Игры и программирование — этот симбиоз помогает новичкам освоить азы кодинга, а опытным разрабам — освежиться и отвлечься от трудных повседневных задач. Вроде бы и развлекаешься, но в то же время с пользой для мозгов. Предлагаем вам вторую часть подборки игр, в которых нужно писать код. Если пропустили первую часть, тоже рекомендуем посмотреть, там много интересного.

Улучшаем дизайн проекта с помощью тактически грамотных действий, а не таланта.

Нравится вам это или нет, каждый веб-разработчик неизбежно сталкивался с ситуациями, когда ему необходимо принять решение, касающееся визуального дизайна.

Возможно, в компании, в которой вы работаете, нет штатного дизайнера, и вам необходимо реализовать интерфейс для нового функционала. Или, может быть, вы решили подработать на побочном проекте, и хотели бы, чтобы он выглядел лучше, чем «ещё один bootstrap-сайт».

Легко опустить руки и сказать: «Я никогда не смогу сделать это должным образом, я не художник!», Но, оказывается, есть уйма ловких приёмов, которые вы сможете использовать, чтобы поднять свою работу на другой уровень, не имея опыта в графическом дизайне.

Под катом семь простых идей, которые вы сможете использовать для улучшения своих проектов.

1. Для создания иерархии используем цвет и вес вместо размера

Эта история началась с функции “Рядом” в одном из наших мобильных приложений. Мы хотели, чтобы пользователи могли быстро создать групповой чат или добавить находящихся рядом пользователей в друзья. Мы попробовали решить эту задачу при помощи геолокации, Bluetooth, Wi-Fi и ультразвука, но у каждого из способов мы обнаружили критичные в нашем случае недостатки.

В итоге мы придумали новый способ. Он основан на поиске совпадения окружающего шума: если устройства слышат одно и то же, то, скорее всего, они находятся рядом.

В статье мы расскажем о принципе его работы, а также рассмотрим достоинства и недостатки других распространенных способов обнаружения устройств.

Майкл Эндрюс рассказал, как он использовал модульный подход при создании красивого фрагмента выдуманного города; интересная работа с освещением и архитектурой.

Введение

Привет, меня зовут Майкл Эндрюс. Мне двадцать лет, я студент из северного Нью-Джерси. Сейчас я учусь на третьем курсе колледжа Чемплейн по специальности «игровая графика и анимация». Я специализируюсь на моделировании твердотельных пропсов, текстурировании и графике окружений. До недавнего времени я работал только над учебными проектами, создавал различные пропсы и окружения для развития моих художественных и технических навыков. Программа колледжа дала мне инструменты, необходимые для успешной работы после выпуска. Я только что окончил семестр в Монреале, где учился у Винсента Джойала (Vincent Joyal), который помог мне понять графику окружений и научил создавать достойные работы.

Проект

В начале каждого проекта я в первую очередь смотрю на общую картину и решаю, какие основные аспекты я хочу передать. Нынешняя моя работа основывается на концепте Джиорджио Греку (Giorgio Grecu). С самого начала я знал, что хочу передать масштаб и атмосферу картины. Я осознавал, что для меня этот концепт выделился на фоне остальных своим освещением, архитектурой и дымом/туманом. Передача этих аспектов стала основной сложностью проекта. Ещё одной существенной сложностью была компоновка переднего плана. Я решил не использовать в этой работе людей, потому что они сильно отвлекали бы зрителя от композиции. Эта проблема решилась добавлением новых уровней на плоскости земли в виде лестниц. Также я добавил скамейки, фонтан, ещё одну арку, мелкие листья и другие детали, которые сделали пространство более заполненным. Кроме переднего плана, серьёзной задачей было создание большого количества модулей и масштабность самой архитектуры. Потребовались считанные часы, чтобы сделать моделирование интересным и в то же время по-прежнему правдоподобным.

Мои отношения с радио- и микроэлектроникой можно описать прекрасным анекдотом про Льва Толстого, который любил играть на балалайке, но не умел. Порой пишет очередную главу Войны и Мира, а сам думает «тренди-бренди тренди-бренди...». После курсов электротехники и микроэлектроники в любимом МАИ, плюс бесконечные объяснения брата, которые я забываю практически сразу, в принципе, удается собирать несложные схемы и даже придумывать свои, благо сейчас, если неохота возиться с аналоговыми сигналами, усилениями, наводками и т.д. можно подыскать готовую микро-сборку и остаться в более-менее понятном мире цифровой микроэлектроники.

К делу. Сегодня речь пойдет о пайке. Знаю, что многих новичков, желающих поиграться с микроконтроллерами, это отпугивает. Но, во-первых, можно воспользоваться макетными платами, где просто втыкаешь детали в панель, без даже намека на пайку, как в конструкторе.

Мне всегда нравилась идея ключа, который невозможно забыть. А если при этом ключ еще и подходит к стандартным замкам — прекрасно вдвойне.

Поэтому, как только появилась возможность разместить под собственной кожей RFID, совместимый хоть с чем-нибудь общеупотребимым, я это и сделал, имплантировав метку EM4100 — множество дешевых замков и систем контроля доступа используют его.

А когда обнаружилась метка, совместимая с NFC — и способная быть ключом к ноутбукам, смартфонам и оставшимся замкам — избегать ее встраивания причин решительно не было.

Месяца 3 назад, как и многие горе-электроники, купил себе на мой тогдашний взгляд самую навороченную микропроцессорную плату из семейства Arduino, а именно Seeeduino Mega, на базе процессора Atmega1280. Побаловавшись всласть вращающимся сервоприводом и моргающим светодиодом, встал вопрос: «зачем же я её купил?».

Я работаю одним из ведущих конструкторов на одном крупном военном Зеленоградском заводе, и в данный момент веду проект по разработке метрологического средства измерения. В данной задаче существует бесконечное множество проблем, которые требуют индивидуального решения. Одной из таких задач является управление шаговым двигателем без шумов и с шагом не 1.8 градуса, как сказано в документации шагового двигателя, а до 0.0001 градуса. Казалось бы, задача сложна и нерешабельна, но, повозившись немного со схемами управления, пришёл к выводу, что всё реально и возможно. Требуется только генерация двух сигналов специфичной формы и со сдвигом фаз и частотой изменения напряжения до 1 МГц. (Подробное исследование шагового мотора и раскрытие всех тайн управления напишу в следующей статье) Сразу же в голове стали появляться проблески надежды, что я не зря потратил 1500 рублей на свою красненькую Seeeduino, и я, набравшись энтузиазма, начал разбираться.

Однажды вечером я почувствовал, что пришло время расширить 97‐ й параграф «Ководства» Артемия Лебедева.

На клавиатуре одна чёрточка, она обычно правее нуля и повыше букв «З» и «Х». Неосведомлённые люди называют её попеременно то дефисом, то минусом, то тире. Лебедев объясняет нам, что это четыре (учитывая две разновидности тире) различных символа. На самом деле их как минимум девять, и об этом я и расскажу вам сейчас.

3 года назад художник спросил меня:
— Слушай, а можно в нашу мобильную игру добавить красивые облачка?
— Нет, это абсолютно невозможно, у нас постоянно вращается камера, так что билборды будут смотреться очень фальшиво даже если на них добавить карты нормалей, а другие способы…
*художник погружается в летаргический сон*

Для меня нет большего удовольствия, чем выяснять, что я был неправ.



Про фотореалистичный рендеринг облаков написано много статей, но если хочется рисовать облака на смартфоне, приходится придумывать кучу всяких хаков, упрощений и допущений.
Под катом подробное описание рендеринга облаков на мобильных и много html5 гифок.

Всем привет! Зовут меня Дмитрий Григоров. Работаю фронтедером в Райффайзенбанке в команде RBO PRO. Я расскажу и покажу вам, как можно творчески применять данные возможности CSS. В статье мы рассмотрим следующие темы:

• Фоны и рамки;
• Фигуры;
• Визуальные эффекты.

Естественные паттерны

Системы Линденмайера придумал венгерский биолог Аристид Линденмайер, изучая рост водорослей. Он разработал L-системы как способ описания процесса роста водорослей и простых растений. Результатом стал своего рода язык, на котором можно было выразить свойства рекурсивности и самоподобия роста организма. И в самом деле, L-системы можно использовать для генерирования естественных паттернов; кроме того, хорошо известные математические паттерны тоже можно записать в виде L-системы. В этой статье я расскажу о различных типах L-систем и продемонстрирую их с помощью отрисовки «черепашьей графикой» двухмерных и трёхмерных систем Линденмейера.

Задача: собрать малогабаритный домашний сервер с четырьмя 3,5-дюймовыми HDD, по возможности тихий. Служить будет в качестве NAS, backup-сервера и торрентокачалки.

Решение

⬝ 11 библиотек (наборов компонентов) для Angular, о которых стоит знать в 2018-м
⬝ 11 библиотек (наборов компонентов) для Vue, о которых стоит знать в 2018-м
⬝ 11 библиотек (наборов компонентов) для React, о которых стоит знать в 2018-м

В предыдущей статье мы рассказывали о популярных библиотеках для React. Сегодня представляем вашему вниманию 11 библиотек для Vue, на которые стоит обратить внимание в этом году.

Привет! В этой статье я хочу рассказать о проекте Akumuli, специализированной базе данных для сбора и хранения временных рядов. Я работаю над проектом уже больше четырех лет и достиг высокой стабильности, надежности, и возможно изобрел кое-что новое в этой области.

Временной ряд это упорядоченная во времени последовательность измерений, если говорить максимально просто, это то что можно нарисовать на графике. Временные ряды естественным образом возникают во многих приложениях, начиная с финансов и заканчивая анализом ДНК. Наиболее широкое применение базы данных временных рядов находят в мониторинге инфраструктуры. Там же часто наблюдаются самые серьезные нагрузки.

“Мне не нужна TSDB, у меня уже есть Х”

Х может быть чем угодно, начиная с SQL базы данных и заканчивая плоскими файлами. На самом деле все это действительно можно использовать для хранения временных рядов, с одной оговоркой — у вас мало данных. Если вы делаете 10 000 вставок в свою SQL базу данных — все будет хорошо какое-то время, потом таблица вырастет в размерах настолько, что время выполнения операций вставки увеличится.

Если вы прожили на планете Земля достаточно долго, то наверно задавались вопросом, почему небо обычно синее, но краснеет на закате. Оптическое явление, которое стало (основной) причиной этого, называется рэлеевским рассеянием. В этой статье я расскажу, как смоделировать атмосферное рассеяние, чтобы имитировать многие визуальные эффекты, которые проявляются на планетах. Если вы хотите научиться рендерить физически точные изображения чужих планет, то этот туториал определённо стоит изучить.


Статья разбита на следующие части:

• Часть 1. Объёмное атмосферное рассеяние
• Часть 2. Теория атмосферного рассеяния
• Часть 3. Математика рэлеевского рассеяния
• Часть 4. Путешествие сквозь атмосферу
• Часть 5. Атмосферный шейдер
• Часть 6. Пересечение атмосферы
• Часть 7. Шейдер атмосферного рассеяния

Перевод статьи Colorizing B&W Photos with Neural Networks.

Не так давно Амир Авни с помощью нейросетей затроллил на Reddit ветку /r/Colorization, где собираются люди, увлекающиеся раскрашиванием вручную в Photoshop исторических чёрно-белых изображений. Все были изумлены качеством работы нейросети. То, на что уходит до месяца работы вручную, можно сделать за несколько секунд.

Давайте воспроизведем и задокументируем процесс обработки изображений Амира. Для начала посмотрите на некоторые достижения и неудачи (в самом низу — последняя версия).

Приступить к созданию собственного физического движка можно по разными причинам: во-первых, для освоения и усвоения новых знаний в математике, физике и программировании; во-вторых, собственный физический движок может обрабатывать любые технические эффекты, которые сможет создать его автор. В этой вводной статье я расскажу, как создать собственный физический движок с нуля.

Физика даёт игроку потрясающие возможности для погружения в игру. Думаю, что освоение физического движка будет очень полезным умением для любого программиста. Для более глубокого понимания внутренней работы движка можно в любой момент вносить любые оптимизации и специализированные особенности.

В этой части туториала мы рассмотрим следующие темы:

• Простое распознавание коллизий
• Генерирование простого многообразия
• Разрешение импульсов силы

Григорий Сапунов (Intento)

Меня зовут Григорий Сапунов, я СТО компании Intento. Занимаюсь я нейросетями довольно давно и machine learning’ом, в частности, занимался построением нейросетевых распознавателей дорожных знаков и номеров. Участвую в проекте по нейросетевой стилизации изображений, помогаю многим компаниям.

Давайте перейдем сразу к делу. Моя цель — дать вам базовую терминологию и понимание, что к чему в этой области, из каких кирпичиков собираются нейросети, и как это использовать.

План доклада такой. Сначала небольшое введение про то, что такое нейрон, нейросеть, глубокая нейросеть, чтобы мы с вами общались на одном языке.

Дальше я расскажу про важные тренды, что происходит в этой области. Затем мы углубимся в архитектуру нейросетей, рассмотрим 3 основных их класса. Это будет самая содержательная часть.

После этого рассмотрим 2 сравнительно продвинутых темы и закончим небольшим обзором фреймворков и библиотек для работы с нейросетями.

Яндекс уже некоторое время ведет разработку беспилотного автомобиля. Перед вами одна из первых технических лекций на эту тему. В направлении беспилотных автомобилей работают сотрудники Яндекса в разных городах, включая и Минск. Автор лекции Роман Удовиченко как раз из Минска — он руководит группой обработки дорожной ситуации. На сентябрьском Я.Субботнике Роман рассказал об одной из больших задач, стоящих перед его группой.

Мы просто берем текущее положение машины, смотрим на путь, по которому мы хотели бы ехать, и плавно сворачиваем на этот путь, выруливаем на него. Получается достаточно просто. Но перемещение в городе связано с тем, что нужно соблюдать правила дорожного движения.

Связанные проекты сообщества Open Data (проект Linked Open Data Cloud). Многие датасеты на этой диаграмме могут включать в себя данные, защищенные авторским правом, и они не упоминаются в данной статье

Если вы прямо сейчас не делаете свой ИИ, то другие будут делать его вместо вас для себя. Ничто более не мешает вам создать систему на основе машинного обучения. Есть открытая библиотека глубинного обучения TensorFlow, большое количество алгоритмов для обучения в библиотеке Torch, фреймворк для реализации распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных Spark и множество других инструментов, облегчающих работу.

Добавьте к этому доступность больших вычислительных мощностей, и вы поймете, что для полного счастья не хватает лишь одного ингредиента — данных. Огромное количество данных находится в открытом доступе, однако непросто понять, на какие из открытых датасетов стоит обратить внимание, какие из них годятся для проверки идей, а какие могут быть полезны в качестве средства проверки потенциальных продуктов или их свойств до того, как вы накопите собственные проприетарные данные.

Мы разобрались в этом вопросе и собрали данные по датасетам, удовлетворяющим критериям открытости, востребованности, скорости работы и близости к реальным задачам.