В данной статье я описываю простой способ создания ряда точек, основанных на псевдослучайном ряде с низким расхождением, демонстрирующем улучшенные изотропные свойства синего шума. Он обеспечивает высокую скорость схождения с минимальными артефактами алиасинга.


Рисунок 1. Первые 100, 200, 500, 1000, 2000 и 5000 точек выборки из предлагаемого прогрессивного нестохастического ряда точек (уравнение 11), демонстрирующие почти изотропные характеристики синего шума с быстрой сходимостью QMC и сниженным количеством артефактов. Ряд основан на новой простой псевдослучайной последовательности с низким расхождением $$.

Введение

Псевдослучайные ряды с низким расхождением применяются для создания распределений, являющихся менее регулярными, чем решётки, но более регулярными, чем простые случайные распределения (см. рисунок 2). Они играют важную роль во множестве областей численных вычислений, в том числе в физике, финансах, а в последнее время — и в компьютерной графике.


Рисунок 2. Сравнение регулярной решётки (слева) с тремя разными псевдослучайными функциями (посередине) и простым случайным распределением (справа). Заметьте, что псевдослучайные распределения выглядят менее регулярными, чем решётка, но имеют не так много скоплений и разрежений точек, как случайное распределение.

В этой статье вы увидите самые разнообразные велосипеды алгоритмы для генерации случайных чисел.

Про что статья

Про алгоритмы генерирующие псевдослучайные числа, которые отличаются между собой качеством результата и скоростью исполнения. Статья будет полезна тем, кто хочет получить высокопроизводительную генерацию чисел в своих программах или разработчикам софта для микроконтроллеров и старых платформ по типу ZX Spectrum или MSX.

Дисклеймер:

Я не программирую с трёх лет, не знаю наизусть Кнута, не являюсь призёром олимпиад по информатике и чемпионатов по спортивному программированию, не училась в MIT. У меня за плечами образование по информатике и 6 лет опыта в коммерческой разработке. И до недавнего времени я не могла пройти дальше первого технического скрининга в IT-гиганты из FAANG (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google и подобные), хотя предпринимала несколько попыток. 

Но теперь всё изменилось, я получила несколько офферов и хочу поделиться опытом, как можно к этому прийти. Речь пойдёт о позиции Software Engineer в европейских офисах перечисленных компаний.

Приведу несколько задач, в основном из физики. Мне они нравятся. Надеюсь они понравятся и Вам.

Забудем о черных дырах, темной энергии и материи; забудем о коте Шредингера, большом взрыве и эволюции Вселенной; забудем о струнах и суперструнах; и даже о фракталах забудем. В этих темах, как и в политике, большинство считает себя возможным высказаться. И высказываются. И много говорилось и говорится дельного, а еще больше говорилось и говорится путаницы и просто нелепицы. Каюсь, к этому и я приложил руку. А давайте вернемся к простоте классической физики и к ее понятным задачам. Иногда полезно спуститься с небес на землю.

Для большинства задач я не привожу решения. Самое полезное – найти самому решение. Конечно, задачи не для профессионального физика, исключая задачу о ленте и о пушке.

Большинство задач, так или иначе, обсуждалось в Internete. Но время идет и приходят новые поколения и, может быть, для них задачи будут в новинку.

В последнее время я много экспериментировал с процедурной генерацией на основе ограничений. В частности, с алгоритмом Wave Function Collapse (WFC, коллапс волновой функции). Я даже написал собственную open source-библиотеку и ассет unity.

WFC — это очень гибкий алгоритм, в особенности с разработанными мной улучшениями. Но в то же время я обнаружил, что достаточно трудно создавать с его помощью практичные уровни, применимые для компьютерных игр. Основная сложность заключается в том, что у WFC нет какой-то глобальной структуры. Всё, что он делает — заставляет генерацию выходных данных выглядеть локально похожей на входящие данные, например, при взгляде на отдельные небольшие прямоугольники выходных данных.

В этой статье я расскажу, чему научился и что сможет поднять генераторы на основе ограничений на новый уровень.

Про принцип единственной ответственности (The Single Responsibility Principle, SRP) уже было написано множество статей. В большинстве из них даётся лишь поверхностное его описание мало чем отличающееся от информации в википедии. А те немногие статьи что затрагивают ключевые особенности SRP делают это вскользь, не акцентируя на них внимания и не развивая тему дальше.

Эта статья — попытка дать более глубокое объяснение принципу единственной ответственности, а также показать как его всё таки можно применять на практике. Кому интересно — добро пожаловать под кат.

По материалам из телеграм-канала LAB66 и присоединенного к нему чата.

Это время для фактов, а не для страха. Это время для науки, а не слухов. Это время солидарности, а не охоты на ведьм…
директор ВОЗ Tedros Adhanom Ghebreyesus про эпидемию COVID-19

Прошло немного времени с момента публикации моей статьи про респираторную защиту во время эпидемии. За это время, отчасти благодаря активному обсуждению в «приканальном» чате выработалась некоторая система, которой бы я хотел поделится и с читателями хабра. Вынудило меня написать эту статью то, что из-за коронавируса поднялся нездоровый хайп, на волне которого на поверхность начала всплывать совсем не та информация, которая всплывать должна была бы (равно как и внезапно подскочили до х40 раз цены на респираторы, притом все без разбора). Так что нужно расставить точки над i. Под катом читаем про подбор правильного респиратора, про сборку кастомных фильтров и стерилизацию зараженных средств защиты. Ответы на вопросы.


Статью же настоятельно рекомендую «в закладки». Буду рад любому посильному распространению статьи. Краткий итоговый FAQ — в конце статьи.

Годами эксперты в С++ рассуждают о семантике значений, иммутабельности и разделении ресурсов за счет коммуникации. О новом мире без мьютексов и гонок, без паттернов Command и Observer. На деле все не так просто. Главная проблема по-прежнему в наших структурах данных.



Иммутабельные структуры данных не меняют своих значений. Чтобы что-то с ними сделать, нужно создавать новые значения. Старые же значения остаются на прежнем месте, поэтому их можно без проблем и блокировок читать из разных потоков. В итоге ресурсы можно совместно использовать более рационально и упорядоченно, ведь старые и новые значения могут использовать общие данные. Благодаря этому их куда быстрей сравнить между собой и компактно хранить историю операций с возможностью отмены. Все это отлично ложится на многопоточные и интерактивные системы: такие структуры данных упрощают архитектуру десктопных приложений и позволяют сервисам лучше масштабироваться. Иммутабельные структуры — секрет успеха Clojure и Scala, и даже сообщество JavaScript теперь пользуется их преимуществами, ведь у них есть библиотека Immutable.js, написанная в недрах компании Facebook.

Под катом — видео и перевод доклада Juan Puente с конференции C++ Russia 2019 Moscow. Хуан рассказывает про Immer — библиотеку иммутабельных структур для C++. В посте:

• архитектурные преимущества иммутабельности;
• создание эффективного персистентного векторного типа на основе RRB-деревьев;
• разбор архитектуры на примере простого текстового редактора.

Доброго времени суток, друзья!

Надеюсь, эта статья будет полезна как начинающим разработчикам, так и опытным.

В вопросах, которые показались мне сложнее прочих, приведены ссылки на дополнительную литературу.

Буду признателен за развернутые комментарии. Все замечания будут учтены при редактировании статьи.

Итак, поехали.

В данной статье рассмотрим электронную начинку подобных устройств, принцип работы и метод настройки. До сих пор мне встречались описания готовых фабричных изделий, очень красивых, и весьма не дешевых. Во всяком случае, при беглом поиске цены начинаются от десяти тысяч рублей. Я предлагаю описание китайского набора для самостоятельной сборки за 1.5 тысячи.

События истории рассказываются в хронологическом порядке, если вам кажется, что какое либо событие не относится к делу, то скорее всего — это не так, просто момент в котором будет понятно почему я упомянул это событие, будет позднее. Создаваемый мной язык, со временем менялся, если вы читаете и понимаете, что язык не очень и дальше можно не читать, то все же рекомендую дочитать до конца, возможно ваше мнение изменится. Изображение к статье не отражает главных особенностей языка, но в языке действительно нет ссылок.

Здравствуй, читатель! Меня зовут Александр, родился я в небольшом городке (меньше 10000 человек) в Беларуси. Моя семья была бедной, игрушек крайне мало, про компьютер и какие либо приставки вообще можно не заикаться. Не смотря на то, что семья была бедной, у матери были не бедные родственники, которые иногда дарили нам какие либо не дешевые вещи. И вот однажды (где то в 2001 году) эти самые родственники, дарят нам компьютер «Байт»(советский аналог ZX Spectrum 48k). Радости моей не было предела! Сразу же я начал, запускать на нем игры. Игры на этом компьютере загружались с обычных аудиокассет с магнитной лентой. Загрузка одной игры длилась примерно 5 минут и с не малой вероятностью, могла прекратиться из-за некачественного сигнала. Чтобы увеличить вероятность успешной загрузки, мне приходилось протирать спиртом и регулировать положение считывающей головки магнитофона. Весь этот шаманизм при загрузке, длительность загрузки и невозможность сохраняться в играх, привели к тому, что постепенно я начал терять интерес к играм. Но вместе с «Байт»-ом мне также подарили книгу, по работе с этим компьютером. Я решил прочитать эту книгу, чтобы узнать больше о возможностях «Байт»-а. В книге оказался учебник по встроенному в «Байт» языку программирования «Бэйсик».

В последнее время я играл в несколько roguelike, поэтому решил попробовать написать собственный процедурный генератор подземелий. Существует множество способов решения этой задачи, и я выбрал алгоритм автора TinyKeep, описанный здесь. Я расширил этот алгоритм, чтобы он работал в 3D и мог создавать многоэтажные подземелья.

Код примера выложен в репозитории Github. Для демонстрации я использую Unity3D, но эти концепции, разумеется, применимы к любому другому движку.

Два измерения

Сначала мне нужно написать алгоритм для двух измерений. В целом он работает так же, как алгоритм TinyKeep, но имеет отличия для создания более интересных уровней.

Сцена для этого примера называется Dungeon2D. Код для него находится в папке Scripts2D.

Алгоритм

Мир разделён в виде прямоугольной сетки. Я предполагаю, что 1 единицы будет достаточно для обозначения коридора. В полной игре 1 единица измерения Unity может соответствовать например 5 метрам. Для сетки я выбрал размер 30×30.

Новая работа Google предлагает архитектуру нейронных сетей, способных имитировать врожденные инстинкты и рефлексы живых существ, с последующим дообучением в течение жизни.

А также значительно уменьшающую количество связей внутри сети, повышая тем самым их быстродействие.

Недавно на arXiv.org была загружена статья с не очень интригующим названием "Neural reparameterization improves structural optimization" [arXiv:1909.04240]. Однако оказалось, что авторы, по сути, придумали и описали весьма нетривиальный метод использования нейросети для получения решения задачи структурной/топологической оптимизации физических моделей (хотя и сами авторы говорят, что метод более универсален). Подход очень любопытный, результативный и судя по всему, — совершенно новый (впрочем, за последнее не поручусь, но ни авторы работы, ни сообщество ODS, ни я, аналогов припомнить не смогли), поэтому его может быть полезно знать интересующимся как использованием нейросетей, так и решением разнообразных задач оптимизации.

Привет! Меня зовут Дмитрий Ли, я тимлид одной из команд разработки бэкенда в Badoo.

Когда я впервые стал тимлидом, я стал активно посещать конференции и читать умные книги об управлении командой. Однако в моей работе после этого менялось немногое. Я читал о том, каким я должен быть, в чём должен развиваться, но мне было неясно, что конкретно для этого нужно делать.

Мне пришлось не раз и не два наступить на одни и те же грабли, прежде чем я разобрался, что мешает наладить и улучшить мою работу. Поэтому для выступления на Saint TeamLead Conf я решил собрать из своего нынешнего опыта советы, которых мне не хватало на старте моей карьеры управленца. Эти вещи сильно упростили бы мне жизнь, если бы я знал о них раньше. 

Рецепты, которыми я хочу поделиться, в большей степени пригодятся начинающим тимлидам: я записал их как своеобразное наставление себе самому несколько лет назад. Эта статья написана по мотивам моего доклада на TeamLeads Conf.

Введение

В статье рассматривается «Y-метод» сборки кубика Рубика — его легко понять и запомнить. Он основан всего на одной последовательности, которая называется «Y-движение». Поняв этот алгоритм, вы навряд ли забудете как собрать кубик самостоятельно.

Среди множества инди-игр, выпущенных за последние 10 лет, одной из самых любимых для меня определённо является Journey. Благодаря своей потрясающей эстетике и красивому саундтреку Journey стала примером превосходства практически в каждом аспекте разработки.

Я разработчик игр и технический художник, поэтому сильнее всего меня заинтриговал способ рендеринга песка. Он не просто красив, но и непосредственно связан с базовым геймплеем и игровым процессом в целом. Journey в буквальном смысле построена из песка, и без такого удивительного эффекта сама игра просто не могла бы существовать.


В этой статье, разделённой на два поста, я отдам должное наследию Journey, научив вас тому, как воссоздать точно такой же рендеринг песка при помощи шейдеров. Вне зависимости от того, нужны ли в вашей игре песчаные дюны, эта серия туториалов позволит вам научиться воссоздавать конкретную эстетику в вашей собственной игре. Если вы хотите воссоздать красивый шейдер песка, использованный в Journey, то сначала нужно понять, как он был построен. И хотя он выглядит чрезвычайно сложным, на самом деле он состоит из нескольких относительно простых эффектов. Такой подход к написанию шейдеров необходим для того, чтобы стать успешным техническим художником. Поэтому я надеюсь, что вы совершите со мной это путешествие, в котором мы не только исследуем создание шейдеров, но и научимся сочетать эстетику и геймплей.

В данной статье описываются методы самостоятельной диагностики различных неисправностей жестких дисков по симптомам их проявления, а также способы относительно безопасного клонирования жестких дисков с незначительными проблемами.

Рассмотрены различные случаи утраты данных и набор оптимальных действий, которые без глубоких знаний устройства файловых систем с помощью программ автоматического восстановления помогут вам вернуть вашу информацию без посторонней помощи.

Но прежде, чем приступить к каким-либо самостоятельным действиям, необходимо внимательно ознакомиться со всеми материалами статьи, и только потом анализировать состояние вашего жесткого диска, чтобы ваши попытки не стали последними в жизни накопителя, и чтобы оными вы не лишили себя последних надежд на восстановление нужных вам данных.

Примечание: полный исходный код этого проекта можно найти [здесь]. Так как он является частью более масштабного проекта, я рекомендую смотреть коммит на момент выпуска этой статьи, или файл /source/helpers/arraymath.h, а также /source/world/blueprint.cpp.

В этой статье я хочу подробно рассказать о принципах использования цепей Маркова и статистики для процедурной генерации 3D-зданий и других систем.

Я объясню математические основы работы системы и постараюсь сделать объяснение как можно более общим, чтобы вы могли применять эту концепцию в других ситуациях, например, для генерации 2D-подземелий. Объяснение будет сопровождаться изображениями и исходным кодом.

Этот метод является обобщённым способом процедурной генерации систем, удовлетворяющих определённым требованиям, поэтому я рекомендую дочитать хотя бы до конца первого раздела, чтобы вы могли понять, сможет ли эта методика быть полезной в вашем случае, потому что ниже я объясняю необходимые требования.