• Создание несложного бота для WoW, программирование маршрутов (продолжение)

    • Tutorial
    Это вторая часть поста на тему создания несложного бота для игры World of Warcraft. С первой частью можно ознакомиться здесь. Сегодня мы поговорим о
    1. написании Recorder'а клавиш и координат на языке AutoIt
    2. написании Player'a инструкций для бота
    3. математике 2D, как ориентироваться в декартовой системе координат без теоремы косинусов
    4. управлении роботом при недостаточном количестве датчиков
    5. мерах противодействия ботам



    Recorder


    Наша задача: чтение цветов пикселей, определение нажатий клавиш, фоновая работа с возможностью приостановки, посылка кликов в приложение. Здесь как нельзя лучше подойдет язык AutoIt. Чтобы написать то же самое на Си, пришлось бы
    Читать дальше →
  • Еще одна визуализация ряда алгоритмов и структур данных


      Университет Сан-Франциско создал с использованием HTML5 коллекцию визуализаций различных алгоритмов и структур данных. Посмотреть и потыкать кнопки можно вот тут.
      Список визуализированных алгоритмов и структур данных со ссылками под катом.
      Читать дальше →
    • Перехват вызовов API-функций

        — Папа, я бежал за троллейбусом и сэкономил пять копеек!
        — Сынок, бежал бы за такси — сэкономил бы пять рублей!


        Сегодня я хочу рассказать вам, как сэкономить 10 тысяч долларов. А заодно, что гораздо менее интересно – научить перехватывать вызовы Win32 API функций, и не только. Хотя, в первую очередь – конечно, именно их.
        Читать дальше →
      • Хуки — это просто

        • Tutorial


        Хуки — это технология перехвата вызовов функций в чужих процессах. Хуки, как и любая достаточно мощная технология, могут быть использованы как в благих целях (снифферы, аудио\видеограбберы, расширения функционала закрытого ПО, логирование, багфиксинг) так и со злым умыслом (трояны, кряки, кейлоггеры). О хуках уже не раз писали и на Хабре и не на Хабре. Но вот в чём беда — почему-то каждая статья о хуках буквально со второго абзаца начинает рассказывать о «таблице виртуальных функций», «архитектуре памяти» и предлагает к изучению огромные блоки ассемблерного кода. Известно, что каждая формула в тексте снижает количество читателей вдвое, а уж такие вещи — так и вовсе вчетверо. Поэтому нужна статья, которая расскажет о хуках просто. Под катом нет ассемблера, нет сложных терминов и буквально два десятка строк очень простого кода на С++. Если вы давно хотели изучить хуки, но не знали с чего начать — начните с этой статьи.
        Читать дальше →
      • «WebGL Beginner's Guide» Глава 1: Начиная работать с WebGL

        • Translation
        • Tutorial
        Всем привет!

        Хочу начать вольный перевод отличной книги «WebGL Beginner's Guide», которая, на мой взгляд, будет интересна не только новичкам, но и более продвинутым разработчикам.

        Содержание:
        • Глава 1: Начиная работать с WebGL
        • Глава 2: Рендеринг геометрии
        • Глава 3: Освещение
        • Глава 4: Камера
        • Глава 5: Движение
        • Глава 6: Цвет, глубина и альфа-смешение
        • Глава 7: Текстуры
        • Глава 8: Выбор
        • Глава 9: Собираем все вместе
        • Глава 10: Дополнительные методы


        WebGL первоначально была основана на OpenGL ES 2.0 (ES означает Embedded Systems), версии спецификации OpenGL для таких устройств как iPhone от Apple и iPad. Но спецификация развивалась, стала независимой, ее основная цель это обеспечение переносимости между различными операционными системами и устройствами. Идея веб-интерфейса, рендеринг в реальном времени открыли новую вселенную возможностей для веб-3D сред, таких как видеоигры, научная и медицинская визуализация. Кроме того, из-за широкого распространения веб-браузеров, эти и другие виды 3D-приложений могут быть запущены на мобильных устройствах, таких как смартфоны и планшеты. Если вы хотите создать свою первую веб-видеоигру, 3D арт-проект для виртуальной галереи, визуализацию данных ваших экспериментов или любое другое 3D-приложение, вы должны иметь ввиду, что первым шагом должно быть то, что вы должны убедиться, что у вас есть подходящая среда.
        В этой главе вы сможете:
        • Понять структуру WebGL-приложения
        • Создавать свои области рисования (canvas)
        • Проверить WebGL-возможности вашего браузера
        • Понять, как устроена машина состояний WebGL
        • Изменять переменные WebGL, которые влияют на вашу сцену
        • Загружать и исследовать полнофункциональные сцены


        Читать дальше →
        • +24
        • 36.9k
        • 7
      • Введение в анализ сложности алгоритмов (часть 4)

        • Translation
        • Tutorial
        От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
        Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
        Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.


        Опубликовано ранее:
        Часть 1
        Часть 2
        Часть 3

        Оптимальная сортировка


        Поздравляю! Теперь вы знаете о том, как анализировать сложность алгоритмов, что такое асимптотическая оценка и нотация «большое-О». Вы также в курсе, как интуитивно выяснить является ли сложностью алгоритма O( 1 ), O( log( n ) ), O( n ), O( n2 ) и так далее. Вы знакомы с символами o, O, ω, Ω, Θ и понятием «наихудшего случая». Если вы добрались до этого места, то моя статья уже выполнила свою задачу.

        Этот финальный раздел — опциональный. Он несколько сложнее, так что можете не стесняясь пропустить его, если хотите.От вас потребуется сфокусироваться и потратить некоторое время на решение упражнений. Однако, так же здесь будет продемонстрирован очень полезный и мощный способ анализа сложности алгоритмов, что, безусловно, стоит внимания.
        Читать дальше →
        • +50
        • 86.3k
        • 6
      • Что такое генетический алгоритм?

          В рамках проекта Computer Science Student сегодня я постараюсь дать короткое наглядное объяснение: что такое генетический алгоритм? В самой простой и общей формулировке для решения самой простой задачи. Исходные коды решения (код не самый качественный, потому что писался на скорую руку; но код и не важен в этом курсе) и текст самих заданий доступен на CS-Student Wiki.

          Первая часть


          Вторая часть — под катом.
          Читать дальше →
        • Кто там? — Идентификация человека по голосу



            Здравствуй, дорогой читатель!

            Предлагаю твоему вниманию интересную и познавательную статью об отдельно взятом методе распознавания говорящего. Всего каких-то пару месяцев назад я наткнулся на статью о применении мел-кепстральных коэффициентов для распознавании речи. Она не нашла отклика, вероятно, из-за недостаточной структурированости, хотя материал в ней освещен очень интересный. Я возьму на себя ответственность донести этот материал в доступной форме и продолжить тему распознавания речи на Хабре.

            Под катом я опишу весь процесс идентификации человека по голосу от записи и обработки звука до непосредственно определения личности говорящего.
            Так чего же мы ждем? Поехали!
          • Восстановление расфокусированных и смазанных изображений. Практика

              Не так давно я опубликовал на хабре первую часть статьи по восстановлению расфокусированных и смазанных изображений, где описывалась теоретическая часть. Эта тема, судя по комментариям, вызвала немало интереса и я решил продолжить это направление и показать вам какие же проблемы появляются при практической реализации казалось бы простых формул.

              В дополнение к этому я написал демонстрационную программу, в которой реализованы основные алгоритмы по устранению расфокусировки и смаза. Программа выложена на GitHub вместе с исходниками и дистрибутивами.

              Ниже показан результат обработки реального размытого изображения (не с синтетическим размытием). Исходное изображение было получено камерой Canon 500D с объективом EF 85mm/1.8. Фокусировка была выставлена вручную, чтобы получить размытие. Как видно, текст совершенно не читается, лишь угадывается диалоговое окно Windows 7.



              И вот результат обработки:



              Практически весь текст читается достаточно хорошо, хотя и появились некоторые характерные искажения.

              Под катом подробное описание проблем деконволюции, способов их решения, а также множество примеров и сравнений. Осторожно, много картинок!
              Читать дальше →
            • Искусственный интеллект как совокупность вопросов

                image
                Когда мы рассуждаем о сильном искусственном интеллекте, то мы понимаем, что это не изолированный вопрос, не вещь в себе, а вопрос ответ на который подразумевает объяснение всех явлений, которые связаны с мышлением человека. То есть, ответив на вопрос о природе интеллекта, мы неизбежно должны будем ответить на такие вопросы как:

                • Что есть информация?
                • Как мозг представляет знания?
                • Что такое язык?
                • Какова роль языка в мышлении?
                • Как совершаются поступки?
                • Как осуществляется планирование?
                • Какова природа фантазий и воспоминаний?
                • Что такое мотивация?
                • Какова природа эмоций?
                • Откуда берется многообразие эмоциональных оценок?
                • Что есть смысл?
                • Как рождается мысль и какова ее природа?
                • Что такое внимание?
                • Что есть любовь?
                • Что есть гармония и красота?

                Читать дальше →
              • Прогресс в разработке нейросетей для машинного обучения

                  В пятничном номере NY Times опубликована статья о значительных успехах, который демонстрируют в последние годы разработчики алгоритмов для самообучаемых нейросетей. В глубоких структурах есть несколько скрытых слоёв, которые традиционно тяжело было обучать. Но всё изменилось с использованием стека из машин Больцмана (RBM) для предварительной тренировки. После этого можно удобно перенастраивать веса, применяя метод обратного распространения ошибки (backpropagation). Плюс появление быстрых GPU — всё это привело к существенному прогрессу, который мы наблюдаем в последние годы.

                  Сами разработчики не делают громких заявлений, чтобы не поднимать ажиотаж вокруг нейросетей — такой, как в 1960-е годы поднялся вокруг кибернетики. Тем не менее, можно говорить о возрождении интереса к исследованиям в этой области.
                  Читать дальше →
                • Web-разработка на node.js и express. Изучаем node.js на практике

                    Предисловие



                    Пришла мне в голову смелая мысль, взяться за написание туториала по разработке на node.js (что-то наподобие ruby.railstutorial.org). Так как я первый раз берусь за подобный труд то для для меня очень важен любой фидбэк. Нужно это — не нужно. Что стоит убрать а на чем остановиться подробнее, в общем любая конструктивная критика. Надеюсь что дело пойдет и вам понравится, в этом случае по мере написания буду выкладывать главы на хабр.

                    Вступление



                    Приветствую, перед вами небольшой учебник по практической разработке на node.js, с использованием фреймворка express. Я с большим энтузиазмом отношусь к node и сопутствующим технологиям. Node.js в первую очередь привлекает свежестью в подходах к разработке, смелостью и драйвом.

                    О том, что такое node.js вы можете прочитать на http://nodejs.org/, если коротко — то это серверная платформа, для выполнения javascript. Так же мы будем использовать express, web-фреймворк построеный на концепции middleware (о том, что это такое, поговорим поподробнее чуть позже)

                    В процессе изучения мы познакомимся с различными аспектами web-разработки, такими как использование системы контроля версий, автоматическое тестирование и так далее. В результате по ходу изучения мы разработаем вполне рабочее web-приложение (простенький аналог твиттера)

                    Хочется отметить, что очень большое влияние на меня оказал railstutorial, это лучшее пособие по web-разработке, которое я встречал, и мне очень хотелось бы создать нечто подобное для node.js.
                    Читать дальше →
                  • Понимание ООП в JavaScript [Часть 1]

                    • Translation
                    • Tutorial
                    — Прототипное наследование — это прекрасно
                    JavaScript — это объектно-ориентированный (ОО) язык, уходящий корнями в язык Self, несмотря на то, что внешне он выглядит как Java. Это обстоятельство делает язык действительно мощным благодаря некоторым приятным особенностям.

                    Одна из таких особенностей — это реализация прототипного наследования. Этот простой концепт является гибким и мощным. Он позволяет сделать наследование и поведение сущностями первого класса, также как и функции являются объектами первого класса в функциональных языках (включая JavaScript).

                    К счастью, в ECMAScript 5 появилось множество вещей, которые позволили поставить язык на правильный путь (некоторые из них раскрыты в этой статье). Также будет рассказано о недостатках дизайна JavaScript и будет произведено небольшое сравнение с классической моделью прототипного ОО (включая его достоинства и недостатки).
                    Читать дальше →
                  • Понимание ООП на джаваскрипте (ES5), часть 2

                    • Translation
                    • Tutorial


                    Замечания о переводе
                    Поднимаю продолжение заброшенного перевода, поскольку вопросы в оригинале вплотную переплетаются с вопросами наследования, сделанными в собственной компактной библиотеке для использования без фреймворков, имеющих поддержку ООП. Пусть то и другое не оригинально, но вместе даёт понимание работы наследования.

                    Для полноты статьи и единого стиля, перевод начинается с вопросов наследования, несмотря на то, что они уже были упомянуты в конце первой части. Далее рассматриваются разнообразные задачи наследования так, как их рассмотрел автор. Надо сказать, что автор широко использует новые конструкции ES5 (объяснив это в конце), которые работают не во всех браузерах и заслоняют от понимания реализацию их на низком уровне языка, на котором они изначально применялись. Для настоящего понимания наследования следует обратиться к более глубокому разбору реализаций или к реализациям методов-обёрток из ES5: Object.create, Object.defineProperty, Function.bind, get и set literals, Object.getOwnPropertyNames, Object.defineProperty, Object.getOwnPropertyDescriptor, Object.getPrototypeOf. Часть их разбирается в статье (Object.create, get и set, Object.defineProperty, bind), но не всегда в порядке появления. Таким образом, статья стремится преподнести не реализацию наследования вообще, а ту реализацию, которую успели формализовать в рабочем черновике стандарта EcmaScript 5. Это лучше, чем ничего, но несколько меньше, чем полное понимание реализаций наследования.

                    Зато, данная часть статьи в нескольких (4) крупных примерах кода демонстрирует чистейшее прототипное наследование, которому не требуется привлекать понятие конструктора (хотя он там, в .create(), незримо присутствует), о котором много говорят и которое исключительно редко в чистом виде встречается.
                    Краткое содержание первой части
                    1. Объекты
                      1.1 Что есть объекты? (список свойств)
                      1.2 Создание свойств (Object.defineProperty)
                      1.3 Описатели свойств (Object.defineProperty)
                      1.4 Разбор синтаксиса (bracket notation: object['property'])
                      1.5 Доступ к свойствам (через скобочную нотацию)
                      1.6 Удаление свойств (оператор delete)
                      1.7 Геттеры и сеттеры (методы доступа и записи)
                      1.8 Списки свойств (getOwnPropertyNames, keys)
                      1.9 Литералы (базовые операторы) объекта
                    2. Методы
                      2.1 Динамический this
                      2.2 Как реализован this
                        2.2.1 Если вызывается как метод объекта
                        2.2.2 При обычном вызове функции (this === global)
                        2.2.3 При явном указании контекста (.apply, .call)
                      2.3 Привязывание методов к контексту (.bind)
                    Cодержание части 2
                    3. Прототипное наследование
                      3.1 Прототипы
                      3.2 Как работает [[Prototype]]
                      3.3 Переопределение свойства
                      3.4 Миксины (примеси)
                      3.5 Доступ к экранированным ('перезаписанным') свойствам
                    План части 3
                    4. Конструкторы
                      4.1 Магия оператора new
                      4.2 Наследование с конструкторами
                    5. Соглашения и совместимость
                      5.1 Создание объектов
                      5.2 Определение свойств
                      5.3 Списки свойств
                      5.4 Методы связывания
                      5.5 Получение [⁣[Prototype]⁣]
                      5.6 Библиотеки обратной совместимости
                    6. Синтаксические обёртки
                    7. Что читать дальше
                    8. Благодарности
                    Примечания

                    3. Прототипное наследование


                    До сих пор мы рассматривали, как определяются методы в объектах и как их повторно используют в других объектах при явном указании контекста, но это — всё же не лучший путь использования и расширения объектов.

                    Далее в игру вступает наследование. Оно лучше разделяет понятия, когда объекты наделяются своими методами на основе методов других объектов.

                    Прототипное наследование идёт дальше и может избирательно расширять методы, описывать общее поведение и использовать другие занятные приёмы, которых мы коснёмся. Печалит лишь то, что модель наследования в JS немного ограничена, и для обхода трудностей эти приёмы будут временами избыточны выносить мозг.
                    дальше
                  • Размеры массивов в Java

                      Размеры объектов в Java уже обсуждались на Хабре, например, здесь или здесь. Мне бы хотелось подробнее остановиться на размерах многомерных массивов — простая вещь, которая для меня стала неожиданной.

                      Оптимизируя вычислительный алгоритм по памяти, я наткнулся на то, что при определённых (вполне разумных) входных параметрах создаётся массив float[500][14761][2]. Сколько он может занимать в памяти (на HotSpot 1.6.0_26 32bit, если кому интересно)? Я примерно прикинул, что 500*14 761*2*sizeof(float) = 500*14 761*2*4 = 59 044 000 байт плюс какой-то оверхед. Решив проверить, как на самом деле, я воспользовался Eclipse Memory Analyzer (невероятно волшебная вещь, рекомендую!) и обнаружил, что «Retained Heap» для этого массива составляет 206 662 016 байт! Неплохой оверхед — 350%. Посмотрим, почему так получилось.
                      Читать дальше →
                    • Blind Deconvolution — автоматическое восстановление смазанных изображений

                        Смазанные изображения — один из самых неприятных дефектов в фотографии, наравне с расфокусированными изображениями. Ранее я писал про алгоритмы деконволюции для восстановления смазанных и расфокусированных изображений. Эти, относительно простые, подходы позволяют восстановить исходное изображение, если известна точная траектория смаза (или форма пятна размытия).
                        В большинстве случаев траектория смаза предполагается прямой линией, параметры которой должен задавать сам пользователь — для этого требуется достаточно кропотливая работа по подбору ядра, кроме того, в реальных фотографиях траектория смаза далека от линии и представляет собой замысловатую кривую переменной плотности/яркости, форму которой крайне сложно подобрать вручную.


                        В последние несколько лет интенсивно развивается новое направлении в теории восстановления изображений — слепая обратная свертка (Blind Deconvolution). Появилось достаточно много работ по этой теме, и начинается активное коммерческое использование результатов.
                        Многие из вас помнят конференцию Adobe MAX 2011, на которой они как раз показали работу одного из алгоритмов Blind Deconvolution: Исправление смазанных фотографий в новой версии Photoshop
                        В этой статье я хочу подробнее рассказать — как же работает эта удивительная технология, а также показать практическую реализацию SmartDeblur, который теперь тоже имеет в своем распоряжении этот алгоритм.
                        Внимание, под катом много картинок!
                        Читать дальше →
                      • Генетический алгоритм. Просто о сложном


                        В последнее время все больше «ходят» разговоры про новомодные алгоритмы, такие как нейронные сети и генетический алгоритм. Сегодня я расскажу про генетические алгоритмы, но давайте на этот раз постараемся обойтись без заумных определений и сложных терминах.
                        Как сказал один из великих ученных: «Если вы не можете объяснить свою теорию своей жене, ваша теория ничего не стоит!» Так давайте попытаемся во всем разобраться по порядку.
                        Читать дальше →
                      • Фильтр Калмана

                        • Tutorial


                        В интернете, в том числе и на хабре, можно найти много информации про фильтр Калмана. Но тяжело найти легкоперевариваемый вывод самих формул. Без вывода вся эта наука воспринимается как некое шаманство, формулы выглядят как безликий набор символов, а главное, многие простые утверждения, лежащие на поверхности теории, оказываются за пределами понимания. Целью этой статьи будет рассказать об этом фильтре на как можно более доступном языке.
                        Фильтр Калмана — это мощнейший инструмент фильтрации данных. Основной его принцип состоит в том, что при фильтрации используется информация о физике самого явления. Скажем, если вы фильтруете данные со спидометра машины, то инерционность машины дает вам право воспринимать слишком быстрые скачки скорости как ошибку измерения. Фильтр Калмана интересен тем, что в каком-то смысле, это самый лучший фильтр. Подробнее обсудим ниже, что конкретно означают слова «самый лучший». В конце статьи я покажу, что во многих случаях формулы можно до такой степени упростить, что от них почти ничего и не останется.
                        Читать дальше →
                      • Фильтр Калмана — !cложно?

                          Недавно прочитал пост из «Дополненной реальности», в котором упоминается Фильтр Калмана в сравнении с более простым «альфа-бета» фильтром. Давно собирался сочинить нечто вроде сниппета по составлению ФК, и вот думаю самое время. В статье я вам расскажу как на практике можно составить расширенный ФК не особо утруждая себя высоконаучными размышлениями и глубокими теоретическими изысканиями.
                          Под катом попытка рассказать по-простому о сложном