Unity бесподобна для быстрого прототипирования игр. Если у вас появилась идея какой-то новой игровой механики, с Unity её можно реализовать и протестировать в кратчайшие сроки. Под катом я расскажу как можно сделать несложную головоломку используя только стандартные компоненты и не залезая в графические редакторы. По ходу статьи я продемонстрирую пару трюков игрового дизайна, а в конце немного расскажу об эстетике, динамике и механике.

Для самых нетерпеливых по ссылкам ниже находится готовый прототип.
Онлайн версия
Скомпилированная версия для Windows [Зеркало] ~7.5 МБ

Что мы собираемся делать? Двумерную головоломку с колобком в роли главного героя, который может двигать ящики, которые могут нажимать кнопки, которые могут открывать двери, за которыми скрывается выход из уровня, который построил я. Или вы, у нас же здесь туториал как-никак.

Подразумевается, что вы уже успели скачать Unity и поигрались немного в редакторе. Нет? Сейчас самое время, я подожду.

Все более или менее знающие Python разработчики знают про такую жуткую вещь как GIL. Глобальный блокировщик всего процесса до тех пор пока Python выполняется в одном из потоков. Он даёт потоко-защищённость методами сравнимыми с садизмом, поскольку любая неявная блокировка в многопоточном приложении смерти подобна, всё что опиралось на параллельное выполнение, умирает в мучениях, раз за разом натыкаясь на блокировку GIL.
Известно что по сей день из-за этого скорбного факта программисты на C++ используют Python-обёртки по большей части лишь в однопоточных приложениях, а программисты на Python пытаются всех убедить, что им и так неплохо живётся.
Казалось бы, если поток порождён в C++, он не знает ни о каком GIL, используй Python без блокировок и радуйся. Радость разработчика однако закончится уже на втором потоке запросившем область глобальных переменных без блокировки.
Однако есть путь ведущий к светлому будущему!
Этот путь был изначально в таком языке как Perl, он же поддерживается в Си-API языка Python и я ума не приложу почему подобный механизм не включен в один из стандартных модулей Python! Способ по сути сводит использование различных под-интерпретаторов Python в разных потоках, причём используя свой GIL для каждого(!!!) без всякого шаманства и магии, просто последовательно вызвав несколько функций и стандартного набора Си-API языка Python!

После публикации на Хабре своей первой статьи, об одном из способов организации иерархии в реляционной БД, у меня осталось чувство не доведенного до конца дела.
Судя по комментариям, кто-то принимал предложенный метод за другой, спрашивали чем не устраивает “django-mttp”, рассказывали о поддержке деревьев в PostgreSQL…
Спасибо всем отписавшимся, но из-за сумбурного изложения в самой статье, думаю, что я не сумел донести до читателя то, что хотел. А “если я чего решил, то выпью обязательно”(с)

Поэтому, я решился на еще одну попытку изложения интересующего меня подхода. А именно — хранение иерархии в числовом коде, вычисляемом на основании данных о размерности дерева. То есть, заранее определены максимальные количество Уровней и количество Детей у каждого Родителя (возможные диапазоны достаточно велики, поэтому, заранее пугаться этого не стоит). При таких вводных, код, каждого иерархического элемента, будет являться и путем до него, и включать диапазон всех Детей. А это сулит скорость, и много еще чего…
Далее — с картинками и таблицами, без привязки к какой-либо БД (ибо это не важно).

Думаю, на Хабре почти все, в той или иной мере, знают английский язык. На самом деле, без умения читать английские тексты в IT очень трудно жить — все по настоящему толковое обычно именно на англоязычных ресурсах.

Но кто может сказать, что то, чему его учили в школе и ВУЗе действительно ему помогло в понимании англоязычной литературы? Подозреваю, что не многие смогут подтвердить подобное. Если уж быть честным, не знаю как дело обстоит в столичных школах и ВУЗах, а в провинциальных — все из рук вон плохо.

Мне в этом вопросе повезло — я с детства учил английский язык в группе, потом много времени занимался с репетиторами, поэтому в английском я ориентируюсь неплохо и без всяких хитрых методик. Но в университете, где я учился, преподаватель в учебном процессе использовала методику Милашевича. Я восхищен этим простым и изящным подходом к обучению переводу, и хотел бы о нем рассказать.

Думаю многим хабровчанам знакома книга «Этюды для программистов» Чарльза Уэзерелла. Если нет, то здесь можно прочитать интервью с автором и небольшой обзор книги. Мне самому совсем недавно попала данная вещь в руки, и было решено обязательно реализовать одну из задачек.

Итак предлагаю разобрать с вами один из этюдов. Писать будем на Java, поработаем с графикой и GUI + разберем алгоритм перебора с возвратом для нахождения нашего решения. Маловероятно, что статья заинтересует профи, но вот новичкам, а особенно тем, кто только изучает Java, статья может оказаться полезной.
Всем заинтересовавшимся – добро пожаловать!

Встала задача организовать административные центры в чёткую иерархию по принципу матрёшки, например, Украина — Крым — ЮБК — Ялта, и исправить имеющиеся ошибки в текущей базе данных.

В этой статье я расскажу, как я решил эту проблему с помощью KML-файлов обрамляющих границ и Postgres+Postgis.

Дело в том, что база, которой мы пользуемся для нашего проекта, не коммерческая (user generated, open source) и в ней есть ошибки. Например, самый частый случай — множесто городов приписаны к стране, но не относятся ни к одному из её регионов и областей, мы называем их orphaned cities.

Плюс к этому, бизнес у нас туристический, так что административно-политическое дробление стран не всегда подходит, иногда нет-нет да и приходится добавлять туристические регионы вручную. Например, такого административного региона как «Южный берег Крыма» нет, но есть такой туристический район, по которому туристы выбирают, куда ехать — ищут «дома на ЮБК», а не «дома в ялте, гаспре, гурзуфе и вообще где-то там».

Здравствуйте. Сегодня на глаза попался пост о курсе программирования под Android на сайте Linux Foundation, а вместе с ним — и немало комментариев о том, что хотелось бы видеть и перевод этих уроков. Поскольку я сейчас, после четырех лет разработки под микроконтроллеры, начал изучать и программирование для мобильных устройств, то параллельно решил сделать перевод первой части урока.

Предыстория

Понадобилось мне добавить на сайт функцию поиска. Первой мыслью было — воспользоваться возможностями SQL-сервера, — но искать надо сразу по нескольким таблицам, слова и фразы, да ещё и со стеммингом. Понял, что изобретать свой велосипед будет накладно.

Решил поискать, а что же всё-таки есть из готовых решений? Оказалось, прямо скажем, не густо: django-haystack и django-sphinx. Ранее достоинства и недостатки обоих уже перечисляли, поэтому не буду повторяться.

Потратив какое-то время на чтение блогов и форумов, решил всё-таки попробовать django-sphinx, т. к. в django-haystack, насколько мне известно, с поддержкой Sphinx до сих пор не очень.

Автор же django-sphinx давно забросил свой проект, но есть множество форков, и, говорят, что пользоваться им вполне возможно. Я выбрал тот, что был, хм, посвежее и попытался подключить его к своему проекту.

Это заключительная часть серии статей, описывающих перемещения компьютерных персонажей. Я расскажу о смешанных видах передвижений, которые сочетают в себе векторные и плиточные методы, небольшая оптимизация плиточных перемещений и ускорение просчетов добавлением сетки к векторам. А так же поведу общее сравнение всех описанных методов в виде таблицы.

В предыдущей статье я рассказал о видах передвижений и перемещений в плиточном мире. Сегодня расскажу подробней о векторных способах. Как и в прошлый раз расскажу теорию, объясню суть и покажу пример реализации перемещений на языке C++.

Все, кто начинал заниматься реализацией игрового искусственного интеллекта, наверняка сталкивались с проблемой реализации движений своих персонажей. Дело в том, что поведение и в реальном мире в большей степени определяет интеллектуальность того или иного существа. Даже люди друг друга зачастую оценивают по поведению (что немного неверно). Эта статья рассчитана на тех, кто только приступает к реализации своего первого игрового ИИ. Я расскажу о видах перемещений, их преимуществах и недостатках, а также покажу на примере как можно реализовать тот или иной способ на языке C++. Замечания и критика, а так же свои точки зрения приветствуются.

Здравствуйте! В этой статье я вкратце расскажу вам о процессах, потоках, и об основах многопоточного программирования на языке Java.
Наиболее очевидная область применения многопоточности – это программирование интерфейсов. Многопоточность незаменима тогда, когда необходимо, чтобы графический интерфейс продолжал отзываться на действия пользователя во время выполнения некоторой обработки информации. Например, поток, отвечающий за интерфейс, может ждать завершения другого потока, загружающего файл из интернета, и в это время выводить некоторую анимацию или обновлять прогресс-бар. Кроме того он может остановить поток загружающий файл, если была нажата кнопка «отмена».

Еще одна популярная и, пожалуй, одна из самых хардкорных областей применения многопоточности – игры. В играх различные потоки могут отвечать за работу с сетью, анимацию, расчет физики и т.п.

Давайте начнем. Сначала о процессах.

Задача кластеризации – частный случай задачи обучения без учителя, которая сводится к разбиению имеющегося множества объектов данных на подмножества таким образом, что элементы одного подмножества существенно отличались по некоторому набору свойств от элементов всех других подмножеств. Объект данных обычно рассматривается как точка в многомерном метрическом пространстве, каждому измерению которого соответствует некоторое свойство (атрибут) объекта, а метрика – есть функция от значений данных свойств. От типов измерений этого пространства, которые могут быть как числовыми, так и категориальными, зависит выбор алгоритма кластеризации данных и используемая метрика. Этот выбор продиктован различиями в природе разных типов атрибутов.

В этой статье приведён краткий обзор методов кластеризации числовых пространств данных. Она будет полезна тем, кто только начинает изучать Data Mining и кластерный анализ и поможет сориентироваться в многообразии современных алгоритмов кластеризации и получить о них общее представление. Статья не претендует на полноту изложения материала, напротив, описание алгоритмов в ней максимально упрощено. Для более подробного изучения того или иного алгоритма рекомендуется использовать научную работу, в которой он был представлен (см. список литературы в конце статьи).

Проектируете ли вы систему для анализа Big Data или просто пытаетесь собирать и обрабатывать данные своих мобильных приложений, вам никак не обойтись без качественных инструментов для аналитики. Хорошей новостью является то, что в данный момент множество компаний выпускают на рынок инструменты, учитывающие потребности разработчиков и соответствующие их навыкам.

Доброго времени суток, Хабр!

Я — участник маленькой компании (из двух человек), которая делает живые обои (live wallpapers) для Android-девайсов. В этой статье будет рассказано о развитии наших приложений, от сравнительно простых до более сложных, примененных технологиях, трюках и решенных проблемах — все на конкретных примерах, в (почти) хронологическом порядке. Все наши обои — полностью трехмерные, написаны с использованием OpenGL ES.

В качестве бонуса — небольшая коллекция шейдеров, пользуйтесь ими как хотите. Предложения об их улучшении или исправлении будут только приветствоваться — мы не претендуем на звание гуру в этой области.

Однажды в DEPO Computers поступил запрос рассчитать решение для 10 дизайнеров-проектировщиков, работающих в 3ds Max. Подобрать требовалось не только рабочие станции, но и рендер-сервер для визуализации полученных результатов. С графическими станциями проблем не возникло, но вот рендер-сервер никак не хотел вписываться в бюджет. Объем работ по рендерингу предполагался не большой, но скорость выполнения расчета требовалась высокая. Я порекомендовал заказчику использовать распределенные вычисления на всех рабочих станциях средствами сетевого рендеринга, но заказчика не устроил этот вариант. Он сообщил, что при запуске расчета, все сетевые машины загружаются на 100%, и возможность локальной работы практически исключается. При этом доступные средства, позволяющие отрегулировать нагрузку на сетевые машины участвующие в расчете, довольно сложны и не всегда могут решить поставленную задачу.

Нам пришлось разработать новый способ реализации решения, который позволил бы обеспечить необходимый функционал в рамках заданного бюджета.

Здравствуйте.

Этот топик открывает цикл статей по использованию системы управления конфигурацией Puppet.

Что такое система управления конфигурацией?

Предположим, что у вас есть парк серверов, выполняющих различные задачи. Пока серверов мало и вы не растёте, вы легко настраиваете каждый сервер вручную. Устанавливаете ОС (может быть, автоматизированно), добавляете пользователей, устанавливаете софт, вводя команды в консоль, настраиваете сервисы, правите конфиги ваших любимых текстовых редакторов (nanorc, vimrc), выставляете на них одинаковые настройки DNS-сервера, устанавливаете агент системы мониторинга, настраиваете syslog для централизованного сбора логов… Словом, работы довольно много и она не особенно интересна.

Доброго времени суток, Хабравчанин! На сайте, все чаще стали появляться статьи о том, как предприимчивые пользователи добивались справедливости (выполнения законов), при нарушении их прав, всяческими недобросовестными организациями. Обычно «джентельменский» набор таких контор это: смс-рассылка, телефонные звонки, хамство в офисах, некачественное предоставление услуг и товаров. Обычно, я терпимо отношусь к таким смс, в основном, это реклама такси. Но сегодня, мне пришли сразу Три Смс одного содержания, с рекламой кредитов. А при упоминании данного слова, у меня сразу же портится настроение. Поэтому для его улучшения, я полез в интернет.
В интернете, помимо нужного мне Роскомнадзора, есть много полезных сайтов, которые предлагает наше Государство. Обычно, ссылки на них очень хаотично разбросаны по сети. Здесь же, я публикую список наиболее актуальных и интересных, как мне думается, сайтов РФ, чтобы в случае надобности, они были под рукой.

В этом посте я хочу рассказать про довольно интересную фичу IntelliJ IDEA — подключение сторонних утилит, а также продемонстрировать её на довольно типичном примере: я подключу pylint — анализатор кода для python проектов.

External Tools

В IDEA есть интересная возможность использовать сторонние утилиты из интерфейса самой IDE. Добавлять таким образом можно всё что угодно — скрипты, анализаторы кода, средства рендеринга ресурсов и подсчета статистики. И IDEA предоставляет несколько крутых решений, обеспечивающих комфорт использования утилит, которые вы подключите.

Ну что, попробуем подключить какой-нибудь тул?

Джеффери Хикс подготовил статью на Windows IT Pro, посвященную использования PowerShell для администрирования AD. В качестве исходного пункта автор решил взять 10 типичных задач администрирования AD и рассмотреть то, как их можно упростить, используя PowerShell:

1. Сбросить пароль пользователя
2. Активировать и деактивировать учетные записи
3. Разблокировать учетную запись пользователя
4. Удалить учетную запись
5. Найти пустые группы
6. Добавить пользователей в группу
7. Вывести список членов группы
8. Найти устаревшие учетные записи компьютеров
9. Деактивировать учетную запись компьютера
10. Найти компьютеры по типу

Помимо этого автор ведет блог (по PowerShell, конечно), рекомендуем заглянуть — jdhitsolutions.com/blog. А самое актуальное Вы можете получить из его твиттера twitter.com/jeffhicks.
Итак, ниже приводим перевод статьи “Top 10 Active Directory Tasks Solved with PowerShell”.