В этой статье ознакомимся с 15 лучшими и крупнейшими доступными библиотеками иконок для веб-сайтов. Многие из них предлагают тысячи, а то и миллионы пиктограмм, так что обязательно найдётся именно то, что нужно.

Сразу уточняем: это не 15 самых лучших библиотек, а 15 из лучших. Разумеется, есть и другие, не менее замечательные, о которых я не упомянул или не знаю.
И, нет, это не рейтинг — список маркированный, а не нумерованный.

Процедурная генерация используется для повышения вариабельности игр. Среди известных проектов можно упомянуть Minecraft, Enter the Gungeon и Descenders. В этом посте я объясню некоторые из алгоритмов, которые можно применять при работе с системой Tilemap, появившейся как 2D-функция в Unity 2017.2, и с RuleTile.

При процедурном создании карт каждое прохождение игры будет уникальным. Можно использовать различные входящие данные, например, время или текущий уровень игрока, для динамического изменения контента даже после сборки игры.

О чём этот пост?

Мы рассмотрим одни из самых распространённых способов создания процедурных миров, а также пару вариаций, созданных мной. Вот пример того, что вы сможете создавать после прочтения статьи. Три алгоритм работают вместе, создавая карту при помощи Tilemap и RuleTile:


В процессе генерации карты при помощи любого алгоритма мы получаем массив int, содержащий все новые данные. Можно продолжить модифицировать эти данные или отрендерить их в тайловую карту.

В статье рассматривается как начать работать с графовой СУБД Neo4j, используя Neo4j Browser. Это руководство может быть полезным как дополнение к книге Редмонда и Уилсона "Семь баз данных за семь недель", так как рассматриваемый веб-интерфейс был полностью переработан, а также к книге "Графовые базы данных" (Робинсон, Вебер, Эифрем), так как в ней этот вопрос вообще не рассматривается. Статья рассчитана на приступающих к изучению Neo4j. Те, кто уже знаком с этой СУБД, могут смело её пропустить.

В данной статье я приведу пример составления дизайн-документа для разработки игры в формате десятистраничника. В начале будет приведён общий шаблон документа, предлагаемый Скотом Роджерсом в его книге «Level up. The guid to great video game design» [1].

Затем будет выложен мой пример этого документа на игру War Robots от компании Pixonic, публикующейся на Хабре [2]. (тут требуется оговорка, что данная статья и диздок не связаны с Pixonic: не выражает их мнения и взглядов; не оплачивалась ими; и они даже не знали о написании данного материала)


Это тот самый десятистраничник в миниатюре. Удобочитаемый формат в самой статье

Меня зовут Иван Сидоренко, я инженер по тестированию в компании Digital Design. Передо мной стояла задача — внедрить запуск автотестов, написанных на Java Selenium.

Я новичок в CI/CD, поэтому столкнулся со множеством проблем. Подробных инструкций в интернете по этой задаче я не нашёл, поэтому, после того, как я разобрался с ней с помощью наших разработчиков, решил написать мануал для таких же новичков, как я.

Я подробно описал все необходимые шаги для того, чтобы настроить CI/CD с помощью GitLab, на примере запуска простой HelloWorld программы, написанной с помощью Java.

Алгоритм коллапса волновой функции (Wavefunction Collapse Algorithm) учит компьютер импровизировать. На входе он получает архетипичные данные и создаёт процедурно генерируемые данные, похожие на исходные.


(Источник)

Чаще всего он используется для создания изображений, но может также строить города, скейтпарки и писать ужасные стихи.


(Источник)

Коллапс волновой функции — это очень независимо мыслящий алгоритм, не требующий практически никакой помощи или инструкций извне. Вам нужен только пример стиля, которого нужно достичь, а всё остальное он сделает сам. Несмотря на свою самодостаточность, он на удивление прост. Он не использует никаких нейронных сетей, случайных лесов или чего-то другого, похожего на машинное обучение. Если разобраться с идеей, он станет для вас очень понятным и интуитивным.

Большинство реализаций и объяснений коллапса волновой функции — это полная, оптимизированная по скорости версия алгоритма. Разумеется, все они важны и необходимы, но в них сложно разобраться с нуля. В этом посте я буду объяснять всё понятным я простым языком, сосредоточившись на версии Wavefunction с ограничениями, которую я назвал Even Simpler Tiled Model. Кроме того, я выложил пример реализации ESTM на Github. Код в нём неэффективный и медленный, но очень хорошо читаемый и подробно прокомментирован. Как только вы разберётесь в технологии, лежащей в основе ESTM, то станете ближе к пониманию более сложных версий алгоритма. Если хотите понять алгоритм коллапса волновой функции, то эта статья будет хорошим началом.

Несмотря на то, что все прекрасно знают, что тестировать свой софт важно и нужно, а многие давно делают это автоматически, на просторах Хабра не нашлось ни одного рецепта по настройке связки таких популярных в этой нише продуктов, как (любимый нами) GitLab и JUnit. Восполним этот пробел!

Вводные

Для начала обозначу контекст:

• Так как все наши приложения работают в Kubernetes, будет рассмотрен запуск тестов в соответствующей инфраструктуре.
• Для сборки и деплоя мы используем werf (в смысле инфраструктурных компонентов это также автоматически означает, что задействован Helm).
• В детали непосредственного создания тестов вдаваться не буду: в нашем случае клиент пишет тесты сам, а мы лишь обеспечиваем их запуск (и наличие соответствующего отчета в merge request'е).

На этой неделе я начал работать над новой темой: генерацией подземелий и пещер. Я использовал разбиение пространства для генерации комнат, алгоритмы генерации лабиринтов для генерации коридоров и клеточные автоматы для придания пещерам более естествненного внешнего вида.

Разбиение пространства

Существует множество способов генерации комнат для подземелья (случайное размещение, генерация на основе агентов, с использованием separation steering behavior или физического движка, и т.д.). Но мой любимый метод — это разбиение пространства, потому что оно легко контролируется и расширяется.

Способов разбиения пространства тоже очень много: разделение на сетки, двоичное разбиение пространства, разбиение пространства деревом квадрантов, диаграммы Вороного и т.д. Я решил использовать двоичное разбиение пространства, потому что оно хорошо подходит для генерации прямоугольных комнат. Этот метод получил популярность благодаря статье на RogueBasin.

Единственная сложность этого алгоритма — выбор позиции разделения. Если мы не наложим ограничение на позицию разделения, то будем получать странные разбиения пространства:


Такого поведения можно избежать несколькими способами. Один из них — ограничить позицию разделения двумя соотношениями длин сторон, например, в интервале от 30% до 70% или от 40% до 60%. Другой способ — использовать вместо равномерного распределения нормальное или биномиальное, благодаря этому повысится вероятность разделения по центру стороны, а не по краям. Эти способы устраняют проблему, но сложно понять, как конкретно параметры влияют на окончательный результат.

Какой маршрут будет самым безопасным, где больше всего врагов и где ближайшая аптечка? Все эти часто встречающиеся задачи о пространственных связях можно эффективно решать при помощи математических разбиений под названием «диаграммы Вороного». Из этого поста вы узнаете, как анализировать игровые карты и получать информацию, обеспечивающую реализм и успех искусственного интеллекта.

---

Пространственные отношения

Пространственное отношение — это любая информация, описывающая, как связан один объект в пространстве с другим. Примеры: расстояние между ними, площадь покрываемого каждым из них пространства и пересечение этих площадей, количество таких объектов, расположенных в одной области.

Такие отношения постоянно используются в видеоиграх и могут предоставлять очень полезную информацию ИИ, а также самому игроку.

---

У Вороного есть ответ

Диаграмма Вороного описывает пространственное отношение между близко расположенными точками или их их ближайшими соседями. Это множество соединённых многоугольников, полученных из точек или локаций. Каждая линия «области» Вороного находится посередине между двумя точками.

У нас был сервис на golang, отдельный топик kafka, clickhouse, gitlab-ci и падающий пайплайн, протухший ssh-ключ и вот это вот все, а еще сезон отпусков, жуткие ливни в городе, сломавшийся ноутбук, алерты по ночам, и горящий прод. Не то, чтобы это все было нужно для этой статьи, но раз показываешь типичные будни тестировщика, то иди в своем намерении до конца. Единственное, что меня беспокоило — это p0. В мире нет ничего более отчаянного, мрачного и подавленного, чем тестировщик, который пропустил это на прод. Но я знала, что довольно скоро я в это окунусь.

Вся мощь GitLab CI в демонстрации плейбуков Ansible при подходе «инфраструктура как код».

GitLab CI — это эффективный инструмент для самых разных сценариев, включая инфраструктуру как код. GitLab можно использовать с разными инструментами, но в этой демонстрации мы возьмем Ansible, потому что именно его чаще всего используют разработчики при подходе «инфраструктура как код». Вот демо с двумя маршрутизаторами из курса по сетям Ansible.

Redis Stream — новый абстрактный тип данных, представленный в Redis с выходом версии 5.0
Концептуально Redis Stream — это List, в который вы можете добавлять записи. Каждая запись имеет уникальный идентификатор. По умолчанию идентификатор генерируется автоматически и включает в себя временную метку. Поэтому вы можете запрашивать диапазоны записей по времени или получать новые данные по мере их поступления в поток, как Unix команда «tail -f» читает лог-файл и замирает в ожидании новых данных. Обратите внимание, что поток могут слушать одновременно несколько клиентов, как многие «tail -f» процессы могут одновременно читать файл, не конфликтуя друг с другом.

Чтобы понять все преимущества нового типа данных, давайте бегло вспомним давно существующие структуры Redis, которые частично повторяют функциональность Redis Stream.

Генерация уровней в Unexplored 2

Мы очень гордимся генератором уровней игры Unexplored 2, это программа, отвечающая всем современным требованиям. В посте я расскажу о том, как создаются уровни игры.

Нам не пришлось заново изобретать велосипед. В Unexplored 1 мы уже создали техники, которые сильно повлияли на успех первой игры. Unexplored 2 просто продолжила начатое. Фундамент нашей технологии состоит из двух частей: мы применяем многоэтапную генерацию, которая почти имитирует процесс, очень похожий на работу живого дизайнера уровней. Поверх него мы используем технику под названием "циклическая генерация подземелий", которая гораздо лучше справляется с генерацией естественно выглядящих уровней, чем большинство стандартных приложений генеративного создания контента. В этом посте я расскажу о первом аспекте. Адаптация циклической генерации подземелий к Unexplored 2 будет темой будущего поста.

Имитация «человеческого» дизайна уровней

Генератор уровней разбивает процесс генерации уровня на целое множество управляемых этапов. Он проходит путь от высокоуровневого планирования до низкоуровневой детальной карты уровня. По сути, он сначала создаёт набросок уровня, а затем начинает добавлять детали, пока уровень не станет завершённым и заполненным.

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.

В прошлой статье — Разновидности координат используемые в GUI Unity3d я попытался кратко рассказать о разновидностях координат в Unity UI/RectTransform. Теперь хочется немножко осветить такую полезную для UI штуку как RectTransformUtility. Которая является одним из основных инструментов вычисления чего либо в UI по отношению к чему либо ещё.

Простая непростая задача

Есть задача — нужен компонент который анимированно убирает UI элемент за выбранный край экрана. Компоненту должно быть фиолетово где он находится иерархически, в каких местах стоят якоря, какой размер экрана, и в каком месте экрана он находится. Компонент должен уметь убирать объект в 4е стороны (вверх, вниз, влево, вправо) за заданное время.

В этой публикации я постараюсь вкратце рассказать о типе перечисления в C#, применении его в качестве флагов, а так же о том, как можно упростить их рисование в инспекторе Unity.

Система способностей персонажа пожалуй самая требовательная к гибкости в игре. Невозможно на этапе проектирования предсказать какие заклинания появятся в финальной версии или последующих обновлениях. Этот пост будет о том, как я абстрагировал процесс исполнения способностей.

Сама по себе способность есть ни что иное, как набор действий. Минимальный интерфейс способности состоит из одного метода: «применить», но не всё так просто и о сложностях под катом.

Привет! Перевели статью от Google с пошаговой инструкцией создания Instant Game в Google Play для игр на Unity.



Google анонсировал сервис Google Play Instant в марте 2018-го; с тех пор гейм-девелоперы могут создавать игры с мгновенным погружением. Существует несколько способов привлечения игроков в мгновенные игры: от кнопки TRY NOW («Попробуйте сейчас!») в Google Play до обычной ссылки, которую могут расшарить друг другу пользователи. Благодаря этому разработчики могут продемонстрировать свою игру и привлечь новых пользователей. В этой статье рассказывается о том, как создать билд готовой к выпуску мгновенной игры на Unity с нуля, а также преимущества мгновенных игр. Продолжение под катом.

Привет, Хабр!

Как законодатели мод по теме Unity на российском рынке предлагаем вам почитать интересное исследование о практическом использовании алгоритма WFC (Wave Function Collapse), построенного по образу и подобию известного принципа квантовой механики и очень удобного при процедурной генерации уровней в играх. Ранее на Хабре уже публиковался подробный рассказ об этом алгоритме. Автор сегодняшней статьи Мариан Кляйнеберг рассматривает алгоритм в контексте трехмерной графики и генерации бесконечного города. Приятного чтения!

К мысли о механике вычисляемых «самопишущихся» историй я пришёл в то время, как занимался форумными ролевыми играми. Текстовый формат игры накладывал определённые ограничения на использование систем, завязанных на броски кубика. Требуется специфическая площадка с поддержкой подобной функции, ход игры захламляется вопросами «нужно ли бросать кубик», самими сообщениями-бросками, после которых ещё нужно вставить своё слово мастера и только тогда игрок может уже писать содержательный пост с описанием случившегося.



Бороться с этим всем можно разными способами, но такие «сражение с интерфейсом» казались не совсем оправданными и захотелось подумать в сторону чего-то лёгкого, что всегда под-руками. Чтобы присутствовала простота верификации результатов, одновременно с их некоторой непредсказуемостью. Тут взгляд и упал (образно выражаясь) на обычное приложение «Калькулятор».