Сегодня мы особенно рады сообщить что MSBuild (наверное, самая часто используемая и самая таинственная по документированности — прим. перев.) — теперь доступен на github и мы вносим его в список .NET Foundation! The Microsoft Build Engine (MSBuild) — это платформа для построения приложений. Вызывая msbuild на вашем проекте или решении, вы можете организовывать и собирать свои продукты в окружениях, где нет установленной MS Visual Studio. Например, MSBuild используется чтобы собирать такие Open Source проекты, как .NET Core Libraries и .NET Core Runtime.



Ядро, библиотеки, миграция на Mac/Linux, msbuild… Еще немного и я поверю в выход на github MS Visual Studio.

Речь сегодня пойдёт о генерации изображений с картой расстояний (Signed Distance Field). Данный вид изображений примечателен тем, что фактически позволяет получить «векторную» графику на видеоускорителе, причём даром. Одной из первых данный метод растеризации предложила компания Valve в игре Team Fortress 2 для масштабируемых декалей в 2007 году, но до сих пор он не пользуется особой популярностью, хотя позволяет рендерить прекрасного качества шрифты, используя текстуру всего 256х256 точек. Данный метод прекрасно подходит для современных экранов высокой чёткости и позволяет серьёзно сэкономить на текстурах в играх, он не требователен к железу и прекрасно работает на смартфонах.



Хитрость заключается в создании такой специально подготовленной карты расстояний, что при использовании простейшего шейдера получается идеальная векторная картинка. Более того, с помощью шейдеров можно получить эффекты тени, свечения, объёма и т. п.

Как же создавать такие изображения? Очень просто, ImageMagick позволяет сделать это одной командой:

convert in.png -filter Jinc -resize 400% -threshold 30% \( +clone -negate -morphology Distance Euclidean -level 50%,-50% \) -morphology Distance Euclidean -compose Plus -composite -level 45%,55% -resize 25% out.png

На этом можно было бы поставить точку, но так полноценного топика не получится. Что ж, под катом — описание быстрого алгоритма расчёта SDF, пример на C++ и немного шейдеров для OpenGL.

Современные SSD-накопители достаточно надежные, а с учетом того, что цена за 1 ГБ (в долларах) постепенно падает, то использовать SSD во многих случаях даже более рационально, чем работа с HDD. Но какой SSD выбрать?

Полтора года назад журналист Tech Report решил провести эксперимент по выявлению наиболее надежных SSD. Он взял шесть моделей накопителей: Corsair Neutron GTX, Intel 335 Series, Kingston HyperX 3K, Samsung 840, Samsung 840 Pro, и поставил все шесть на цикличный процесс чтения/записи. Объем памяти каждого накопителя составлял 240-256 ГБ, в зависимости от модели.

Группа Clarity Lab, находящаяся в университете Мичигана, предлагает решение с открытым исходным кодом для персонального компьютерного помощника. Их программа распознаёт голос и ищет ответы на запросы, точно как делают Siri от Apple, Google Now от Google, и аналогичные решения от Microsoft и Amazon. Проект под названием Sirius умеет даже больше, чем его аналоги – например, ему можно предоставить картинку и задать по ней вопрос.

Проект спонсируют Google, DARPA, американские военные и Национальный научный фонд США. Он распространяется по лицензии BSD, что означает полную открытость и бесплатность для всех желающих. Значит, любые стартапы смогут реализовать такую функциональность в своих проектах и устройствах.

Каждый новый узел I2P при первом запуске должен откуда то получить начальный список узлов. Для этого существуют специальные сервера (reseed), адреса которых жестко прописаны в коде. Раньше загрузка осуществлялась по http, однако с недавних пор reseed-ы стали переходить на https. Для успешной работы «пурпурного» I2P также потребовалось внести соответствующие изменения. Используемая там криптографическая библиотека crypto++ не поддерживает ssl. Вместо использования дополнительной библиотеки типа openssl, фактически дублирующей криптографию, был выбран рассмотренный ниже вариант.
Начальная загрузка это единственное место в I2P, где используется https.
С другой стороны, статья будет интересно тем кому интересно понять, как работает ssl и попробовать самому.

Вам когда-нибудь хотелось прямо в CSS коде посчитать, в меню 4 элемента или 10? Для четырех задать им ширину по 25%, а если набралось десять — прижать их друг к другу и уменьшить отступы?
Как выяснилось, CSS умеет работать с разным количеством элементов, позволяя избавиться от головных болей и лишнего кода на js.

Квантовая песочница: часть 1
Что такое квантовое состояние? Чем обычное состояние отличается от квантового? В какой момент обычное состояние становится квантовым и что будет, если от него отнять квантовости? Оно всё еще будет квантовым или уже превратится в обычное? Оно же только что было квантовым. Наверное, оно стало запутанным, и кот тоже стал запутанным.

В данной статье постараемся ответить на эти вопросы и разобраться в сути квантовой механики.
Цель: написать простую программу, «имитирующую» квантовую эволюцию, чтобы наконец можно было пощупать эти кубиты ручками.

Здравствуйте, уважемые хабражители!
Недавно, читая хабр, я увидел статью об Android NDK и OpenAL. А в комментариях был задан вопрос о OpenSL ES. Тогда у меня и родилась мысль написать статью об этой библиотеке. Я занимался этой темой, когда мне понадобилось добавить звуки и музыку в игру под Android, написанную на C++, под NDK. Статья не претендует на полноту, здесь будут лишь основы.

Содержание:

1. Краткое описание структур OpenSL ES
2. Инициализация механизма библиотеки и создание объекта для работы с динамиками
3. Проигрывание PCM(wav)
4. Проигрывание MP3, OGG
5. Заключение

Привет Хабр, в этих статьях я попытаюсь осветить тему расширений Microsoft Visual Studio(а попутно ещё и MSBuild), т.к. эта сфера является крайне плохо документированной и вообще покрыта пеленой какой-то загадочности.

На прошлой неделе BBC рассказала, что для новой версии главной страницы использовала методологию БЭМ, созданную в Яндексе. По такому случаю мы решили поднять материалы мастер-класса «Разрабатываем сайт с нуля на полном стеке БЭМ-технологий» и рассказать вам, как начать использовать полный стек БЭМ-технологий в своих проектах.

БЭМ упрощает разработку сайтов, которые нужно быстро создавать и долго поддерживать. Эту технологию используют во фронтенде почти всех сервисов Яндекса, и она уже успела обрасти множеством библиотек и инструментов, которыми мы хотим с вами поделиться.



В статье мы расскажем, в чём преимущество вёрстки независимыми блоками и что такое уровни переопределения, познакомимся с готовыми библиотеками блоков и инструментами для автоматизации сборки. Покажем, как разные инструменты — например, autoprefixer, css-препроцессор Stylus или модульная система YModules — упрощают жизнь разработчика и создают по-настоящему удобную платформу, если встроить их в процесс разработки по БЭМ.

На живом примере мы объясним, в чём польза декларативного подхода, когда одни и те же идеи можно использовать как для CSS, так и для JavaScript. Отдельно остановимся на декларативных шаблонах BEMHTML и BEMTREE, которые позволяют преобразовывать данные в БЭМ-дерево, описанное в формате BEMJSON и, затем в HTML. Рассмотрим в деталях, как написать серверную часть приложения по БЭМ-методологии.

Компания Epic Games объявила о «самом крупном релизе» в истории.

В Unreal Engine 4.7 сделано такое количество важных нововведений, оптимизаций и улучшений, что даже странно, почему ему не присвоен номер версии 5.0.

Как я уже обещал постом ранее, представляю вашему вниманию вторую часть большого рассказа о сжатии изображений. На этот раз речь пойдёт о методах сжатия изображений без потерь.

Мы с моим научным руководителем готовим небольшую монографию по обработке изображений. Решил представить на суд хабрасообщества главу, посвящённую алгоритмам сжатия изображений. Так как в рамках одного поста целую главу уместить тяжело, решил разбить её на три поста:
1. Методы сжатия данных;
2. Сжатие изображений без потерь;
3. Сжатие изображений с потерями.
Ниже вы можете ознакомиться с первым постом серии.

Open Data Protocol (OData) – это открытый веб-протокол для запроса и обновления данных. Протокол позволяет выполнять операции с ресурсами, используя в качестве запросов HTTP-команды, и обмениваться данными в форматах JSON или XML.

OData является одним из лучших стандартов для создания RESTful API.

Вы можете запрашивать данные используя простые HTTP запросы, например:

https://samples.databoom.space/api1/sampledb/collections/persons?$filter=firstname eq 'Lamar'
Найти всех людей по имени Lamar.

OData позволяет задавать огромное число параметров, которые позволяют сформировать очень сложные запросы к источнику данных, например:

https://samples.databoom.space/api1/sampledb/collections/books?$filter=publisher/president/likes/author/firstname eq 'Georgie'&$top=10&$orderby=title
Выбрать все книги, удовлетворяющие следующему условию: президент издательства в котором издана книга, любит книги некоего автора с именем “Georgie”. Результат запроса необходимо отсортировать по названию, выдать первые 10 книг.

Язык запросов OData сопоставим по мощности с SQL.

Эта статья написана прежде всего для программистов C/C++, использующих в своей работе Visual Studio 2013. Поскольку я, как говорится, totally windows guy, то я не могу оценить полезность этой статьи для программистов, не использующих эту среду в своей работе. Итак.

Не секрет, что стандартный аллокатор new/delete/malloc/free в языке C/C++ не блещет быстродействием. Конечно, всё зависит от реализации, но, если говорить об оной от компании Microsoft, то это факт. Кроме того, стандартная реализация аллокатора обладает еще одним фатальным недостатком — фрагментацией памяти. Если в вашей программе происходят частые выделения/освобождения памяти, вы можете обнаружить, что спустя несколько часов работы ваша программа упала по причине нехватки памяти, хотя свободной памяти еще достаточно — просто в результате фрагментации в пуле аллокатора не осталось свободного участка достаточного размера. (Это, кстати, абсолютно реальный случай, который произошел на одном из проектов, в котором я принимал непосредственное участие.)

---

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

---

В кратком курсе компьютерной графики, что я предоставил вашему рассмотрению пару недель назад, мы пользовались методами локального освещения. Что это значит? Это значит, что интенсивность освещения каждой точки мы выбирали независимо от её соседей.

Модель освещения Фонга — классический пример локального выбора:



Финальная интенсивность складывается из трёх слагаемых: окружающее освещение, постоянное значение для всех точек сцены. Диффузное освещение и блики зависят от вектора нормали к данной точке и направления света, но не зависят от геометрии остальной части сцены. Давайте подумаем, а почему, собственно, окружающее освещение было выбрано постоянным для всей сцены?

Экономия электричества в наше время — это хороший способ снизить размер счетов и сохранить немного денег. Экономить можно по-разному, например, просто редко включать свет и ложиться спать в 18.00. Но удовольствия от такой экономии совсем немного, в общем-то, есть и другие, менее жертвенные способы.

Например — установка энергосберегающего оборудования, включая умные светодиодные лампочки. Раньше такие устройства (а это полноценное устройство, а не просто источник света) стоили дорого, но сейчас рынок может предложить гораздо менее затратные решения. При этом такие лампочки могут быть очень функциональными. И ниже, под катом — обзор пяти умных светодиодных лампочек, плюс, в качестве бонуса — описание умного патрона под любую лампу.

Высокоуровневые языки программирования содержат в себе много абстрактных программистских конструкций, таких как функции, условные операторы и циклы — они делают нас удивительно продуктивными. Однако одним из недостатков написания кода на высокоуровневом языке является потенциальное значительное снижение скорости работы программы. Поэтому компиляторы стараются автоматически оптимизировать код и увеличить скорость работы. В наши дни логика оптимизации стала очень сложной: компиляторы преобразуют циклы, условные выражения и рекурсивные функции; удаляют целые блоки кода. Они оптимизируют код под процессорную архитектуру, чтобы сделать его действительно быстрым и компактным. И это очень здорово, ведь лучше фокусироваться на написании читабельного кода, чем заниматься ручными оптимизациями, которые будет сложно понимать и поддерживать. Кроме того, ручные оптимизации могут помешать компилятору выполнить дополнительные и более эффективные автоматические оптимизации. Вместо того чтобы писать оптимизации руками, лучше бы сосредоточиться на дизайне архитектуры и на эффективных алгоритмах, включая параллелизм и использование особенностей библиотек.

Данная статья посвящена оптимизациям компилятора Visual C++. Я собираюсь обсудить наиболее важные техники оптимизаций и решения, которые приходится применить компилятору, чтобы правильно их применить. Моя цель не в том, чтобы рассказать вам как вручную оптимизировать код, а в том, чтобы показать, почему стоит доверять компилятору оптимизировать ваш код самостоятельно.

Эта статья является переводом сразу двух статей от Simon Schreibt. Обе статьи на одну тему и являются взаимодополняющими. Не пугайтесь того, что в начале все набрано большими буквами, это стилистика автора и я постарался максимально её сохранить.

То, что вы видите тут

это сногсшибательные фоны

одной из наиболее прекрасных научно-фантастических игр.

H o m e w o r l d 2

Посмотрите на это фото.



Это совершенно обычная фотография, найденная в Гугле по запросу «железная дорога». И сама дорога тоже ничем особенным не отличается.

Что будет, если убрать это фото и попросить вас нарисовать железную дорогу по памяти?

Если вы ребенок лет семи, и никогда раньше не учились рисовать, то очень может быть, что у вас получится что-то такое: