Реализация поведения юнитов в RTS играх может стать серьезной проблемой. Компьютер, зачастую, контролирует огромное количество юнитов, в том числе и принадлежащих игроку, которые должны передвигаться в большом динамическом мире, попутно избегая столкновения друг с другом, выискивая врагов, защищая собственные базы и координируя атаки для истребления противника. Стратегии реального времени работают в реальном времени, что делает довольно сложным слежение за планированием действий и навигацией.

Этот урок описывает метод планирования течения игры и навигации юнитов, который использует многоагентные потенциальные поля. Он основан на работах под номерами [1, 2, 3]. (Смотри в конце статьи ссылки на используемые материалы)

Обратите внимание, что данная статья устарела. Актуальная информация на тему создания видеоконференций доступна по ссылке.

Видеоконференции через Skype уже давно заняли свое место в ежедневных коммуникациях, пользователи оценили удобство такого формата общения и все больше компаний стараются проводить встречи именно в этом формате. Но у скайпа есть большой минус: это отдельное приложение, которое трудно интегрировать в другой сервис. А сервисов, куда можно с пользой для дела встроить видеоконференции великое множество, начиная от систем бизнес-автоматизации и заканчивая сервисами группового обучения иностранному языку. Сегодня я покажу вам, как с помощью подручных средств и voximplant за 10 минут собрать движок видеоконференций, работающий прямо из браузера на webRTC и спозволяющий подключаться к конференции с обычных телефонов.

Японский винокуренный завод Suntory, чей виски Yamazaki Single Malt Sherry Cask 2013 стал лучшим в мире в 2015 году, отправит шесть образцов своих напитков на Международную космическую станцию. Космонавты не смогут насладиться напитками, потому что цель производителя — не угостить жителей МКС, а проверить влияние невесомости на вкус виски.

АПД от инженера НАСА Роберта Фроста.


Yamazaki Single Malt Sherry Cask 2013

В современных компиляторах задача векторизации циклов является очень важной и нужной. В большинстве своем, при успешной векторизации производительность приложения может быть существенно увеличена. Способов добиться этого достаточно много, а тонкостей, связанных именно с получением ожидаемого «ускорения» нашего приложения – ещё больше.

Сегодня мы поговорим о выравнивании данных, его влиянии на производительность и векторизацию и работу с ним в компиляторе, в частности. Очень подробно само понятие дается в этой статье, как и множество других нюансов. Но нас интересует влияние выравнивания при векторизации. Так вот, если вы прочитали статью или просто знаете, как происходит работа с памятью, то известие о том, что данные считываются блоками вас не удивит.

С месяц назад в блоге Google research появилась запись про визуализацию работы нейросети — мол, как она видит изображения при обработке, пестрящая картинками типа этой.
Народу стало интересно как такое можно сделать самостоятельно и спустя пару недель появилась новая запись с исходниками на гитхаб, которые позволяют все проделать самостоятельно.
Но нашлись те, кому быстро стало скучно, так что осторожно, подкатом психодел.

Рад сообщить, что cайт lamptest.ru (он же lamptest.com), над которым мы работали полгода, сегодня заработал в «боевом» режиме.



На сайте собраны данные по протестированным мной светодиодным лампам. Сейчас их там 102, но уже скоро добавится ещё пара десятков. На сайте уже есть данные по всем лампочкам Ikea, по большому количеству ламп Thomson, Navigator, Gauss.

Электронные сигареты набирают всё большую популярность, но, как показывает практика, многие курильщики, решившие избавиться от пагубной привычки и перейти на электронику, разочаровываются в ней. Во-первых они не утоляют никотиновый голод, во-вторых обходятся дорого (хотя где-то слышали, что дешевле), в-третьих — часто ломаются. А всё из-за того, что пробовали они нечто подобное представленному на картинке.
В этом посте я попробую немного рассказать о современном состоянии дел на этом стремительно растущем рынке, что должно помочь сделать выбор. Советов про вред или пользу, за или против не будет. Их полно в сети (например, очень хорошо сказано про это в недавнем посте), кому верить каждый решает сам.

От переводчика: Джефф Прешинг (Jeff Preshing) — канадский разработчик программного обеспечения, последние 12 лет работающий в Ubisoft Montreal. Он приложил руку к созданию таких известных франшиз как Rainbow Six, Child of Light и Assassin’s Creed. У себя в блоге он часто пишет об интересных аспектах параллельного программирования, особенно применительно к Game Dev. Сегодня я бы хотел представить на суд общественности перевод одной из статей Джеффа.

Поток должен ждать. Ждать до тех пор, пока не удастся получить эксклюзивный доступ к ресурсу или пока не появятся задачи для исполнения. Один из механизмов ожидания, при котором поток не ставится на исполнение планировщиком ядра ОС, реализуется при помощи семафора.

Раньше я думал, что семафоры давно устарели. В 1960‑х, когда еще мало кто писал многопоточные программы, или любые другие программы, Эдсгер Дейкстра предложил идею нового механизма синхронизации — семафор. Я знал, что при помощи семафоров можно вести учет числа доступных ресурсов или создать неуклюжий аналог мьютекса, но этим, как я считал, область их применения ограничивается.

Привет. Продолжая рассказывать про различные технологии из графического геймдева — хотел бы рассказать о том, как в DirectX 11 удобно работать с тенями. Расскажу о создании Point-источника света с полным использованием инструментов GAPI DirectX11, затрону такие понятия, как: Hardware Depth Bias, GS Cubemap Render, Native Shadow Map Depth, Hardware PCF.
Исходя из легкого серфинга по интернету – я пришел к выводу, что большинство статей о тенях в DX11 неверны, реализованы не совсем красиво или с использованием устаревших подходов. В статье постараюсь сравнить реализацию теней в DirectX 9 и DirectX 11. Все ниже описанное так же справедливо и для OpenGL.

Обнаружение столкновений (collision detection) виртуальных объектов является довольно значимой частью для задач визуализации.

В силу скромной информации на эту тему, в данной статье проведу небольшой обзор и сравнение найденных библиотек для Reflection в C++. В первую очередь эта информация будет интереса разработчикам игр.

Благодаря reflection можно:
— Легко создавать редакторы, в том числе интерфейсов, так как есть удобный доступ к мета-информации о всех свойствах ваших объектов;
— Добавить binding для многих скриптовых языков сразу (Lua, Python, JavaScript и т.д.);
— Использовать мета-информацию для автоматической сериализаци;
— Использовать как фабрику объектов, создавая нужные экземпляры, имея лишь строку с именем тип;
— Использовать в качестве более легковесной замены dynamic_cast;
— И прочее прочее прочее, в зависимости от фантазии и потребностей.

Привет, Хабрахабр!

В предыдущей статье я рассказал про vfork() и пообещал рассказать о реализации вызова fork() как с поддержкой MMU, так и без неё (последняя, само собой, со значительными ограничениями). Но прежде, чем перейти к подробностям, будет логичнее начать с устройства виртуальной памяти.

Конечно, многие слышали про MMU, страничные таблицы и TLB. К сожалению, материалы на эту тему обычно рассматривают аппаратную сторону этого механизма, упоминая механизмы ОС только в общих чертах. Я же хочу разобрать конкретную программную реализацию в проекте Embox. Это лишь один из возможных подходов, и он достаточно лёгок для понимания. Кроме того, это не музейный экспонат, и при желании можно залезть “под капот” ОС и попробовать что-нибудь поменять.

В этой статье я расскажу о нашей реализации hot deploy — быстрой доставки изменений Java-кода в работающее приложение.

Для начала немного истории. Мы уже несколько лет делаем корпоративные приложения на платформе CUBA. Они очень разные по размеру и функциональности, но все они похожи в одном — в них много пользовательского интерфейса.

В какой-то момент мы поняли, что разрабатывать пользовательский интерфейс, постоянно перезагружая сервер — крайне утомительно. Использование Hot Swap сильно ограничивает (нельзя добавлять и переименовывать поля, методы класса). Каждая перезагрузка сервера отнимала минимум 10 секунд времени, плюс необходимость повторного логина и перехода на тот экран, который ты разрабатываешь.

Пришлось задуматься о полноценном hot deploy. Под катом — наше решение проблемы с кодом и демо-приложением.

Данная статья входит в получившийся цикл статей о системе документирования Doxygen:

1. Документируем код эффективно при помощи Doxygen
2. Оформление документации в Doxygen
3. Построение диаграмм и графов в Doxygen

Это первая и основная статья из упомянутого цикла и она представляет собой введение в систему документирования исходных текстов Doxygen, которая на сегодняшний день, по имеющему основания заявлению разработчиков, стала фактически стандартом для документирования программного обеспечения, написанного на языке C++, а также получила пусть и менее широкое распространение и среди ряда других языков.

В этой статье мы сначала познакомимся с самой системой и её возможностями, затем разберёмся с её установкой и базовыми принципами работы, и, наконец, завершим знакомство рассмотрением различных примеров документации, примеров того, как следует документировать те или иные части кода. Словом, познакомимся со всем тем, что позволит вам освоиться и начать работать с этой замечательной системой.

Данная статья входит в получившийся цикл статей о системе документирования Doxygen:

1. Документируем код эффективно при помощи Doxygen
2. Оформление документации в Doxygen
3. Построение диаграмм и графов в Doxygen

Она завершает цикл статей о системе документации Doxygen. На этот раз статья посвящена построению различных диаграмм и графов в Doxygen. В ней мы рассмотрим основные их виды, различные способы их настройки и оформления, а также приведём ряд примеров и советов по их использованию.

В этом году я успел уже рассказать о том, как выбирал мини-квадрокоптер за 20$ и о том, как нашёл для себя мини-квадрокоптер с камерой за 40$ и даже рассказал о том, как устроил мини-соревнования на коптерах в парке-музее «Коломенское». Но после каждой публикации ко мне поступало много вопросов именно о выборе бюджетного квадрокоптера, который умеет транслировать видео на пульт. Понятно, что многих людей интересует именно бюджетный вариант первого квадрокоптера, так как после моей статьи «Купить квадрокоптер и попрощаться с ним» многие стали свидетелями того, как за несколько минут я попрощался квадрокоптером за 500$, подвесом за 300$ и камерой за 600$, что в современной России очень не бюджетно.

Сегодня я решил объединить все мои знания о бюджетных FPV квадрокоптерах, сравнив лучшие из них.

При решении задач визуализации информации, очевидно, возникает вопрос о практической реализации задуманного. Данный цикл статей посвящен процессу проектирования приложений с помощью визуального программирования в Max 7 от компании Cycling '74. Начнем изучение вопроса, от простого к сложному. Пройдем путь от любительской заготовки до полноценного «однофайлового» приложения (standalone .exe).

Уровень: легкий

Мне нравится язык D. Давно слежу за его развитием. Для D есть несколько GUI библиотек и биндингов, но я решил изобрести свой велосипед.
Хочу рассказать о своём проекте DlangUI. Надеюсь, что он кому-нибудь будет полезен.



На КДПВ скриншот DlangIDE — приложения, написанного на DlangUI.

Особенности:

• Кроссплатформенность — поддерживаются Windows, Linux, Mac OSX; легкость портирования на другие платформы
• Написан на D — легкорасширяемый
• Использование Layouts для позиционирования элементов интерфейса
• Масштабирование шрифтов и иконок в приложении в зависимости от разрешения экрана
• Поддержка Unicode
• Интернационализация — поддержка перевода UI на несколько языков
• Аппаратное ускорение с помощью OpenGL (опционально)
• Возможность отрисовки виджетов поверх OpenGL сцены (например, для UI в игре)
• Небольшой размер исполняемого файла
• Внешний вид интерфейса настраивается с помощью тем (две стандартные темы — светлая и темная)
• Встраивание ресурсов в исполняемый файл
• Открытый исходный код, под лицензией Boost License 1.0

Использование классических нейронных сетей для распознавания изображений затруднено, как правило, большой размерностью вектора входных значений нейронной сети, большим количеством нейронов в промежуточных слоях и, как следствие, большими затратами вычислительных ресурсов на обучение и вычисление сети. Сверточным нейронным сетям в меньшей степени присущи описанные выше недостатки.

Свёрточная нейронная сеть (англ. convolutional neural network, CNN) — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном и нацеленная на эффективное распознавание изображений, входит в состав технологий глубокого обучения (англ. deep leaning). Эта технология построена по аналогии с принципами работы зрительной коры головного мозга, в которой были открыты так называемые простые клетки, реагирующие на прямые линии под разными углами, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией определённого набора простых клеток. Таким образом, идея сверточных нейронных сетей заключается в чередовании сверточных слоев (англ. convolution layers) и субдискретизирующих слоев (англ. subsampling layers, слоёв подвыборки).[6]


Рис 1. Архитектура сверточной нейронной сети

Ключевым моментом в понимании сверточных нейронных сетей является понятие так называемых «разделяемых» весов, т.е. часть нейронов некоторого рассматриваемого слоя нейронной сети может использовать одни и те же весовые коэффициенты. Нейроны, использующие одни и те же веса, объединяются в карты признаков (feature maps), а каждый нейрон карты признаков связан с частью нейронов предыдущего слоя. При вычислении сети получается, что каждый нейрон выполняет свертку (операцию конволюции) некоторой области предыдущего слоя (определяемой множеством нейронов, связанных с данным нейроном). Слои нейронной сети, построенные описанным образом, называются сверточными слоями. Помимо, сверточных слоев в сверточной нейронной сети могут быть слои субдискретизации (выполняющие функции уменьшения размерности пространства карт признаков) и полносвязные слои (выходной слой, как правило, всегда полносвязный). Все три вида слоев могут чередоваться в произвольном порядке, что позволяет составлять карты признаков из карт признаков, а это на практике означает способность распознавания сложных иерархий признаков [3].

Что же именно влияет на качество распознавания образов при обучении сверточных нейронных сетей? Озадачившись данным вопросом, наткнулись на статью Мэттью Зайлера (Matthew Zeiler).

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Очередная вводная статья для начинающих программировать графику реального времени

У меня когда-то возникла задача (быстро) визуализировать молекулы. Например, молекула может быть представлена просто как набор сфер навроде вот этого:



Конкретно этот вирус состоит из примерно трёх миллионов атомов. Вы можете скачать его модель на замечательном сайте rcsb.org.

Это отличный топик для обучения шейдерам.