Эмулятор который идет в комплекте с Android SDK, не очень шустрый.
Основная идея использовать VirtualBox + Android X86, для преодоления проблем с производительностью.

Что нам необходимо:
Среда разработки Eclipse + Android SDK тут,
а также VirtualBox.

Под катом много картинок, и процесс установки, а также некоторые полезные советы.

Несколько дней назад я предложил позадавать на Хабре интересующие вопросы по Canvas. Под Хабракатом — ответы на 27 вопросов.

Введение

Добрый день.
Использую, как и многие, крупный торрент-трекер — rutracker.org, однако есть одна особенность которая меня раздражает.
Это добавление в список трекеров адреса ix*.rutracker.net, который служит для непонятных мне целей. Однако который часто (у меня — практически всегда) выдаёт ошибки (502 Bad Gateway и 0 No Response). Торрент-клиент (у меня Transmission) помечает торрент сломанным. Что само собой довольно сильно мне мешает. Особенно если учесть особенность Transmission — она задаёт статус торрента по последнему ответу трекера. То есть опрашиваем ix*, он возвращает ошибку, торрент помечается как Broken, через n минут/секунд опрашивается следующий трекер из списка — bt*.rutracker.org или retracker.local, которые возвращают успешный код и торрент снова становится нормальным. Такая чехарда не особо меня радует.

Решение банально — убрать этот нехороший адрес из списка. Однако файлов у меня много, из каждого вручную вырезать совсем не хочется, да и дополнительное действие при добавлении нового торрента выполнять тоже не было никакого желания. Поэтому принял решение разобраться в формате и автоматизировать удаление трекера из списка.

На блоге одного из создателей Aquaria и Spelunky есть любопытный пост с советами для тех, кто испытывает проблемы с доведением до конца своих игровых проектов. Этот список советов оказался для меня своего рода «зеркалом», в котором отражены многие проблемы, с которыми сталкивался я сам, и я был удивлен тем, насколько хорошо автору удалось уловить суть этих проблем и предложить свои решения, зачастую бескомпромисные.

Приближаясь к заключительной стадии разработки моей игры, я много думал о том, как завершать выполнение проектов в целом. Я заметил, что вокруг много действительно талантливых разработчиков, у которых возникают проблемы с доведением до конца игровых проектов. По правде говоря, я и сам оставил позади себя ряд незавершенных игр… Думаю, у многих та же ситуация. Не всякий проект удается, по разным причинам. Однако если вы стали замечать, что постоянно забрасываете проекты, которые имеют неплохой потенциал, вероятно, стоит оглянуться назад и изучить тому причины.

В статье расскажу как достаточно быстро перечислить связные объекты на бинарном растре. Этот алгоритм мы использовали для распознавания изображений и текстов; он отличается от подобных высокой скоростью обработки (на картинках до 3200x2400, с некоторыми оговорками, он отрабатывает за миллисекунды) и доступностью в понимании (при наличии некоторых знаний C++). Отмечу, что исходная картинка будет трактоваться алгоритмом как «только для чтения» (зачем портить то, с чем могут работать другие методы), и в связи с этим, алгоритму потребуется небольшое количество дополнительной памяти. Кроме того, внешние контуры являются полезным объектом для анализа и векторизации изображений.

Перед тем как начать переносить реализацию вычислительного алгоритма на видеокарту стоит задуматься — получим ли мы желаемый прирост производительности или только потеряем время. И несмотря на обещания производителей о сотнях GFLOPS, у современного поколения карт есть свои проблемы, о которых лучше знать заранее. Я не буду глубоко уходить в теорию и рассмотрю несколько существенных практических моментов и сформулирую некоторые полезные выводы.

В далекие времена, для IT-индустрии это 70-е годы прошлого века, ученые-математики (так раньше назывались программисты) сражались как Дон-Кихоты в неравном бою с компьютерами, которые тогда были размером с маленькие ветряные мельницы. Задачи ставились серьезные: поиск вражеских подлодок в океане по снимкам с орбиты, расчет баллистики ракет дальнего действия, и прочее. Для их решения компьютер должен оперировать действительными числами, которых, как известно, континуум, тогда как память конечна. Поэтому приходится отображать этот континуум на конечное множество нулей и единиц. В поисках компромисса между скоростью, размером и точностью представления ученые предложили числа с плавающей запятой (или плавающей точкой, если по-буржуйски).

Арифметика с плавающей запятой почему-то считается экзотической областью компьютерных наук, учитывая, что соответствующие типы данных присутствуют в каждом языке программирования. Я сам, если честно, никогда не придавал особого значения компьютерной арифметике, пока решая одну и ту же задачу на CPU и GPU получил разный результат. Оказалось, что в потайных углах этой области скрываются очень любопытные и странные явления: некоммутативность и неассоциативность арифметических операций, ноль со знаком, разность неравных чисел дает ноль, и прочее. Корни этого айсберга уходят глубоко в математику, а я под катом постараюсь обрисовать лишь то, что лежит на поверхности.