Вышедшая в 2015 году Agar.io стала прародителем нового жанра игр .io, популярность которого с тех пор сильно возросла. Рост популярности игр .io я испытал на себе: за последние три года я создал и продал две игры этого жанра..

На случай, если вы никогда раньше не слышали о таких играх: это бесплатные многопользовательские веб-игры, в которых легко участвовать (не требуется учётная запись). Обычно они сталкивают на одной арене множество противоборствующих игроков. Другие знаменитые игры жанра .io: Slither.io и Diep.io.

В этом посте мы будем разбираться, как с нуля создать игру .io. Для этого достаточно будет только знания Javascript: вам нужно понимать такие вещи, как синтаксис ES6, ключевое слово this и Promises. Даже если вы знаете Javascript не в совершенстве, то всё равно сможете разобраться в большей части поста.

На этой неделе я начал работать над своим движком для игры Vagabond и приступил к реализации шаблона entity-component-system.

В этой статье я хочу рассказать о своей реализации, которая свободно доступна на GitHub. Но вместо простого комментирования кода я хочу объяснить, как проектировалась его структура. Поэтому я начну с первой написанной мной реализации, проанализирую её сильные и слабые стороны, а затем покажу, как улучшил её. В конце я перечислю список аспектов, которые также можно улучшить.

Введение

Мотивация

Я не буду рассказывать о преимуществах ECS перед объектно-ориентированным подходом, потому что с этим хорошо справились многие люди до меня. Одним из первых про ECS рассказал на GDC 2002 Скотт Билас. Среди других знаменитых введений в тему можно назвать Evolve Your Hierarchy Майка Уэста и главу Components из потрясающей книги Game Programming Patterns Роберта Нистрома.

Вкратце скажу, что задача ECS — создание ориентированного на обработку данных подхода к игровым сущностям и удобное разделение данных и логики. Сущности (Entities) составляются из компонентов, содержащих данные. А системы, содержащие логику, обрабатывают эти компоненты.

Если вдаваться в детали, то вместо наследования в ECS используется композиция. Более того, этот подход, ориентированный на обработку данных, оптимальнее использует кэш, а значит, достигает отличной производительности.

В этом посте я опишу алгоритм процедурной генерации уровней двухмерного подземелья с заранее заданной структурой. В первой части будет представлено общее описание, а во второй — реализация алгоритма.

Введение

Алгоритм был написан как часть работы на получение степени бакалавра и основан на статье Ma et al (2014). Целью работы было ускорение алгоритма и дополнение его новыми функциями. Я вполне доволен результатом, потому что мы сделали алгоритм достаточно быстрым, чтобы использовать его во время выполнения игры. После завершения бакалаврской работы мы решили превратить её в статью и отправить на конференцию Game-ON 2018.

Алгоритм

Для создания уровня игры алгоритм получает в качестве входных данных набор полигональных строительных блоков и граф связности уровня (топологию уровня). Узлы графа обозначают комнаты, а рёбра определяют связи между ними. Цель алгоритма — назначить каждому узлу графа форму и расположение комнаты таким образом, чтобы никакие две формы комнат не пересекались, и каждая пара соседних комнат могла соединяться дверьми.

Эта статья началась с ответа на многогранный, но в то же время довольно прямолинейный вопрос: из чего же состоит хорошая ролевая игра? На протяжении своей карьеры я поработал над несколькими RPG, и даже читал презентацию по этой теме, но никогда не рассматривал её целостно. Существует множество материалов о составляющих хорошей игры и, разумеется, многие из них применимы к ролевым играм, но есть аспекты, специфичные (если не уникальные) именно для этого жанра.

Так как невозможно привести список всех параметров, которыми должны обладать ролевые игры, и есть множество подходов к каждому аспекту дизайна, я разбил дизайн на четыре отдельные оси. Ни одна из осей сама по себе не может сказать вам, находитесь ли вы на верном пути, но все вместе они позволяют получить картину в целом.

От переводчика:

Я продолжаю заброшенную серию переводов туториалов от Twinklebear, в оригинале доступных тут, с разрешения переводчика предыдущих уроков серии InvalidPointer. Первые два урока серии переводов в списке — за его авторством, 5 и 6 перевёл AndrewChe. Перевод отчасти вольный и может содержать незначительные поправки или дополнения от переводчика.

Всем привет! Решил вот посмотреть на SDL 2, но на русском ничего толкового не нашел. Решил написать свое, питаясь вдохновением отсюда.

Установку SDL 2 я пропущу, а начну сразу с написания программ, итак:

Ваше первое окно

В первой статье «Хакаем CAN шину авто для голосового управления» я подключался непосредственно к CAN шине Comfort в двери своего авто и исследовал пролетающий траффик, это позволило определить команды управления стеклоподъемниками, центральным замком и др.

В этой статье я расскажу как собрать свою уникальную виртуальную или цифровую панель приборов и получить данные с любых датчиков в автомобилях группы VAG (Volkswagen, Audi, Seat, Skoda).

Мною был собран новый CAN сниффер и CAN шилд для Raspberry Pi на базе модуля MCP2515 TJA1050 Niren, полученные с их помощью данные я применил в разработке цифровой панели приборов с использованием 7″ дисплея для Raspberry Pi. Помимо простого отображения информации цифровая панель реагирует на кнопки подрулевого переключателя и другие события в машине.

В качестве фреймворка для рисования приборов отлично подошел Kivy для Python. Работает без Иксов и для вывода графики использует GL.

1. CAN сниффер из Arduino Uno
2. Подслушиваем запросы с помощью диагностической системы VAG-COM (VCDS)
3. Разработка панели приборов на основе Raspberry Pi и 7″ дисплея
4. Софт панели приборов на Python и Kivy (UI framework)
5. Видео работы цифровой панели приборов на базе Raspberry Pi

Под катом полная реализация проекта, будет интересно!

Привет! Недавно сделали подборку бесплатных сервисов для изучения программирования с нуля. В комментариях получили много заинтересовавших нас платформ. Из них составили отдельный список таких, которые подойдут профессиональным программистам.

CheckiO

Проект из Украины «Чекио» сфокусирован на Python и JavaScript. Это сборник игровых задач по программированию для тех, кто уже не новичок. Большой упор на геймификацию, симпатичную графику и общение в сообществе. В самом решении задач игрового процесса нет, но есть общий сценарий для прохождения платформы. Полезная фича — смотреть другие решения и подсказывать студентам как их можно улучшить.

leetcode

Сборник задач по программированию на разных языках. Цель сервиса — готовить программистов к заданиям, которые встречаются на интервью. Платформа сразу даёт фидбэк на правильность и эффективность решения, показывает варианты решений и позволяет обсудить их с другими участниками. В платной версии можно пройти автоматизированное интервью в Google, Facebook или Amazon: робот подберёт вопросы, засечёт время и даже поможет оценить.

Что такое октодеревья? Если вам совершенно неизвестно это понятие, то рекомендую прочитать статью в Википедии (это займёт около пяти минут). Она даёт достаточное представление, но едва ли её будет достаточно, чтобы понять, для чего они используются и как их реализовать.

В этой статье я постараюсь рассказать обо всех этапах, необходимых для создания структуры данных октодеревьев, на примере объяснения концепций, иллюстраций и кода. Также я опишу свои решения, которые принимал на каждом из этапов. Не думайте, что эта статья будет единственно верным руководством к реализации октодеревьев, но она должна дать вам хороший фундамент и её можно использовать для справки.

Rust — это молодой и амбициозный язык для системного программирования. В нем реализовано автоматическое управление памятью без сборщика мусора и прочих накладных расходов времени исполнения. Кроме этого, в языке Rust используется семантика перемещения по умолчанию, имеются беспрецендентные правила обращения к изменяемым данным, а также учитываются времена жизни ссылок. Это позволяет ему гарантировать безопасность памяти и облегчает многопоточное программирование, ввиду отсутствия гонок данных.

Все это уже хорошо известно всем, кто хоть немного следит за развитием современных технологий программирования. Но что если вы не системный программист, да и многопоточного кода в ваших проектах не много, но вас все же привлекает производительность Rust'а. Получите ли вы какие-то дополнительные преимущества от его использования в прикладных задачах? Или все, что он вам даст дополнительно — это суровую борьбу с компилятором, который будет заставлять вас писать программу так, чтобы она неотступно следовала правилам языка по заимствованию и владению?

В данной статье собран десяток неочевидных и особо не рекламируемых преимуществ использования Rust, которые, я надеюсь, помогут вам определиться с выбором этого языка для ваших проектов.

Настольные игры — одно из древнейших развлечений, которое собирает вокруг себя друзей, семьи и просто любителей живого общения и эмоций во время игры.

Сегодня я хочу рассказать вам о том, как мы с другом решили создать свою настольную игру, но не простую, а “умную”.



Вторую часть можно найти тут: ссылка

Внимание! Много картинок дальше.

Введение

Эта статья познакомит вас с широким диапазоном концепций искусственного интеллекта в играх («игрового ИИ»), чтобы вы понимали, какие инструменты можно использовать для решения задач ИИ, как они работают совместно и с чего можно начать их реализацию в выбранном движке.

Я буду предполагать, что вы знакомы с видеоиграми, немного разбираетесь в таких математических концепциях, как геометрия, тригонометрия и т.д. Большинство примеров кода будет записано псевдокодом, поэтому вам не потребуется знание какого-то конкретного языка.

Что же такое «игровой ИИ»?

Игровой ИИ в основном занимается выбором действий сущности в зависимости от текущих условий. В традиционной литературе по ИИ называет это управлением "интеллектуальными агентами". Агентом обычно является персонаж игры, но это может быть и машина, робот или даже нечто более абстрактное — целая группа сущностей, страна или цивилизация. В любом случае это объект, следящий за своим окружением, принимающий на основании него решения и действующий в соответствии с этими решениями. Иногда это называют циклом «восприятие-мышление-действие» (Sense/Think/Act):

• Восприятие: агент распознаёт — или ему сообщают — информацию об окружении, которая может влиять на его поведение (например, находящиеся поблизости опасности, собираемые предметы, важные точки и так далее)
• Мышление: агент принимает решение о том, как поступить в ответ (например, решает, достаточно ли безопасно собрать предметы, стоит ли ему сражаться или лучше сначала спрятаться)
• Действие: агент выполняет действия для реализации своих решений (например, начинает двигаться по маршруту к врагу или к предмету, и так далее)
• … затем из-за действий персонажей ситуация изменяется, поэтому цикл должен повториться с новыми данными.

Японские кроссворды (также нонограммы) — логические головоломки, в которых зашифровано пиксельное изображение. Разгадывать кроссворд нужно с помощью чисел, расположенных слева от строк и сверху от столбцов.

Размер кроссвордов может доходить до 150x150. Игрок с помощью специальных логических приемов вычисляет цвет каждой клетки. Решение может занять как пару минут на кроссвордах для начинающих, так и десятки часов на сложных головоломках.

Хороший алгоритм может решить задачу намного быстрее. В тексте описано, как с помощью наиболее подходящих алгоритмов (которые вообще приводят к решению), а также их оптимизаций и использования особенностей C++ (которые уменьшают время работы в несколько десятков раз) написать решение, работающее почти мгновенно.

Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!

Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как практический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.

Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.

Привет, харб! Примерно год назад я выкладывал статью о том, как я в прямом эфире создал выживалку за 150 часов. На этот раз хочу представить вам сетевой шутер, который я создал за 25 заходов по 3 — 4 часа. Всего вышло около 90 часов и в итоге мы создали онлайн шутер, в который сыграли вместе со зрителями.



Как и в прошлой серии, цель проекта — показать новичкам, как работать с сетью в UE4 на примере шутера. В стримах мы рассмотрели как организовывать связь между сервером и клиентами, где какая логика должна быть и выполняться, а так же рассмотрели разные побочные аспекты разработки, вроде создания карт, настройки анимаций и прочее.

Несмотря на чистое время, данный проект занял примерно 10 месяцев. Я делал большие перерывы в стримах, но тем не менее, закончил разработку и теперь он доступен всем бесплатно и без смс.
Если вас интересуют подробности, записи стримов, исходники или билд игры с сервером в комплекте, предлагаю прочитать дальше под катом!

Добрый день/вечер/ночь/утро! Есть один экспериментальный курс по операционным системам. Есть он в Стэнфордском университете. Но часть материалов доступно всем желающим. Помимо слайдов доступны полные описания практических занятий.

Чем этот курс отличается от прочих других? Большая часть кода пишется самостоятельно и выполняется на вполне реальном современном железе. В качестве целевой платформы выбран Raspberry Pi 3 model B. Т.е. достаточно актуальная архитектура AArch64. ARMv8 Cortex-A53, четыре ядра, 64-бита и вот это всё. В качестве основного языка программирования выбран Rust. Который безопасный, быстрый, без GC и так далее. Его, Rust, предполагается изучать во время курса.

Тут есть про диски, файловые системы, операции ввода-вывода, потоки /процессы, планирование, виртуальную память, защиту и безопасность, прерывания, параллелизм и синхронизацию. Как и в любом другом, уважающем себя курсе. Разница в актуальности материала и в количестве практики. Коддить придётся много.

На Tuts+ опубликован новый курс учебных скринкастов "Perfect workflow in Sublime Text". Он посвящён работе со стремительно набирающим популярность кроссплатформенным текстовым редактором Sublime Text 2. Автор курса — Джеффри Вэй, разработчик и инструктор в компании Envato, автор многих учебных пособий на Tuts+, статей и книг — признаётся, что помешан на текстовых редакторах. Он перепробовал практически всё, от TextMate до Vim, но с тех пор, как освоил Sublime Text, считает его самым лучшим в мире редактором кода.

Наконец-то я доделал игру, которая работает на видеокарте. Она несколько месяцев повисела в раннем доступе на стиме, и теперь я её окончательно выпустил. Основная фишка игры в том, что она представляет собой физическую симуляцию, которая выполняется на графическом процессоре. Основной код игры — это огромный compute shader, 6 тысяч строк на HLSL. Десятки тысяч взаимодействующих частиц обрабатываются параллельно, и выходит довольно быстро. Всё в игре сделано из этих частиц. Вот несколько гифок о том, как это работает:

Данная статья является пятой частью серии статей, предназначенных, по словам автора, для тех, кто не может разобраться с внедрением зависимостей и фреймворком Dagger 2, либо только собирается это сделать. Оригинал написан 17 декабря 2017 года. Перевод вольный.

Привет, хабр! В этой статье расскажу, как мы в Positive Technologies создавали и развивали отдел автоматизации разработки, внедряли идеи DevOps в практику разработки и какие инструменты и технологии для этого использовали, а также как организовали процессы CI/CD. В том числе поделюсь успехами и планами на будущее.