Как я пришел к покупке приточной вентиляции для квартиры с готовым ремонтом. Как купил ее за 150к и чуть не потратил деньги зря. Статья будет полезна тем, кто планирует купить очиститель воздуха, бризер или приточку.
creator
Это норма: что такое карты нормалей и как они работают
Большинство найденных объяснений было слишком техническим, неполным или чересчур сложным для моего понимания, поэтому я решил попробовать объяснить собранную мной информацию. Я понимаю, что эти объяснения могут быть неполными или не совсем точными, но всё равно попробую.
Первые созданные человеком 3D-модели выглядели примерно так:
Это замечательно, но у такой модели есть очевидное ограничение: она выглядит слишком полигональной.
Наиболее очевидное решение: добавить больше полигонов, сделав поверхность более равномерной и гладкой, вплоть до того, чтобы полигоны казались единой гладкой поверхностью. Но оказывается, для того, чтобы сделать поверхности наподобие сфер гладкими, нужно огромное количество полигонов (особенно сегодня).
Это норма — 2: как запекаются карты нормалей
Общий принцип запекания карты нормалей относительно прост: у нас есть lowpoly-модель с UV-координатами и highpoly-модель; мы переносим информацию о нормалях с highpoly на lowpoly. Благодаря этому lowpoly будет отражать свет так же, как highpoly.
Во время этого процесса программа запекания по сути испускает лучи из lowpoly, следуя по нормалям вершин и ища higpoly. Это самый важный аспект создания карт нормалей, и бОльшая часть проблем, возникающих при работе с картами нормалей, связан с ним.
Если вы не контролируете нормали вершин lowpoly-модели, то потеряете контроль над картой нормалей.
Как линейное время превращается в Windows в O(n²)
Недавно я столкнулся с многоминутными задержками на моей рабочей станции. После расследования выяснилось, что причина проблемы заключалась в блокировке, которая могла длиться по пять минут, во время которых источник блокировки в основном крутился в цикле из девяти инструкций.
Для меня очень важно подбирать хорошие заголовки для своих постов, но я сразу же вспомнил, что подходящее название «48 ядер заблокированы девятью инструкциями» уже занято [перевод на Хабре] постом, написанным меньше месяца назад. Количество заблокированных процессоров отличается, а цикл немного длиннее, но на самом деле всё это заставляет испытывать дежавю. Поэтому пока я объясняю новую найденную проблему, мне был хотелось поразмыслить над тем, почему это случается постоянно.
Почему это происходит?
Грубо говоря, такие проблемы возникают вследствие наблюдения, которое я назову Первым законом Доусона о вычислениях: O(n2) — это магнит для алгоритмов, которые плохо масштабируются: они достаточно быстры, чтобы попасть в продакшен, но достаточно медленны, чтобы всё портить, когда туда попадут.
O(n2) в действии — данные взяты из моего случая
Методы наименьших квадратов: текст, написанный программистом для программистов
Итак, задача на сегодня: научиться простейшей обработке геометрии, чтобы, например, суметь преобразовать мою голову в истукана с острова Пасхи:
CMake и C++ — братья навек
В процессе разработки я люблю менять компиляторы, режимы сборки, версии зависимостей, производить статический анализ, замерять производительность, собирать покрытие, генерировать документацию и т.д. И очень люблю CMake, потому что он позволяет мне делать всё то, что я хочу.
Многие ругают CMake, и часто заслуженно, но если разобраться, то не всё так плохо, а в последнее время очень даже неплохо, и направление развития вполне позитивное.
В данной заметке я хочу рассказать, как достаточно просто организовать заголовочную библиотеку на языке C++ в системе CMake, чтобы получить следующую функциональность:
- Сборку;
- Автозапуск тестов;
- Замер покрытия кода;
- Установку;
- Автодокументирование;
- Генерацию онлайн-песочницы;
- Статический анализ.
Кто и так разбирается в плюсах и си-мейке может просто скачать шаблон проекта и начать им пользоваться.
C++ и CMake — братья навек, часть II
В предыдущей части данного занимательного рассказа говорилось об организации заголовочной библиотеки в рамках генератора систем сборки CMake.
В этот раз добавим к нему компилируемую библиотеку, а также поговорим о компоновке модулей друг с другом.
Как и прежде, тем, кому не терпится, могут сразу перейти в обновлённый репозиторий и потрогать всё своими руками.
Пример простой нейросети, как результат разобраться что к чему
В конечном итоге, как мне показалось, нет лучше способа разобраться, чем просто взять и создать свой маленький проект.
Процедурная генерация планет
От переводчика:
Представляю вашему вниманию статью авторства Andy Gainey, в прошлом независимого разработчика игровых инструментов, ныне сотрудника Paradox Development Studio. На мой взгляд, автор играючи создал один из лучших процедурных генераторов планет с открытым исходным кодом.
Радикальное продление жизни: вещества против старения
Картина Евгении Кашиной «Эликсир бессмертия»
Что нужно делать, чтобы увеличить свои шансы на долгую и здоровую жизнь? Поддерживайте физическую активность, ешьте больше овощей и фруктов, хорошо спите, гуляйте на свежем воздухе, избегайте стрессов, регулярно проходите медицинское обследование — этим рекомендациям уже больше ста лет. На самом деле все бесполезно — вы все равно умрете.
Но есть и хорошие новости: в эпоху нейросетей, генной терапии и машинного обучения стало возможным изучить процесс старения клеток, тканей и органов. Уже сейчас мы знаем некоторые методы замедления скорости старения, а через 10–20 лет, возможно, научимся обращать эти процессы вспять. В любом случае, лучше прямо сейчас задаться целью прожить здоровым дольше, чтобы своими глазами увидеть, сможет ли наука окончательно решить вопрос патологии старения.
Работаем с нейросетями: чек-лист для отладки
Код программных продуктов для машинного обучения часто бывает сложным и довольно запутанным. Обнаружение и ликвидация багов в нем — ресурсоемкая задача. Даже простейшие нейросети с прямой связью требуют серьезного подхода к сетевой архитектуре, инициализации весов, оптимизации сети. Небольшая ошибка может привести к появлению неприятных проблем.
Эта статья посвящена алгоритму отладки ваших нейронных сетей.
Умножение матриц: эффективная реализация шаг за шагом
Введение
Умножение матриц — это один из базовых алгоритмов, который широко применяется в различных численных методах, и в частности в алгоритмах машинного обучения. Многие реализации прямого и обратного распространения сигнала в сверточных слоях неронной сети базируются на этой операции. Так порой до 90-95% всего времени, затрачиваемого на машинное обучение, приходится именно на эту операцию. Почему так происходит? Ответ кроется в очень эффективной реализации этого алгоритма для процессоров, графических ускорителей (а в последнее время и специальных ускорителей матричного умножения). Матричное умножение — один из немногих алгоритмов, которые позволяет эффективно задействовать все вычислительные ресурсы современных процессоров и графических ускорителей. Поэтому не удивительно, что многие алгоритмы стараются свести к матричному умножению — дополнительная расходы, связанные с подготовкой данных, как правило с лихвой окупаются общим ускорением алгоритмов.
Так как реализован алгоритм матричного умножения? Хотя сейчас существуют множество реализаций данного алгоритма, в том числе и в открытых исходных кодах. Но к сожалению, код данных реализаций (большей частью на ассемблере) весьма сложен. Существует хорошая англоязычная статья, подробно описывающая эти алгоритмы. К моему удивлению, я не обнаружил аналогов на Хабре. Как по мне, этого повода вполне достаточно, чтобы написать собственную статью. С целью ограничить объем изложения, я ограничился описанием однопоточного алгоритма для обычных процессоров. Тема многопоточности и алгоритмов для графических ускорителей явно заслуживает отдельной статьи.
Процесс изложения будет вестись ввиде шагов с примерами по последовательному ускорению алгоритма. Я старался писать максимально упрощая задачу, но не более того. Надеюсь у меня получилось…
35% доходность акций на альтернативных данных
Торговля на альтернативных (нестандартных) данных становится модным и перспективным. На днях попал в руки любопытный датасет от Московской Биржи по популярным акциям. После поверхностного исследования удалось получить привлекательный результат c хорошими доходностями. Подробности под катом
На столбе висят три глаза, или сказ о том, что пяти ног ATtiny13 вполне достаточно
КДПВ «Ой, всё».
Мало шансов, что сей лонгрид станет живительным источником мудрости интеллектуалам, искушенным в тайнах гадания на картах Карно и познавшим потаенный смысл Третьей Нормальной Формы. Но если вы зачем-то трогали руками arduino, в кладовке пылится паяльник, понимаете, почему у батарейки один плюс, а у С++ два, то вас не смогут оставить равнодушными поистине волшебные и удивительные чудеса. Итак, имею удовольствие рекомендовать вам номера сегодняшнего представления бродячего цирка «Саман с Самшитом»:
- Добавление RAM и ROM в ATtiny13!
- Искусственный интеллект в микропроцессор — про и контра, или спящая красавица — ну она не дура ли?
- Или все таки dura lex sed lex?
- Как добавить ножек в ATtiny13?
- Пару слов о пятом измерении: как впихнуть невпихуемое?
- Распиливание напополам не-девствениц с перемешиванием содержимых половин (с гарантией восстановления).
- Номер «Кормление страждущих» (см. более ранний случай насыщения пяти тысяч человек пятью ячменными хлебами и двумя рыбами).
Если хотя бы один из фокусов пригодится в будущем каждому двадцатому читателю, буду доволен, статья была написана не зря.
Книга «Совершенный алгоритм. Основы»
Алгоритмы — это сердце и душа computer science. Без них не обойтись, они есть везде — от сетевой маршрутизации и расчетов по геномике до криптографии и машинного обучения. «Совершенный алгоритм» превратит вас в настоящего профи, который будет ставить задачи и мастерски их решать как в жизни, так и на собеседовании при приеме на работу в любую IT-компанию. Тим Рафгарден расскажет об асимптотическом анализе, нотации большое-О, алгоритмах «разделяй и властвуй», рандомизации, сортировки и отбора. Книга адресована тем, у кого уже есть опыт программирования. Вы перейдете на новый уровень, чтобы увидеть общую картину, разобраться в низкоуровневых концепциях и математических нюансах.
Как заставить игру работать с частотой 60fps
while(running) {
update();
render();
display();
}
Очень просто! Теперь игра работает с 60fps и всё идёт как по маслу. Готово. Спасибо, что прочитали этот пост.
Ну ладно, очевидно, что всё не так хорошо. Что если у кого-то слабый компьютер, который не может рендерить игру с достаточной для обеспечения 60fps скоростью? Что если кто-то купил один из тех крутых новых 144-герцовых мониторов? Что если он отключил в настройках драйвера vsync?
Вычисления в 128 символах: победители конкурса однострочников Wolfram
Каждый год на технологической конференции Wolfram проходит конкурс однострочников для программ на языке Wolfram длиной максимум 128 символов. Нашим сотрудникам запрещено в нём участвовать, но каждый год от них приходят заявки и просьбы, которые приходится отклонять. Чтобы дать им возможность проявить себя и показать, насколько крутые программы они делают, в этом году мы впервые организовали внутренний конкурс однострочников.
Унифицированная обработка ошибок (C++ вариант для микроконтроллеров)
std
не совсем подходят для реализации в микроконтроллере. Существуют также некоторые ограничения в использовании динамически выделяемой памяти, RTTI, исключений и так далее. В общем случае, чтобы писать компактный и быстрый код нельзя просто так взять библиотеку std
и начать пользоваться, скажем операторами типа typeid
, потому что необходима поддержка RTTI, а это уже накладные расходы, хоть и не очень большие.Поэтому иногда приходится изобретать велосипеды, чтобы выполнить все эти условия. Таких задач немного, но они есть. В данном посте, хотелось бы рассказать про вроде бы как простую задачку — расширить коды возврата существующих подсистем в ПО для микроконтроллера.
Нечёткий мир шума Перлина
Что такое шум Перлина?
Шум Перлина придуман в 1983 году Кеном Перлином (получившим за это достижение премию Американской Академии кинематографических искусств и наук). Видите ли, в те времена все стремились к фотореализму, но его всегда не хватало. Кен Перлин придуман этот алгоритм шума, чтобы избавиться от жалкого «компьютерного» внешнего вида 3D-моделей. Шум — это генератор случайных чисел в компьютерной графике. Это случайный неструктурированный паттерн, он полезен в тех случаях, когда требуется источник подробных деталей, недостающих в очевидной структуре1. Шум Перлина — это многомерный алгоритм, используемый в процедурной генерации, текстурах, генерации рельефа, генерации карт, генерации поверхностей, генерации вершин, и так далее, и тому подобное.
Где покупать радиодетали и компоненты? Часть I: Россия
а) которые заточены под любителей DIY и делают свои собственные крутые продукты: конструкторы, модули, обучающие курсы и т.д.;
б) для профи, с широкой номенклатурой электронных компонентов.
Продолжение: Часть II: зарубежные магазины
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Москва, Москва и Московская обл., Россия
- Registered
- Activity