Все-таки красные у меня глаза или нет? Кажется не очень. Может так и должно быть? Я внимательно разглядывал себя в зеркало. Нет, всё-таки красные, хоть и не так сильно. Может не стоит уже с утра проверять почту и ходить по всем этим сайтам? Ну напишут там что-то, а я не прочитаю, ну и что такого? Нет, каждый раз просыпаюсь и первым делом туда…

Так начинался фантастический рассказ — антиутопия про один день из жизни программиста в недалёком будущем, написанный мной в 2010 году. Меня просили продолжить, и через какое-то время появились идеи, но всё никак не было времени их реализовать. Однако в связи с последними событиями начинает казаться, что придуманный мной сюжет того гляди может стать реальностью. Поэтому сегодня представляю вам вторую главу. Рисунок был сделан в прошлом году совсем по другому поводу, но он хорошо подошел сюда как иллюстрация.

Предисловие к FAQ.

Программирование является моим хобби уже давно (правда на других языках и платформах), но до андроида руки дотянулись совсем недавно. Прошло несколько этапов, прежде чем я добрался до написания программ.
Сначала была пара месяцев посвященных Java, на сайте с «Сгибателем».
После, долгие попытки подружится с Eclipse, закончившиеся побегом на Android Studio.
На данный момент выпущено 7 программ и две находятся в разработке.
Данная подборка возникла как попытка структурирования и оптимизации полученной в процессе информации.
Заранее извиняюсь за возможно некорректную терминологию – так как практикую обучение через создание, и в теоретической части есть пробелы.

Надеюсь, что приведенные примеры окажутся полезными.

В этой статье я кратко расскажу, как именно преобразуются координаты точек при повороте камеры в 3D играх, css-преобразованиях и вообще везде, где есть какие-то вращения камеры или предметов в пространстве. По совместительству это будет кратким введением в линейную алгебру: читатель узнает, что такое (на самом деле) вектор, скалярное произведение и, наконец, матрица поворота.

Приветствую!

Продолжу серию постов посвященных программированию, на этот раз я хочу поговорить на тему сетевого взаимодействие посредством TCP соединения между .Net приложениями. Статья может быть полезна новичкам или тем кто еще не сталкивался с сетью по отношению к .Net. Полностью работоспособный пример прилагается: http://yadi.sk/d/1OxmAFuCN3kmc.

Подробности под катом.

В какой-то из весенних дней этого года я ехал в троллейбусе и листал комикс о Коше. В одном из выпусков была такая фраза «НО! Её можно понять, она же фракталами в горизонт перетекает, я бы тоже замешкался...». После этого я посмотрел в окно и понял, что если мы возьмём два подходящих дробно-линейных преобразования комплексной плоскости a(z) и b(z), и рассмотрим систему итерированных функций для a(z), b(z), a⁻¹(z), b⁻¹(z), взяв в качестве начального множества картинку с Кошем, то Кош будет перетекать фракталами в горизонт!

И вот несколько дней назад у меня дошли руки, чтобы написать нужный скрипт на питоне. Результаты мне и моим друзьям понравились, и я решил написать эту хабрастатью.

Итак, если вы хотите узнать, что такое дробно-линейные преобразования комплексной плоскости, и как с помощью них получать фрактальные картинки, то добро пожаловать под хабракат. Там будет немножко бесполезной математики и много гифок.

Представляю вашему вниманию перевод проскользнувшей недавно в ссылках дайджеста статьи Джонатана Моргана о функциональном программировании на примере JavaScript. Материал рассчитан на начинающих, но тем не менее он достаточно интересен.

Буду признателен за конструктивные замечания и предложения по опечаткам, переводу и/или оформлению. Приятного чтения!

Нам неоднократно поступали предложения о тестировании мультиварок, но до определенного времени мы от них отказывались — ну что такого можно рассказать о мультиварке. Однако, предложения продолжали поступать, и примерно после 5-6 письма редакция Box Overview задумалась, и решили сделать не просто тест одной мультиварки, а глобальное тест-сравнение 8 мультиварок нижнего ценового сегмента от разных брендов.



В нашем тесте участвуют 8 мультиварок от компаний Vitek (VT-4209), Kitfort (KT-201), Scarlett (SL-MC411S01), Polaris (PMC 0527D), Rolsen (RMC-5500D), Redmond (RMC-250), Philips (HD2173) и Panasonic (SR-MHS181).

Мы не будем рассказывать вам о дизайне — его можно посмотреть на фотографиях, не будем уточнять наличие контейнера для сбора конденсата — в него он попадает лишь в редких случаях, мы не будем говорить о «эффекте русской печи» и прочей маркетинговой шелухе, которую так любят продавцы.
Мы расскажем о более интересных вещах — об удобстве управления, о качестве рецептов из комплекта, о физической и химической стороне процесса приготовления, о типах антипригарных покрытий, о реальном, а не маркетинговом функционале и о том, что у мультиварок внутри.

Как работают системные администраторы, что используют в своем повседневном труде, какие утилиты облегчают нам жизнь?
Мы постараемся вкратце ответить на эти вопросы и описать, как устроена наша работа.

Итак, что в принципе, должен делать (уметь делать) системный администратор:
Устанавливать/обновлять/удалять ПО
Настройку ПО
Планировать работы
Документировать
Мониторить состояние ИТ-систем
Диагностировать и поддерживать ИТ-системы
Резервное копирование/архивацию ПО и данных

Для всего этого есть немало различного ПО, постараемся описать все самое необходимое.

От переводчика: Это перевод второй статьи из цикла «Networking for game programmers». Мне очень нравится весь цикл статей, плюс всегда хотелось попробовать себя в качестве переводчика. Возможно, опытным разработчикам статья покажется слишком очевидной, но, как мне кажется, польза от нее в любом случае будет.
Первая статья — http://habrahabr.ru/post/209144/

---

Прием и передача пакетов данных

Введение

Привет, меня зовут Гленн Фидлер и я приветствую вас в своей второй статье из цикла “Сетевое программирование для разработчиков игр”.


В предыдущей статье мы обсудили различные способы передачи данных между компьютерами по сети, и в конце решили использовать протокол UDP, а не TCP. UDP мы решили использовать для того, чтобы иметь возможность пересылать данные без задержек, связанных с ожиданием повторной пересылки пакетов.

А сейчас я собираюсь рассказать вам, как на практике использовать UDP для отправки и приема пакетов.

BSD сокеты

В большинстве современных ОС имеется какая-нибудь реализация сокетов, основанная на BSD сокетах (сокетах Беркли).

Сокеты BSD оперируют простыми функциями, такими, как “socket”, “bind”, “sendto” и “recvfrom”. Конечно, вы можете обращаться к этим функциями напрямую, но в таком случае ваш код будет зависим от платформы, так как их реализации в разных ОС могут немного отличаться.

Поэтому, хоть я далее и приведу первый простой пример взаимодействия с BSD сокетами, в дальнейшем мы не будем использовать их напрямую. Вместо этого, после освоения базового функционала, мы напишем несколько классов, которые абстрагируют всю работу с сокетами, чтобы в дальнейшем наш код был платформонезависимым.

Здравствуйте, я Антон Кругляков, руководитель команды User Interface проекта Skyforge. В этой статье я расскажу о нашем опыте проектирования дизайна интерфейса. Я старался максимально уменьшить теоретическую часть, но, глядя на финальный результат, понимаю, что не особо преуспел в этом.

Уникальные отличия

UPD: схема заменена на вариант с контейнерами из С++11, соавторы — в комментариях ниже

Я обнаружил этот фрактал, когда разглядывал интерференцию волн на поверхности речки. Волна движется к берегу, отражается и накладывается сама на себя. Есть ли порядок в тех узорах, которые создаются волнами? Попробуем найти его. Рассмотрим не всю волну, а только вектор ее движения. «Берега» сделаем гладкими, для простоты эксперимента.

Эксперимент можно провести на обычном листке в клеточку из школьной тетради.

Предисловие

Как-то в гостях мне в руки попалась головоломка, в которой из 25 одинаковых фигурок требовалось собрать куб. Я провозился с ней почти весь вечер, и как можно догадаться, абсолютно безрезультатно. Тем не менее, я не мог сдаться просто так.

Не можешь сам — заставь компьютер. Сказано — сделано. В результате написанному по наитию алгоритму пришлось работать всю ночь, чтобы найти все 4 уникальных решения. В процессе гугления решений для сравнения, я нашёл программу Burr Tools, которая справилась с этой задачей за 3 минуты на моём ноутбуке.

Такая разница в скорости заставила меня разобраться, как решается эта задача и ещё целый класс подобных.

Пару лет назад я прочитал интересные факты о жизненном цикле периодических цикад. Обычно мы не видим вокруг себя много этих насекомых, потому что бóльшую часть своей жизни они проводят под землёй и тихо сосут корни растений.

Однако, в зависимости от вида, каждые 7, 11, 13 или 17 лет периодические цикады одновременно массово вылезают на свет и превращаются в шумных летающих тварей, спариваются и вскоре умирают.

Хотя наши странные цикады весело уходят в иной мир, возникает очевидный вопрос: это просто случайность, или числа 7, 11, 13 и 17 какие-то особенные?

С текстурами вечно какие-то проблемы! То оказывается, что нельзя взять любую фотку и налепить на модельку. То на стыке текстур появляются швы, которые замучаешься заглаживать. То вроде уже и загладил всё, но глаз, этакий проказник, всё равно замечает повторяющиеся узоры и рушит иллюзию.

Можно сделать текстуру побольше, чтобы повторяющиеся куски дальше отстояли друг от друга и были не так заметны. Можно даже сделать её совсем огромной, на пару сотен тысяч пикселей, чтобы она накрывала всю сцену целиком без швов и повторений. Подобную технику называют мегатекстурой. Но мегатекстуры и близкие к ним виртуальные текстуры усложняют работу с памятью, для работы с ними требуются особые инструменты, да и в целом это ещё молодая технология.

Как же быть? Есть один трюк — непериодические мозаики. Они лишены проблемы повторяемости и достаточно просты в реализации. Одну из таких мозаик придумал китайский математик Ван Хао в 1961 году. Элементы этой мозаики можно представить в виде прямоугольников с разноцветными гранями. Но чтобы понять принцип её работы, надо сначала разобраться в классическом методе заполнения площадей текстурами.

Как получить работу инженера?

Давай на чистоту. Ты хороший кандидат на должность инженера? Как ты сам себя оцениваешь? Много ли компаний, в которых ты бывал на собеседованиях? Каково у тебя отношение пройденных интервью к полученным предложениям о работе? Попробуй воспользоваться следующей формулой (это мое сферическое измерение в вакууме, которое не означает ровным счетом ничего):

# x = количество компаний, в которых ты проходил собеседования

# y = количество предложений о работе, которые ты получил

рейтинг = 100 * log(x) * y / x


Если твой рейтинг < 90, обязательно прочти это. Если > 120, возможно, тебе это не нужно, но, все равно прочти.

Введение

Данную статью меня заставил написать пост habrahabr.ru/post/183986, где не совсем правильно используется некоторый алгоритм сглаживания изображения.

Сразу перейдём к сути дела.

Математические модели цифровых сигналов — вектора и матрицы, элементами которых являются числа. Числа могут быть двоичными (бинарный сигнал), десятичными («обычный» сигнал) и так далее. Любой звук, любое изображение и видео могут быть преобразованы в цифровой сигнал¹: звук — в вектор, изображение — в матрицу, а видео — в последовательный набор матриц. Поэтому цифровой сигнал — это, можно сказать, универсальный объект для представления информации.

Задача сглаживания — это, по сути, задача фильтрации сигнала от скачкообразных (ступенчатых) изменений. Считается, что полезный сигнал их не содержит. Ступенчатый сигнал за счёт множества резких, но небольших по амплитуде, перепадов уровня содержит высокочастотные составляющие, которых нет в сглаженном сигнале. Поэтому для некоторого алгоритма сглаживания в первую очередь необходимо определить как сильно ослабляются разные частотные составляющие. Другими словами, необходимо построить амплитудно-частотную характеристику соответствующего фильтра, иначе велика вероятность «нарваться» на артефакты.

Задача сглаживания может использоваться при прореживании сигналов, то есть когда, например, необходимо отобразить большую картинку на небольшой экран. Или когда частота дискретизации звука снижается, например, с 48000 Гц до 44100 Гц. Понижение частоты выборок — коварная операция, требующая предварительной обработки сигнала (низкочастотной фильтрации), но это — тема отдельного разговора…

Приведём пример «плохого» сглаживания


Казалось бы, обычное усреднение и сигнал на выходе должен быть «гладким». Но как определить, насколько он стал «глаже»? Не переборщили ли мы? А может быть некоторые коэффициенты выбрать не по 1/3? А может быть усреднить по пяти точкам? Как определить насколько ослабляются частотные составляющие в сигнале? Как найти свой (то есть для конкретной задачи) оптимум?
На эти и некоторые другие вопросы я постараюсь ответить так, чтобы «обычный» программист смог обосновать свой алгоритм, — надеюсь, не только алгоритм на тему «Сглаживание», так как идеи будут излагаться весьма общие, заставляющие думать самому…

Для всех, кто хотел разобраться с Lua (скриптовый язык для разработки игр и не только, список), но никак не находил времени, Tyler Neylon приготовил небольшой подарок:

http://tylerneylon.com/a/learn-lua/

Посвящается всем, кто предпочитает один большой список из говорящих самих за себя сниппетов кода (с небольшими комментариями к 95% case'ов) длинным мануалам с огромной иерархией. Очень удобно для тех, кто уже умеет программировать и просто хотел бы разобраться с новым для себя языком. Весь «мега-сниппет» на английском, но примеры несложно читаются.

P.S. А для всего остального есть Hyperpolyglot.

Тех, кто хотел бы узнать больше о такой, казалось бы, ничтожной теме, как простая голосовалка — приглашаю под кат.

Дисклаймер

Статья не претендует на историческую и научную точность. У автора нет научных публикаций и прочих заслуг по данной теме. Тем не менее, автор считает данную тему важной.

Проверяем хабр

Единственное упоминание о парадоксе Кондорсе (не путать с теоремой Кондорсе о жюри присяжных) есть в комментарии пользователя TimTowdy.

Seam carving это алгоритм для изменения размера картинки, сохраняющий важный контент и удаляющий менее значимый. Он был описан в статье S. Avidan & A. Shamir. Он дает лучший результат, чем обычное растягивание изображения ввиду того, что не меняет пропорций значимых элементов изображения. Две фотографии ниже демонстрируют работу алгоритма – исходное изображение имеет размер 332x480, в то время как модифицированное seam carving'ом 272x400.


В данной статье я опишу работу алгоритма используя псевдокод и код Matlab. Оригинал статьи, написанный мной на английском доступен тут, исходный код на гитхабе.