В прошлой части мы узнали что из себя представляет игра на UnrealEngine, научились строить геометрию, и расставлять акторов. В комплекте с играми на UnrealEngine и даже UnrealRuntime довольно много стандартных акторов, таких как декорации, всевозможные тригеры, оружие и прочие полезные вещи. При их грамотном использовании, можно делать разнообразные интересные уровни для игр, однако, полную свободу творчества это не даст. У игры будет стандартное начало, стандартные правила выигрыша и поражения, даже ввести лишнюю кнопку управления будет нельзя. Вот тут и пришла пора познакомится с UnrealScript. Сразу оговорюсь если вы гуру UnrealScript то скорей всего вам будет не интересно. Остальным добро пожаловать под кат.

Как-то мы сидели в баре с Джошем Лонгом и ещё несколькими друзьями с работы, когда он обнаружил, что я на «эй, ты!» с математикой. А он как раз недавно наткнулся на вот этот вопрос на StackOverflow и сейчас спросил меня, что это означает:



Однако, перед выяснением смысла данной китайской грамоты, думаю, стоит в принципе получить представление о том, для чего вообще это нужно. Пост в блоге Даниэля Спивака (перевод) даёт по-настоящему хорошее объяснение конечной цели алгоритма Хиндли-Милнера (в дополнение к углубленному примеру его применения):

Функционально говоря, Хиндли-Милнер (или Дамас-Милнер) — это алгоритм для вывода типов, основанный на рассмотрении того, как они используются. Он буквально формализует интуитивное знание о том, что тип может быть выведен через функционал, который он поддерживает.

Итак, мы хотим формализовать алгоритм вывода типа для любого заданного выражения. В этом посте я собираюсь остановиться на том, что означает «формализовать что-то», а затем описать «кирпичики» формализации Хиндли-Милнера. Во второй части я дам более конкретное описание этих блоков. Наконец, в третьей части я переведу вопрос со StackOverflow.

В прошлой статье мы вплотную подошли к решению задачи лемматизации и выяснили, что, хотим мы этого или нет, но нам придется в том или ином виде хранить словарь со всеми словами описываемого языка.

Для русского языка это несколько сотен тысяч слов. Может быть, это не экономично, зато дает нам очень много бонусов.

Во-первых, мы можем проверить, есть ли слово в словаре. С помощью правил, основанных на регулярных выражениях, мы не выясним, есть слово «мымымымыться» в русском языке. Окончание вполне подчиняется правилам русского языка, повторение слогов – тоже не исключительный случай. Регулярное выражение это слово пропустит, но на самом деле никакого «мымымымыться» в русском языке не существует.

Другая задача, которую решает словарь, хранимый в морфологии, – это исправление ошибок. Как только мы не находим в словаре какого-то слова, зато обнаруживаем там другое слово на коротком расстоянии Левенштейна до искомого, мы принимаем решение об исправлении.

Привет, Хабравчане!

В последнее время тема Tizen вызывает всё больший интерес, но многих смущает процесс начальной установки Tizen SDK и настройки среды разработки. Для упрощения знакомства с Tizen SDK мы решили создать Tizen SDK Live образы на базе Ubuntu, Xubuntu и Lubuntu, которые представляют из себя образы ОС с уже установленным Tizen SDK.



Поэтому вооружайтесь флешками пошустрее и добро пожаловать под кат за инструкциями по созданию загрузочной флешки с Tizen SDK Live.

1. Введение
2. Объекты. Голова
3. Объекты. Хвост
4. Структуры процесса

Помимо изучения стандартной библиотеки, всегда интересно, а иногда и полезно, знать, как язык устроен изнутри. Андрей Светлов (svetlov), один из разработчиков Python, советует всем интересующимся серию статей об устройстве CPython. Представляю вам перевод первого эпизода.

Мой друг однажды сказал мне: «Знаешь, для некоторых людей язык C — это просто набор макросов, который разворачивается в ассемблерные инструкции». Это было давно (для всезнаек: да, ещё до появления LLVM), но эти слова хорошо мне запомнились. Может быть, когда Керниган и Ритчи смотрят на C-программу, они на самом деле видят ассемблерный код? А Тим Бёрнерс-Ли? Может он сёрфит интернет по-другому, не так, как мы? И что, в конце концов, Киану Ривз видел в том жутком зелёном месиве? Нет, правда, что, чёрт побери, он там видел?! Эм… вернёмся к программам. Что видит Гвидо ван Россум, когда читает программы на Python?

Еще в ноябре 2012 года, я написал сообщение в блоге озаглавленное как "ActionBar в движении". Эта статья в основном касалась методики того, как красиво и уникально оживить ваш ActionBar . Хотя я упомянул некоторые из возможностей применения данного эффекта, я никогда не имел времени, чтобы добавить данный вид анимации ActionBar к какому-либо из моих собственных приложений. Но я видел в Play Store приложение использовавшее его.

Будучи на Google I/O, я наконец нашел приложение, использующее в ActionBar технику анимации. Давайте будем честными, это буквально взорвало мой взгляд когда я в первый раз это увидел. Я влюбился в хороший, тонкий и чрезвычайно полезный анимационный эффект, и, вероятно, даже больше, чем в само приложение! Я уверен, вы знаете приложение о котором я говорю, так как оно было представлено во время Google I/O. Это приложение Play Music!

Последнее обновление Play Music (v5.0) претерпело полный редизайн и внешний вид страниц с описанием исполнителя и альбома. Если вы откроете такую страницу, то вы заметите, что ActionBar изначально невидим и наслаивается на большое изображение, описывающее исполнителя или альбом. Но как только вы начинаете прокручивать страницу вниз (если это возможно), то ActionBar постепенно проявляется. ActionBar оказывается полностью непрозрачным, когда изображение становится прокрученным за экран.

Привет!

Многие используют Base64 кодирование, реже Base32 и еще реже ZBase32 (вы знаете о таком?), но не все понимают их алгоритмы. В статье я описываю достоинства, недостатки данных кодировок, а также рассказываю о их реализации.

Оригинальный pdf (на английском)
Переведённый pdf (на русском)

Здравствуй, Хабрахабр!

Недавно я писал о том, что Google добавил поддержку ActionBar в свою Support Library. Думаю, стоит рассказать, как же им пользоваться. Под катом — инструкция по правильному импорту библиотеки в свой проект и основные моменты использования SupportActionBar.

Раньше автоматический перевод работал следующим образом:

1. Анализировал формы слов в исходном предложении;
2. Пытался подобрать одну из синтаксических схем исходного языка, в которую подошло бы предложение с найденными формами;
3. Находил соответствующую синтаксическую схему для целевого языка;
4. Находил перевод для каждой из словоформ в исходном предложении;
5. Слова-переводы ставил в форму, необходимую для целевой синтаксической схемы.

Современные технологии пытаются пойти дальше.

Привет, %username%!
Недавно на хабре была опубликована очень спорная статья под названием «Эксперты призывают готовиться к криптоапокалипсису». Честно говоря, я не согласен с выводами авторов о том, что «голактеко опасносте», все скоро взломают и подорожает гречка. Однако я хочу поговорить не об этом.
В комментариях к той статье я высказал мнение, что кое в чем докладчики правы и переходить на эллиптическую криптографию уже давно пора. Ну в самом деле, кто-нибудь видел в интернете ECDSA сертификат? Хотя стандарту уже без малого 13 лет, мы продолжаем по старинке использовать старый добрый RSA. В общем сказал я это, и как это часто бывает, задумался а так ли необходим переход на «эллиптику»? Да и что это за зверь такой эллиптическая криптография? Какие имеет плюсы, минусы, тонкости. Одним словом, давайте разбираться.

По долгу службы мне периодически приходится пользоваться профайлером, так как требования к производительности серверов задокументированы и не могут опускаться ниже определенного уровня. Помимо некоторых очевидных архитектурных изменений и решений частенько находятся повторяющиеся места от модуля к модулю, от одного проекта к другому, которые создают дополнительную нагрузку на виртуальную машину, которыми и хочу поделиться.
Так уж случилось, что на глаза чаще всего попадался код работы с Date потому с него и начнем:

Date

Не один десяток раз я имел возможность наблюдать, как во время обработки одного запроса от пользователя в нескольких разных местах создается новый объект даты. Чаще всего цель одна и та же — получить текущее время. В простейшем случае это выглядит так:

    public boolean isValid(Date start, Date end) {
        Date now = new Date();
        return start.before(now) && end.after(now); 
    }

Казалось бы — вполне очевидное и правильное решение. В принципе, да, за исключением двух моментов:

• Использовать Date сегодня в java — уже, пожалуй, моветон, учитывая тот факт, что почти все методы в нем уже Deprecated.
• Нету смысла создавать новый объект даты, если вполне можно обойтись примитивом long:

    public boolean isValid(Date start, Date end) {
        long now = System.currentTimeMillis();
        return start.getTime() < now && now < end.getTIme(); 
    }

SimpleDateFormat

Очень часто в веб проектах возникает задача перевести строку в дату или наоборот дату в строку. Задача довольно типичная и чаще всего выглядит так:

    return new SimpleDateFormat("EEE, d MMM yyyy HH:mm:ss Z").parse(dateString);

Это правильное и быстрое решение, но если серверу приходится парсить строку на каждый пользовательский реквест в каждом из сотен потоков — это может ощутимо бить по производительности сервера в виду довольно тяжеловесного конструктора SimpleDateFormat, да и помимо самого форматера создается множество других объектов в том числе и не легкий Calendar (размер которого > 400 байт).

Ситуацию можно было бы легко решить, сделав SimpleDateFormat статическим полем, но он не является потокобезопасным. И в конкурентной среде легко можно словить NumberFormatException.

Вторая мысль — использовать синхронизацию. Но это таки довольно сомнительная вещь. В случае большой конкуренции между потоками, мы можем не просто не улучшить производительность но и ухудшить.

Но решения есть и их как минимум 2:

• Старый, добрый ThreadLocal — cоздаем SimpleDateFormat для каждого потока 1 раз и переиспользуем для каждого последующего запроса. Данный подход поможет ускорить парсинг даты в 2-4 раза за счет избежания создания объектов SimpleDateFormat на каждый запрос.
• Joda и ее потокобезопасный аналог SimpleDateFormat — DateTimeFormat. Хоть йода в целом и медленнее дефолтного Java Date API в парсинге дат они идут наравне. Несколько тестов можно глянуть тут.

Совсем недавно вышла новая версия Android — 4.3. Уже задолго до его релиза были утечки сперва для Galaxy S4, а потом и Nexus 4. В этих прошивках я сразу же обнаружил библиотеки для работы с OpenGL ES 3.0, что несказанно обрадовало — слухи о том, что демонстрированные еще в марте демки OpenGL ES 3.0 на HTC One работают на родных библиотеках Android, подтвердились (равно и как слухи о поддержке Bluetooth Low Energy).

И вот в пятницу вечером пришли OTA обновления одновременно на два наших устройства — Nexus 4 и Nexus 10. На Nexus 7 обновление пока 4.3 не пришло, но это нас нисклько не огорчает (почему — объясню позже). Разумеется, руки зачесались это добро опробовать.

На Хабре уже был пост о Технопарке, и даже рассказы о курсах (1, 2), которые в нем проходят. Сегодня мы публикуем первую часть мастер-класса, который для студентов Технопарка провел Андрей Андрианов из ABBYY.

Для начала не лишним будет вспомнить, что такое морфология, а также какое отношение она имеет к лингвистике. За этим предлагаю пройти под кат к содержимому первого поста серии.

Введение

В данной статье пойдет речь о методе распознавания рукописного ввода путем анализа всех точек плоскости и перебора всевозможных комбинаций с целью отыскать наилучшее наложение контрольных точек на ранее описанные фигуры. Поясню.
Рукописный ввод — это рисование мыслимым «пером» определенной фигуры. Рисование в компьютерных системах — это сохранение в графической памяти информации обо всех пикселях графического контекста. «Точка на плоскости» в математике — понятие абстрактное. В компьютерной же графике за этим понятием скрывается «пиксель». Данный алгоритм распознавания будет анализировать предоставленный ему набор точек( пикселей ) и пытаться в нем отыскать наиболее возможную и похожую фигуру. Фигура, в свою очередь, это каркас, содержащий лишь основные( контрольные ) точки, делающие фигуру уникальной.

Матчасть

Вообще говоря, сердце алгоритма — всем известная со времен школы Теорема Косинусов, являющаяся обобщенной теоремой Пифагора. Зная координаты трех точек плоскости и их порядок «появления» на ней, мы можем с легкостью определить угол, описанный этими точками( Вершина угла — вторая по счету точка ):

A( x1;y1 )
B( x2;y2 )
C( x3;y3 )

расстояния между точками находятся по теореме Пифагора

a^2 = b^2 + c^2 — 2*b*c*cos(ALPHA)
cos(ALPHA) = (b^+c^-a^) / 2*b*c

Зная косинус, величину угла легко можно вычислить.

Среди набора точек, которые подаются на вход алгоритма, необходимо «подставить» точки во всевозможные каркасы фигур( о них выше ) и выбрать наилучшее решение среди найденных. Делается это следующим образом:

1. Мы берем первую и последнюю точки каркасов фигур. Уже две есть, осталось отыскать третью ( для нахождения величины угла ).
2. Поиск третьей осуществляется перебором все последующих точек после первой. Решение включать точку в предполагаемый каркас фигуры принимается на основе двух анализов:
   
   • Попытка подставить точку в угол( в качестве третьей, заключительной ) и проверить его на соответствие величине того же угла в каркасе реальной фигуры.
   • Проверить отношение сторон получившегося угла с тем же отношением сторон угла в каркасе реальной фигуры.
   
   

Если эти два условия выполняются, то алгоритм принимает решение о включении точки из набора точек в мыслимый каркас( при этом увеличиваем величину похожести на текущую анализируемую фигуру ).

Если, допустим, у нас есть несколько анализируемых каркасов, например, «8» и «6». И результат алгоритма распознавания: «8»-80%, «6» — 90%, то решение принимается в пользу той фигуры, в каркасе которой присутствует больше контрольных точек, т.е в пользу восьмерки.

Процент сходства набора точек с точками в каркасе высчитывается просто: суммируются все точки, которые сошлись с теми же точками в каркасе и находится отношение. Допустим, если в каркасе N контрольных точек, а у нас сошлось M, то процент сходства — M / N * 100

Иногда требуется вставить формулу в блог или форум, причем сделать это красиво. В статье приведен обзор сервисов предоставляющих такую услугу.

В этой части: компоненты пользовательского интерфейса. Предыдущая часть тут.

IntelliJ IDEA включает в себя большое количество пользовательских Swing-компонентов. Использование этих компонентов в ваших плагинах гарантирует, что они будут выглядеть и работать согласовано с остальным пользовательским интерфейсом IDE и часто позволяет уменьшить размер кода, по сравнению с использованием стандартных Swing-компонентов.

Меню и панели инструментов

Меню и панели инструментов (тулбары) строятся с использованием системы действий (как уже было описано во второй части).

В этом посте будут рассмотрены пять путей повышения эффективности кода, помогающие сборщику мусора проводить меньше времени за выделением и освобождением памяти. Долгая процедура сборки мусора может привести к явлению, известному как «Stop the world».

Общие сведения

Сборщик мусора (Garbage Collector, GC) существует для обработки большого количества выделений памяти под короткоживущие объекты (например, объекты выделенные в процессе рендеринга веб-страницы, устаревают сразу как только страница показана).

GC в этом случае использует так называемое «молодое поколение» («young generation») — сегмент кучи, где размещаются новые объекты. Каждый объект имеет поле «возраст» («age», находится в заголовке объекта), который определяет сколько сборок мусора он пережил. Как только достигнут определенный возраст, объект копируется в другую область кучи, называемую «старым» («old») поколением.

Процесс все еще эффективен, но уже становится заметен. Способность уменьшить количество выделений памяти под временные объекты, поможет нам увеличить производительность, особенно в широко масштабированных окружениях или в Android-приложениях, где ресурсы более ограничены.

Ниже определены пять путей, которые можно использовать в повседневной разработке для повышения эффективности работы с памятью, при этом не особо тратят наше время и не снижают читаемость кода.

В этой части: рефакторинги, форматирование, настройки и другие полезные функции. Предыдущая часть.

Рефакторинг «Переименование»

Операция переименования в IntelliJ IDEA похожа на «Find Usages», IDEA использует те же правила для поиска элементов для переименования и тот же индекс слов для нахождения файлов, в которых могут быть ссылки на элемент, который будет переименован.

Когда выполняется этот рефакторинг, на целевом элементе вызывается метод PsiNamedElement.setName(), а для всех ссылок на него – метод PsiReference.handleElementRename(). Оба метода выполняют одно основное действие – замену нижележащего AST-узла, новым, содержащим введенный пользователем текст. Создание полностью корректного AST бывает довольно сложным, но можно воспользоваться следующим методом: создать фиктивный файл пользовательского языка, содержащий необходимый узел, и затем скопировать его.

Вступление

Некоторый интерес сообщества к моей первой статье, заставил меня усиленно поработать над orm. Мне еще не все в нем нравится (где-то код не оптимизирован; где-то реализация не такая, как я хотел; не хватает проверок и возможно стабильности), но он выполняет все необходимые в текущей момент мне функции. И так, встречайте: UcaOrm!