Моё исследование посвящено мини-игре Green Toad House в New Super Mario Bros (NSMB). В этой мини-игре используется случайность, поэтому в процессе я изучил генератор случайных чисел (RNG) NSMB.

Чтобы пост не был слишком длинным, будем считать, что вы знаете, что такое RNG, а также о концепции порождающих значений (seed). Если нет, то вот хорошие ресурсы для изучения: pannenkoek2012 в YouTube (SM64), Retro Game Mechanics Explained в YouTube (SMW), Википедия.

Я написал на C# консольный клон Wordle, но попытался сделать двоичный файл максимально крошечным.

Я взял популярную игру Wordle с такими правилами:

Нужно за шесть попыток угадать слово из пяти букв. После ввода каждого варианта цвет букв будет меняться, показывая близость догадки к загаданному слову.

Для каждой попытки уменьшения двоичного файла мы создадим отдельный проект, чтобы удобно было сравнивать предпринятые действия.

В работе с консолью мне помогла игра Console Games - Snake

Проект запускается в новой консоли dotnet.

Сериализация

По сути, мы получили косвенную базу данных в памяти. Далее нам нужно сериализовать её, чтобы проверить, как interning влияет на её постоянное хранение. Кроме того, сериализация — это важный шаг для проверки реальности заявленной экономии места. И, наконец, это ещё одна возможность для дальнейшего сжатия данных.

В Rust для сериализации стандартно используется крейт serde, который мы уже использовали для импортирования входных данных в JSON. Serde изначально имеет поддержку множества форматов благодаря крейтам расширений, поэтому я решил попробовать несколько из них.

Этот проект на выходные начался с изучения репозитория открытых данных сети общественного транспорта Парижа, содержащего различные API для выполнения в реальном времени запросов отправления транспорта, изменений в графике движения и так далее. Моё внимание привлёк раздел о многократном использовании данных, потому что в нём были приведены внешние проекты, использующие эти открытые данные. В частности веб-сайт статуса сети RATP предоставляет удобный интерфейс для визуализации истории нарушений на линиях движения метро, сети экспрессов/поездов и трамваев.

Обычный день нарушений на ratpstatus.fr.

В репозитории GitHub сайта ratpstatus.fr содержатся все файлы JSON, запрашиваемые из open-data API каждые две минуты. Данные сохраняются там уже почти год. Репозиторий с 188 тысячами коммитов и более чем 10 ГБ собранных данных всего лишь в одном последнем коммите (измерено при помощи git clone --depth=1) — это определённо интересный выбор для реализации базы данных! Уточню, что в этом посте я не собираюсь критиковать эту систему. Веб-сайт статуса сети RATP — превосходный веб-сайт, мгновенно и стабильно предоставляющий полезную информацию без обычного сегодня раздувания веб-сайтов. [И нет, сайт не написан на Rust. Веб-сайт на PHP тоже может быть невероятно быстрым!]

Тем не менее, размер базы данных (10 ГБ) заставил меня призадуматься: а можно ли сжать её лучше, потратив на это приемлемое количество времени (скажем выходные)? В этом подробном посте я расскажу, как использовал шаблон проектирования interning в Rust, чтобы сжать этот датасет в две тысячи раз! Мы посмотрим, как лучше структурировать сам интернер, как настроить схему данных для оптимальной работы с ним и как сделать так, чтобы сериализация использовала interning наилучшим образом.

Если у вас в хранилище накопилось множество файлов JSON, то вам стоит прочитать эту статью!

Зимой 2024 года я восстанавливал IBM PS/1 486-DX2 66Mhz, «Mini-Tower», model 2168. В подростковом возрасте я мечтал о таком компьютере, но не мог себе его позволить. Не могу выразить словами, насколько меня радовала работа над этой машиной.

Как только мне удалось его запустить, я сразу же провёл бенчмарк одного ПО.

Если вам неинтересно долгое скучное введение, то переходите сразу к разделу о методике виртуальных труб. Но меня это немного расстроит.

Я одержим генерацией рельефа, играми на основе сеток, симуляциями и тому подобным. И часто во всём этом присутствует вода, или, по крайней мере, её присутствие кажется естественным.

Допустим, вы генерируете карту для стратегической игры, но не хотите, чтобы границы карты были заполнены непроходимой пустотой (как в олдскульных RTS). Разве не будет здорово, если граница будет заполнена водой, как на этой карте из одного моего заброшенного проекта?

Я давний пользователь устройств Apple, и меня всегда радовала беспроблемная интеграция оборудования и ПО, ставшая отличительной чертой экосистемы Apple. Однако мой недавний опыт взаимодействия iPad Air 11" M2 заставил меня задаться вопросом, не потеряла ли Apple видение того, что раньше делало её продукты исключительными.

Deep Research компании OpenAI создан для меня, но я не могу им пользоваться. Это ещё одно потрясающее демо, увы, поломанное. Но ломается оно очень интересным образом.

По большей мере я зарабатываю на жизнь исследованиями и анализом. Я думаю о данных, которые хочу увидеть, и ищу их; собираю и сопоставляю их, создаю графики, решаю, что они скучные, и пробую снова, нахожу новые способы и новые данные для понимания и объяснения проблемы, пишу текст и составляю графики, пытаясь выразить то, что я думаю. А потом я разговариваю об этом с людьми.

При этом часто требуется большой объём ручного труда: под каждым графиком скрывается айсберг. И похоже, Deep Research предназначен именно для меня. Подходит ли он под мои задачи?

Я могу протестировать его на новой задаче, но прежде чем тратить время и кредиты, к счастью, можно воспользоваться образцом отчёта со страницы OpenAI. Этот отчёт посвящён тому, что я достаточно хорошо изучил — смартфонам. Давайте исследуем его.

Совсем недавно моя машина была в таком запущенном состоянии, что я едва мог подключиться к ней через ssh. 3200% нагрузки на CPU — полностью использовались все 32 ядра хоста! Сравните это с моим последним багом, когда использовалось всего одно ядро, то есть 100%

К счастью, я использовал среду выполнения Java 17, у которой были дампы потоков с указанием времени CPU!

Эта анимация Рика состоит из 240 строк кода. Никаких библиотек и изображений. В статье я покажу, как использовать шейдеры GPU и поля расстояний со знаком для создания подобных анимаций для видео, видеоигр и просто для развлечения! В оригинале статьи даже есть интерактивный редактор кода, благодаря которому вы сможете поэкспериментировать с примерами.

Взгляните на эти два QR-кода. Отсканируйте их, если хотите: обещаю, в них нет ничего опасного.

Слева HTTPS://EDENT.TEL/ в верхнем регистре, а справа — https://edent.tel/ в нижнем.

Можно чётко заметить, что слева QR-код «меньше», то есть в нём меньше битов данных. Оба ведут на один и тот же URl, единственное различие заключается в регистре.

Что здесь происходит?

Во французском сабреддите я наткнулся на пост с интересной гипотезой:

Чем ближе точка к вокзалу, тем хуже там кебаб.

Пост на французском привлёк достаточно большое внимание, учитывая относительно небольшой размер сабреддита; это доказывало, что многие с ним согласны. Впрочем, в комментариях были и критики, рассказывающие истории, противоречащие сформулированной гипотезе.

Я решил, что мне нечем заняться, ведь я вылетевший с учёбы выгоревший безработный с новоприобретённым диагнозом «аутизм», поэтому стоит пожертвовать немного своего времени на благую цель — проведение этого неформального «исследования». В пределах следующих трёх рабочих дней мне на почту точно придёт Нобелевская премия мира и куча рабочих офферов.

Есть одна очень миленькая математическая задачка, которая может быть интересна людям на очень разных уровнях:

У вас есть четыре двойки и какое-то целевое натуральное число. При помощи любых математических операций сгенерируйте целевое число при помощи этих двоек, не используя больше никаких цифр.

Некоторые примеры могут придумать и дети из начальной школы. В средних классах дети узнают о степенях, факториалах и так далее, что существенно расширяет диапазон.

Что вы делаете с незакрытыми вкладками браузера? На мой взгляд, они занимают слишком много места на экране, поэтому на этой неделе я разобрался, как запустить в этих вкладках Pong.

Это 240 вкладок браузера в плотной сетке 8x30. И в них запущен Pong! Видно, что мяч и ракетки перемещаются по canvas в окне и во всех вкладках.

Код (ужасный) можно посмотреть на GitHub. Но как он работает?

Когда я написал статью о том, почему установщик Windows 95 использовал три операционные системы [перевод на Хабре], в которой сказал, что установщик на основе MS-DOS был бы текстовым, то мне возразили: «Но ведь MS-DOS могла отображать графику! Вы что там, все глупые?»

Да, MS-DOS могла работать с графикой, в том смысле, что она не очень мешала программисту работать с графикой. Но абсолютно всё ему приходилось делать самому. Не существовало графических примитивов, кроме вызова BIOS для отрисовки отдельного пикселя. Всё остальное было на разработчике, который и не собирался пользоваться вызовом BIOS для отрисовки пикселей, потому что он был медленным. Чтобы добиться хоть какой-то производительности, приходилось непосредственно работать с буфером кадров.

Итак, теперь нам нужно написать графическую библиотеку для отрисовки чего-то сложнее, чем отдельный пиксель. К счастью, для Windows 95 требовалась минимум VGA-видеокарта, поэтому ей не приходилось беспокоиться о CGA или EGA. Напомню, что VGA-адаптер требовал работы с планарными режимами, что было очень утомительно. К счастью, у нас есть способная помочь команда спецов по планарным режимам VGA, работающая в соседних кабинетах над видеодрайверами Windows.

За последние три недели я устранил пару проблем с производительностью, что потенциально сэкономило компании несколько сотен тысяч долларов (я подрядчик, поэтому, к сожалению, не получаю никаких премий).

Как я нашёл эти проблемы? Можно назвать это необъяснимой, основанной на опыте интуицией, шестым чувством нёрда; у меня просто возникло ощущение, что с системой что-то не так. За свои двадцать с лишним лет опыта я видел множество приложений и знал, что где-то в этой системе есть узкое место.

Я создал тестовый сценарий, чтобы точно замерить пропускную способность системы от времени, запустил инстанс VisualVM и прошерстил десятки потоков, трассировок стеков, снэпшотов памяти и CPU. Я обнаружил проблемы, написал их исправления и запустил всё заново. Бум! Производительность возросла в десять с лишним раз. Мой начальник и коллеги были счастливы, а продуктивность повысилась. Меня похвалили, и я ощутил отдачу от выполненного долга.

Но стоит помнить, что, строго говоря, это не были баги. Успешно проходили все юнит-тесты и интеграционные тесты, тесты BDD, линтеры, статический анализ кода и было выполнено несколько раундов проверок кода. Проблемы заключались в двух невинных строках кода (спрятанных среди тысяч других), казалось бы, не вызывавших никаких трудностей. Слава Богу, проблемы были найдены на этапе разработки и не затронули ни одной системы в продакшене (мои коллеги теперь могли выполнять свои тесты быстрее, поэтому скорость разработки сильно возросла).

Как уместить словарь размером 250 КБ в 64 КБ ОЗУ с возможностью выполнения быстрого поиска? Для справки: даже современные методики сжатия наподобие gzip -9 не могут сжать этот файл до размера меньше 85 КБ.

В 1970-х Дуглас Макилрой столкнулся с этой непростой задачей при реализации проверки правописания для Unix в AT&T. Из-за ограничений компьютера PDP-11 весь словарь должен был умещаться всего в 64 КБ ОЗУ. Кажется, подобную задачу решить невозможно.

Вместо того, чтобы использовать стандартные методики сжатия, Дуглас воспользовался преимуществами свойств данных, разработав алгоритм сжатия, отличавшийся от теоретического минимума сжатия всего на 0,03 бита. И по сей день этот рекорд остаётся непревзойдённым.

История spell в Unix — это не только любопытный исторический факт. Это мастер-класс по проектированию в условиях жёстких ограничений: анализа первооснов задачи, применения математических наблюдений и проектирования изящных решений, работающих в условиях строгого дефицита ресурсов.

[Прим. пер.: на Хабре уже был перевод этой статьи, но незавершённый примерно на четверть.]

Неправда.

Калькулятор должен показывать результат введённого математического выражения. А это намно-о-ого сложнее, чем кажется.

В этом посте я расскажу величайшую историю о разработке приложения-калькулятора.

На изображении выше показан калькулятор из iOS.

Заметили что-нибудь?

Он посчитал неправильно.

(10¹⁰⁰) + 1 − (10¹⁰⁰) равно 1, а не 0.

Android считает правильно. А причина, по которой он это делает, абсолютно безумна.

Меня заинтриговал комментарий GuB-42 на Hacker News:

При помощи последовательностей ZWJ (Zero Width Joiner) теоретически можно закодировать в один эмодзи неограниченный объём данных.

Действительно ли можно закодировать в один эмодзи произвольные данные?

tl;dr: да, однако я нашёл решение и без ZWJ. На самом деле, можно закодировать данные в любой символ Unicode. Например, в этом предложении есть скрытое послание: This sentence has a hidden message󠅟󠅘󠄐󠅝󠅩󠄜󠄐󠅩󠅟󠅥󠄐󠅖󠅟󠅥󠅞󠅔󠄐󠅤󠅘󠅕󠄐󠅘󠅙󠅔󠅔󠅕󠅞󠄐󠅝󠅕󠅣󠅣󠅑󠅗󠅕󠄐󠅙󠅞󠄐󠅤󠅘󠅕󠄐󠅤󠅕󠅨󠅤󠄑. (Попробуйте вставить его в декодер.)

Рендеринг обводки (контуров) — это техника, часто используемая в играх или из эстетических, или из геймплейных соображений. Например, в игре Sable контуры применяются для создания стиля, напоминающего комиксы, а Last of Us контуры используются для выделения врагов, когда игрок переходит в режим скрытности.

В этом посте мы расскажем о пяти способах рендеринга контура вокруг объекта.