpenGL, Version 4.3 (8th Edition), так же известная как The Red Book, наконец-то вышла в свет. Лично для меня это издание особенно ценно тем, что в нем более не содержится информация об устаревшей части API, что больше не будет отвлекать от современных подходов. Так же, в нем целиком рассмотрен язык шейдеров OpenGL — GLSL, для которого ранее была выделена отдельная книга — OpenGL Shading Language (The Orange Book).

Привет, хабр! Сегодня я расскажу о сервисе CloudFlare. Куча возможностей, помощь в переносе, и многое другое.
Хотелось бы начать с того, что данным сервисом можно пользоваться бесплатно. В CloudFlare предусмотрены PRO возможности, но лично мне эти возможности не нужны. Стоимость PRO довольна высока — $20 в месяц.

Думаю, многие знакомы с весьма необычной игрой Minecraft (справа — пример сгенерированной в ней карты), в которой игрок находится на (практически) бесконечной поверхности Земли и может исследовать окружающий мир с минимальными ограничениями.

Как же автору игры, Notch'у, удалось добиться подобного сходства его случайных «миров» с земными просторами? В этом топике я как раз и рассмотрю один из способов построить искусственный ландшафт такого рода (и вскользь упомяну пару других способов), а также расскажу о моем небольшом усовершенствовании этого алгоритма, позволяющем значительно увеличивать размеры ландшафта без заметных потерь в производительности.

Внутри вас ждет несколько схем и красивых картинок, довольно много букв и ссылка на пример реализации алгоритма.

В своей статье я хотел бы рассказать о теории относительности. Эта теория не требуется в представлении. С самого своего создания она была окутана ореолом тайны, поскольку полностью подрывает наши привычные представления о пространстве и времени. Все мы в школе учили формулы теории относительности, но мало кто действительно понимал их. И это не удивительно, ведь человеку, чтобы по-настоящему понять какую-то теорию во всей её красоте, полноте и непротиворечивости, не достаточно знать формулы. Нужно иметь какой-то визуальный ориентир, нужна динамика, чтобы было что-то, что можно повертеть в руках. Я решил восполнить этот пробел и написал небольшую программку, в которой можно «повертеть в руках» пространство-время. Мы, как настоящие исследователи, с помощью небольших экспериментов попытаемся выяснить основные свойства этой загадочной материи.
Под катом много картинок (и ни одной формулы).

Всем привет!

Мы хотим рассказать о нашем опыте исследования цифровых подписей Windows PE файлов и возможном варианте использования их особенностей в своих целях. Если вам интересны технические подробности или просто чтиво о, казалось бы, давно известных вещах, добро пожаловать под кат.

Представляю вашему вниманию заключительную статью из трилогии «Восстановление расфокусированных и смазанных изображений». Первые две вызвали заметный интерес — область, действительно, интересная. В этой части я рассмотрю семейство методов, которые дают лучшее качество, по сравнении со стандартным Винеровским фильтром — это методы, основанные на Total Variaton prior.
Также по традиции я выложил новую версию SmartDeblur (вместе с исходниками в open-source) в которой реализовал этот метод. Итоговое качество получилось на уровне коммерческих аналогов типа Topaz InFocus. Вот пример обработки реального изображения с очень большим размытием:

Война… Война никогда не меняется.



В те дремучие времена Black Isle Studios еще не были «теми самыми культовыми разработчиками», у издавшей игру Interplay Entertainment даже были некоторые проблемы, первая часть игры продавалась не очень-то хорошо. Но вышедший следом Fallout 2 поправил дело.

Это уже потом была Bethesda Softworks и Fallout 3, но началось все ровно 15 лет назад.

Убежище 13 и водяной чип, радтараканы и крышечки от Нюка-Колы, Братство Стали и Хаббологи…

С праздником, господа!

Маргаритки… Маргаритки… *свистит* *поет*

UPD

Поднял из комментов интро, спасибо Recluse



И ещё хорошая ссылка с хорошего ресурса.

Сегодня я хочу рассказать вам о выходе второго stable-релиза IM-мессенджера Miranda NG, форка Miranda IM, созданного бывшими разработчиками ядра и ряда плагинов.



Стабильные сборки: http://www.miranda-ng.org/distr/stable/

Исходный код
Ресурс со всеми портированными плагинами
Трекер

Статья-прародитель, содержащая небольшой FAQ для «введения в курс дела»


Веб-сайт и вики сейчас находятся в стадии активной разработки и наполнения контентом, впереди еще много работы, но команда полна идей и энтузиазма, так что не судите строго.

История, отличия и другая информация под катом.

Одна из фундаментальных проблем криптографии – безопасное общение по прослушиваемому каналу. Сообщения нужно зашифровывать и расшифровывать, но для этого обеим сторонам нужно иметь общий ключ. Если этот ключ передавать по тому же каналу, то прослушивающая сторона тоже получит его, и смысл шифрования исчезнет.

Алгоритм Диффи — Хеллмана позволяет двум сторонам получить общий секретный ключ, используя незащищенный от прослушивания, но защищённый от подмены канал связи. Полученный ключ можно использовать для обмена сообщениями с помощью симметричного шифрования.

Предлагаю ознакомиться с принципом работы алгоритма Диффи – Хеллмана в замечательном видео от Art of the Problem в моем переводе.

Неизвестно, что курил разработчик Альваро Видела (Alvaro Videla) из компании VMware, но созданная им библиотека gifsockets явно должна была выйти 1 апреля, а не сегодня. Это библиотека для установки канала realtime-коммуникаций, используя анимированный GIF в качестве транспорта!

Идея в том, что в формате анимированного GIF'а не указывается количество фреймов, так что после отображения картинки браузер ждёт новых фреймов с сервера до тех пор, пока не получит сигнальные биты о конце файла. Другими словами, сервер может пушить в браузер сообщения по открытому каналу в GIF. Всё очень просто.

Первая статья цикла

Интро

Во второй статье я приведу обзор характеристик различных сбалансированных деревьев. Под характеристикой я подразумеваю основной принцип работы (без описания реализации операций), скорость работы и дополнительный расход памяти по сравнению с несбаланчированным деревом, различные интересные факты, а так же ссылки на дополнительные материалы.