Данная статья предназначена для разъяснения сути фундаментальных методов построения и оптимизации «искусственного интеллекта» для компьютерных игр (в основном антагонистических). На примере игры в зайца и волков будет рассмотрен алгоритм «Минимакс» и алгоритм его оптимизации «Альфа-бета отсечение». Помимо текстового описания, статья содержит иллюстрации, таблицы, исходники, и готовую кроссплатформенную игру с открытым кодом, в которой вы сможете посоревноваться с интеллектуальным агентом.

Краткое введение

В наши дни все понимают насколько простой задачей является угон незащищенной http сессии.
И останавливать от повсеместного внедрения может только цена на покупку сертификата, www.startssl.com решает эту проблему, раздавая бесплатные сертификаты (Class 1). Verified (Class 2) стоят копейки.

Для разрядки в конце рабочего дня предлагаю немного расслабиться и вспомнить 10 лучших квестов всех времен и народов (под любые платформы), определить «Достояние Республики», так сказать.

Адапта́ция (от лат. adapto — приспособляю) — процесс приспособления к изменяющимся условиям внешней среды.

В последние годы мы наблюдаем быстрые эволюционные изменения мобильных систем. Появляются совершенно новые, меняются существующие. Растет производительность, на смену ноутбукам идут ультрабуки, которые отличаются от своих предшественников не только внешним видом, но и новым форм-фактором, наличием тач-скрина, сенсорных датчиков и т.д.
И к этим изменениям надо приспосабливаться.
В этой статье я приведу несколько примеров и рекомендаций, которые помогут сделать вашу игру более дружественной к мобильным платформам, таким как ноутбуки, нетбуки, ультрабуки.

Много лет подряд в качестве системы контроля версий для большого количества проектов использовали только SVN. Но наступил момент, когда количество разработчиков на одном из проектов заметно увеличилось, проект уже запущен в работу, и нужно как активно разрабатывать параллельно несколько фич, так и фиксить уже имеющиеся баги в оперативном режиме. Единый trunk в SVN не позволяет этого делать, а организация бранчей в нем же превращает жизнь разработчиков в ад. Поэтому было принято решение о переезде этого проекта с SVN на Git.

В компьютерной графике, рендеринг без допущений относится к технике рендеринга, которая не вносит в расчет систематических ошибок, предположений или погрешностей. Изображение получается таким, каким должно быть в природе, а рендер не имеет настроек качества поверхностей либо источников света.


Изображение отрендерено с помощью Maxwell Render.

Преобразование Хафа служит для поиска на изображении фигур, заданных аналитически: прямых, окружностей и любых других, для которых вы сможете придумать уравнение с небольшим количеством параметров. О преобразовании Хафа написано немало, и данная статья не ставит цели подробно осветить все аспекты. Я лишь объясню общий принцип, останавливаясь на особенностях, мешающих его реализации на GPU «в лоб» и, конечно же, предложу решение. Те, кто знают проблемы и хотят сразу видеть решение, могут пропустить пару-тройку разделов.

Фильтр Калмана — это, наверное, самый популярный алгоритм фильтрации, используемый во многих областях науки и техники. Благодаря своей простоте и эффективности его можно встретить в GPS-приемниках, обработчиках показаний датчиков, при реализации систем управления и т.д.

Про фильтр Калмана в интернете есть очень много статей и книг (в основном на английском), но у этих статей довольно большой порог вхождения, остается много туманных мест, хотя на самом деле это очень ясный и прозрачный алгоритм. Я попробую рассказать о нем простым языком, с постепенным нарастанием сложности.

Мне очень хочется показать, что в многопоточности С++ «очень быстро» не исключает «очень безопасно». А значит можно писать эффективные и стабильные программы со сколь угодно большим количеством потоков и при этом избегать траты кучи времени на отладку многопоточности. Если Вам интересно, как мне удаётся не выстрелить себе в ногу, и чем я за это плачу, добро пожаловать

By Mike Vanier

В сообществе любителей Haskell прижилась шутка, что каждый Haskell-программист должен в процессе своего обучения написать одно или несколько руководств по монадам. И я — не исключение. Но я знаю, что существует очень много руководств по этой теме, многие из них хороши, — так зачем мне писать Еще Одно? Две причины:

1. Я думаю, что могу объяснить некоторые стороны монад лучше, чем многие другие руководства, которые я видел.
2. Я стал гораздо лучше понимать монады, чем теперь и хочу поделиться по мере сил и возможностей.

Предварительные требования

Так как я буду писать примеры на Haskell, для вас, читатель, было бы полезно знать его, включая такие разделы, как полиморфизм и классы типов. Без этих знаний материал будет сложен для понимания. Уже написаны десятки вводных руководств по Haskell, которые стоит прочитать неподготовленному читателю, и потом вернуться к серии этих статей.

А вот знать теорию категорий, очень абстрактную ветвь математики, я не требую, хоть в ней и описывается теория монад (в терминах данной статьи). Конечно, знание теории категорий не навредит, но это не обязательно, чтобы понять представленный материал. Я не верю тем, кто говорит, что вам необходима теория категорий перед изучением монад в приложении к языкам программирования, — это не так. Если вы ее изучали, — хорошо, но я не вижу преимуществ в том, чтобы использовать терминологию оттуда.

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.

Доброго времени суток, уважаемое Хабрасообщество.

В последнее время все большее и большее распространение получает олимпиадное программирование, неотъемлемой частью которого является знание алгоритмов (и, разумеется, умение их применять).

Я хочу рассказать вам основы теории Игр, доказать функцию Шпрага-Гранди, разобрать несколько классических impartial-задач и проиллюстрировать их кодом на python.

Многие наверняка ищут такие занятия, которые были бы как приятными для самого человека, так и полезными в плане развития некоторых навыков. Для программистов, да и вообще людей с сидячей работой, эти занятия должны быть своими.

1) Жонглирование.

Жонглирование — прекрасная вещь, полезная как для здоровья, так и для души. Какая польза может быть от жонглирования?
Для начала это хорошее упражнение для глаз, снимающее с них напряжение, что немаловажно, учитывая постоянную работу за компьютером. Затем, это физическая нагрузка(пусть и небольшая) как на руки, так и на ноги(в начале придется постоянно нагибаться, чтобы поднимать падающие снаряды). Ну и в конце концов это моральное удовлетворение от того, что у вас получается манипулировать предметами в воздухе. Жонглирование не требует никаких приспособлений. Достаточно трех(для начала двух) предметов такой формы, чтобы удобно было ловить и подкидывать вверх, желательно не слишком легких, но и не тяжелых.

1. Выучить новый язык программирования

Изучение нового языка программирования разовьет новые способы мышления, особенно если новый язык программирования использует парадигмы, с которыми Вы еще не знакомы. Многие из приобретенных способов мышления могут быть применены к языкам, которые уже знаете. Возможно, вы даже полюбите новый для Вас язык программирования настолько, что начнёте использовать его для серьёзных проектов.

Среди языков программирования отличный познавательный эффект и наверстывание опыта дают: Lisp (или Scheme), Форт, PostScript или Factor (стековые языки программирования), Haskell (строго типизированный, чистый функциональный язык) либо OCaml (объектно-ориентированный язык функционального программирования), Пролог (логическое программирование), Erlang (отличные паралельные вычисления).

«Вы счастливчики. Мы по три месяца жили в мешках из дерюги в грязных сараях. Мы вставали в шесть утра, стирали мешки, съедали по корке чёрствого хлеба и шли работать на мельницу, по 14 часов в день, с понедельника и до воскресенья, и когда мы возвращались домой, наш папа порол нас своим ремнем»
— Летающий цирк Монти Пайтона, Четыре йоркширца


Ленивая молодёжь.

Что может быть хорошего в тяжёлой работе?

Верный признак моего старения — моё ворчание и жалобы о «современной молодёжи» и о том, как не хотят или не могут больше делать ничего сложного.

Добрый вечер.
Этот пост посвящён быстрому преобразованию Фурье. Будут рассмотрены прямое и обратное преобразования (в комплексных числах). В следующей части я планирую рассмотреть их применения в некоторых задачах олимпиадного программирования (в частности, одна задача про «похожесть» строк), а также рассказать про реализацию преобразования в целых числах.
БПФ — это алгоритм, вычисляющий значения многочлена степени n=2^k в некоторых n точках за время O(n⋅logn) («наивный» метод выполняет ту же задачу за время O(n²)). За то же время можно выполнить и обратное преобразование. Так как складывать, вычитать и умножать массивы чисел гораздо легче, чем многочлены (особенно умножать), БПФ часто применяется для ускорения вычислений с многочленами и длинными числами.