Первое впечатление — это все. Пословица «По одежке встречают, по уму провожают» актуальна не только в жизни, но и в дизайне. Впечатление от дизайна состоит из множества факторов, и один из важнейших — это цвет.

Понять, какие цвета сочетаются друг с другом не всегда просто, в этой статье описаны основы теории цвета, которые пригодятся при выборе цветовой схемы для дизайна сайта. Начнем с самого простого.

Основные цвета (Primary Colors)

Основные цвета палитры — красный, желтый и синий. Если говорить об основных цветах на экранах различных устройств — это RGB, красный, зеленый и синий.

Привет. Я хочу продолжить тему реализации методов машинного обучения на c#, и в этой статье я расскажу про алгоритм обратного распространения ошибки для обучения нейронной сети прямого распространения, а также приведу его реализацию на языке C#. Особенность данной реализации в том, что реализация алгоритма абстрагирована от реализаций целевой функции (той, которую нейросеть пытается минимизировать) и функции активации нейронов. В итоге получится некий конструктор, с помощью которого можно поиграться с различными параметрами сети и алгоритма обучения, посмотреть и сравнить результат. Предполагается, что вы уже знакомы с тем, что такое искусственная нейросеть (если нет, то настоятельно рекомендую для начала изучить википедию или одну из подобных статей). Интересно? Лезем под кат.

Многие в общих чертах представляют, как работает обратная лучевая трассировка: через каждый пиксель окна вывода алгоритм пропускает луч и вычисляет, с какими объектами сцены он пересекается и как в результате данный пиксель должен быть освещён. Алгоритм по сути требует, чтобы у нас была функция, которая для каждой позиции возвращает цвет точки. Разумеется, тот же подход можно применять не только для трёхмерной графики: любое изображение можно растеризовать таким образом, если у нас есть подходящая функция. Рассмотрим для примера, как с помощью такого подхода решить задачу визуализации диаграмм разложения на простые множители, о которой написал helarqjsc.

Моя реализация здесь. На картинке изображено 10! = 3628800, хотя всех деталей, разумеется, не видно.

Недавно в свободное время написал программу для генерации диаграмм, полученных с помощью разложения числа на простые множители или "факторизационных диаграмм".

Вот так выглядит 700:


По расположению точек несложно заметить, что всего их здесь 7*5*5*2*2.

Далее описание того, как это работает.

Как создать рендерер, который бы работал даже на компьютере вашей бабушки? Изначально перед нами стояла немного другая задача — создать unbiased рендер для всех моделей GPU: NVidia, ATI, Intel.
Хотя идея такого рендера для всех видеокарт витала в воздухе давно, до качественной реализации, тем более на Direct3D, дело не доходило. В своей работе мы пришли к весьма дикой связке и дальше расскажем, что нас к ней привело и как она работает.

Представляю вашему вниманию заключительную статью из трилогии «Восстановление расфокусированных и смазанных изображений». Первые две вызвали заметный интерес — область, действительно, интересная. В этой части я рассмотрю семейство методов, которые дают лучшее качество, по сравнении со стандартным Винеровским фильтром — это методы, основанные на Total Variaton prior.
Также по традиции я выложил новую версию SmartDeblur (вместе с исходниками в open-source) в которой реализовал этот метод. Итоговое качество получилось на уровне коммерческих аналогов типа Topaz InFocus. Вот пример обработки реального изображения с очень большим размытием:

Все мы знаем, что такое ярлык. А что будет, если сделать ссылку ярлыка самого на себя?
Создание ярлыка на ярлык приводит к его копированию. И что будет, если принудительно создать побайтно такой ярлык?

Но, расскажу я не об этом, а о том, как можно создать папку, от вида которой все программы вылетают с ошибками.
Да, только от вида: на папку даже кликнуть не успеете.

Зайти в такую папку обычными файловыми менеджерами будет невозможно.

Но тут не обошлось без ярлыка, и я расскажу, как это сделать и для чего можно использовать.

Алгоритм Particle Filter замечателен своей простотой и интуитивной понятностью. Предлагаю собственный вариант его использования в задаче стереоскопического зрения для сопоставления «одной и той же точки» на двух изображениях — с левой и правой камеры. Для реализации (исключительно в целях развлечения) использован Python с библиотеками numpy (матричные вычисления) и pygame (графика и обработка событий мышки). Сам алгоритм Particle Filter без изменений взят из курса Programming a Robotic Car на Udacity. Меня извиняет лишь то, что я честно прослушал весь курс и сделал все домашние работы, включая и реализацию этого алгоритма.

В задаче стереоскопического зрения нужно сопоставлять малые области (например, 8х8 пикселей) на левом и правом кадре. При идеальном расположении камер строго горизонтально, зная разность координаты по оси Х одинаковой области между левым и правым кадром, можно вычислить расстояние до объекта, который изображен в этой области. Понимаю, что звучит запутанно, но на самом деле это легко выводится простейшими геометрическими построениями по правилу подобных треугольников. Например, на видео с недостроенной колокольней, мы видим уходящий вдаль забор с одинаковыми ромбами. Ближний к нам ромб наиболее сильно смещен на правом кадре относительно левого, следующий — чуть меньше и т.д.

Стандартная схема решения такой задачи довольно тяжелая в вычислительном плане. Нужно откалибровать погрешности взаимного расположения камер так, чтобы гарантировать, что горизонтальная линия с координатой Y на левом кадре точно соответствует горизонтали с той же координатой на правом кадре. Затем сопоставить каждой точке (или области ) вдоль горизонтальной линии на левом кадре наилучшую точку на правом кадре (это решается, например, методом динамического программирования, имеющем квадратическую сложность). Тогда у нас будут вычислены смещения по Ох для каждой точки вдоль рассматриваемой горизонтали. И повторить процедуру для каждой горизонтальной линии. Немного сложновато, и уж совсем не похоже на то, как это работает в мозге (мы ведь знаем это, правда?)



Посмотрите, как алгорим Particle Filter решает эту же задачу. На мой взгляд, это очень похоже на биологическую модель, по крайней мере имитируются микро-движения глаза для фокусировки внимания на отдельных фрагментах изображения, и учитывается «предыстория» таких микро-движений.

Хочется поделиться с сообществом приятной новостью. Лучший (по скромному мнению автора поста) мультипротокольный клиент для мгновенного обмена сообщениями под Windows, теперь доступен в Open Source.

Для тех кто ещё не в курсе: программа представляет из себя мультипротокольный месседжер, с поддержкой ICQ, Jabber, AIM, MSN, Yahoo, и Google Talk. Также имеется очень удобная интеграция с социальными сетями Twitter, Facebook, MySpace, LinkedIn, и почтовым сервисом Gmail от Google. Впрочем есть и обычный POP/ IMAP почтовый клиент.

Иными словами для меня это лучшая альтернатива небезызвестному QIP, который был благополучно удален, после установки своего очередного Guard-а.

Официальный сайт проекта: digsby.com
Исходный код проекта доступен на GitHub

Самый медлительный человек, не теряющий из виду своей цели, все же проворнее того, кто блуждает без цели.
Г. Лессинг



Как часто вы ловите себя на мысли, что пора сделать давно задуманное. Речь не идет о том, что нужно вынести застоявшийся мусор или прибить полочку к стене, я говорю о более масштабных вещах. Для некоторых из вас, особенно для завсегдатаев хабра, такой масштабной задачей может быть открытие своего стартапа, для других – переезд в другую страну, для третьих – поиск спутника жизни. Какая бы глобальная цель не стояла, самая большая её проблема — глобальность.



Как подступится к выполнению заветной цели, с какой стороны подойти к решению поставленной задачи? Эти вопросы возникают только когда смотришь на проблему с высока, но стоит разбить ее на части, всё становится логично и доступно. Для многих людей разбивка своей цели на составное может стать непосильной задачей и тут на помощь может прийти опыт других людей.

О чем это

Я долгое время был адептом идей о равенстве, свободе и братстве том, что существует красная таблетка.

— Что можно с помощью ООП решить все проблемы масштабирования программ;
— Что с помощью одной методологии можно выстроить разработку проектов;
— Что с помощью нескольких гениальных книг можно научиться проектировать интерфейсы.

На самом деле, после пары десятков проектов я пришел к выводу, что все это — не более чем заблуждения, и чудеса происходят только в книгах авторов, которые делают на своих бестселлерах миллионы. Или в головах консультантов, которые делают деньги, продавая вам фуфло в виде Agile, KPI и прочих умных слов.

Я не сделаю, возможно, в этом посте никаких открытий. Но сэкономлю вам пару лет, если вы решитесь поверить моему опыту.

Всем привет!

В последнее время наметился интересный тренд — быстрое «распухание» веб-проектов до бесконечности. Объем данных многих популярных сайтов растет все быстрее и быстрее, их нужно куда-то девать, при этом эффективно бэкапить (весело будет, если файлы на 500Т потеряются :-) ), и конечно супербыстро раздавать клиентам, чтобы все их могли качать, качать, качать… на высокой скорости.

Для системного администратора задача даже редкого, ежедневного резервного копирования такого объема файлов навевает мысли о суициде, а менеджер веб-проекта просыпается в холодном поту от мысли о предстоящей профилактике датацентра на 6 часов (чтобы файлы перевести из одного датацентра в другой нужно пару раз загрузить багажник автомобиля винчестерами :-) ).

Коллеги с умным видом советуют приобрести одно из решений от NetApp, но, жаль, что бюджет у проекта в 1000 раз меньше, это вообще стартап… что делать будем?

В статье хочу разобрать частые кейсы дешевого и дорогого решения данной задачи — от простого к сложному. В конце статьи расскажу как задача решена в нашем флагманском продукте — всегда полезно сравнивать opensource-решения с коммерческими, мозгам нужна гимнастика.

Хочу рассказать как я создавал, и потом переводил собственную систему частиц на GPU. Как я наивно думал просто будет сделать (мол чо там, двигать частицы, тююю). На самом деле о нюансах, возникающих при реализации, можно говорить очень много и долго, поэтому далее я расскажу только об решении проблем «узких» мест.

История вопроса

Заказчик разрабатывает динамические музыкальные фонтанные комплексы, которые управляются через dmx контроллеры по сценарию. Редактор сценариев он сделал самостоятельно. Но на практике создавать сценарии оказалось неудобным, потому что для того, чтобы видеть как получается нужно иметь целиком построенный и запущенный фонтан. Кроме того, если вдруг дизайнеру хореографу захотелось добавить дополнительные сопла для фонтана — то этого сделать уже практически невозможно. Поэтому заказчик захотел обзавестись модулем для моделирования фонтанов, чтобы хореограф мог без настоящего фонтана разрабатывать сценарии. В целом у меня вышло что-то в таком духе: вот видео того что было смоделировано Hawaii50.wmv, а вот то, что вышло в реале после конструирования фонтана: H5OClip.wmv

Заголовок получился достаточно желтый, но он лучше всего передает суть поста: можно создать свое вычислительное облако, которое будет на порядок дешевле, чем предлагает Amazon EC2. Есть множество нюансов, из-за которых подобное “дешевое облако” может не подойди, но, на мой взгляд, для многих задач оно вполне подходит и справляется с ними отлично.

Далее я хочу рассказать о нашем опыте использования OpenStack, развернутого у Hetzner’a, и привести расчеты стоимости подобного облака.

Приветствую достопочтеннейших Хабралюдей!


Не так давно, во время поиска новой работы, я получил очень интересное тестовое задание от ZeptoLab: написать за пару рабочих дней арканоид под iOS без использования сторонних библиотек типа Cocos2d/Box2d и т.п., то есть, на «чистом» OpenGL, что показалось мне весьма интересным. Кстати, об этом задании на Хабре уже писали, и даже устраивали разбор полётов. Итак, я бросил вызов судьбе и взялся за геймдев впервые после школьных упражнений с васиком в графическом режиме!

Уточню, что некоторые знания OpenGL у меня уже были, но весьма и весьма поверхностные. Можно сказать, что их не было ну почти совсем, я просто знал, что такое вьюпорт и что бывают какие-то там спрайты, что существуют матрицы преобразования… Так что данная статья могла бы быть озаглавлена "Как написать простую игру под iOS на чистом OpenGL, не зная его", но это слишком уж длинно.

В общем, если Вам интересно, как я это сделал за ~10 часов разработки и ~2 часа чтения, прошу под кат. (осторожно! много кода! мало картинок! ссылка на гитхаб и расслабляющее видео в конце!)

Программы не работают. Удивительно, как часто нам приходится мириться с этим. Вот всего лишь несколько, буквально, первых попавшихся проблем, с которыми я столкнулся на прошлой неделе.

• На моем iPhone 4s 3 гигабайта пространства занимает что-то, что iTunes определяет как “Other”. Никто не знает, что это за “другое” и предлагается либо стереть полностью настройки, либо “удалить и добавить еще раз почтовые аккаунты”. Вообще-то это проблема для меня, потому что на устройстве всего 16 гигабайт!
• Windows Indexing Service на моем десктопе работает уже 3 дня подряд. Решение? Удалить и пересоздать индекс. Справился всего лишь за день.
• На каждого человека на моем iPhone приходится 4, а иногда и 5 контактов. Я их всех связал, но они все равно показываются.
• В программе iMessage у меня есть один человек, который пишет мне и его сообщение показывается от одного из трех контактов с тем же именем. Чтобы пообщаться с ним мне нужно каждый раз узнавать от какого из “его” аккаунтов пришло сообщение.
• У Microsoft Outlook, наверное, никогда не получалось “корректно завершиться”.

Парное программирование является одной из практик XP. Эта практика воплощает экстремальную (преувеличенную) идею Code Review. Если ревью позволяет улучшить качество кода, то давайте делать его постоянно, во время рефакторинга и написания нового кода.

Проблема проведения обычного Code Review заключается в том, что программисты дают очень поверхностную обратную связь, когда просто смотрят на ваш код. Но как только они начинаются с ним работать, вот тогда прилетает настоящая обратная связь по всем тонким местам и недочетам.

Фильтр размытия по гауссу (широко известный “gaussian blur” в фотошопе) достаточно часто применяется сам по себе или как часть других алгоритмов обработки изображений. Далее будет описан метод, позволяющий получать размытие со скоростью, не зависящей от радиуса размытия, используя фильтры с бесконечной импульсной характеристикой.

Думаю любому современному дизайнеру или верстальщику рано или поздно в голову приходила мысль «А почему бы на этом проекте не использовать принципы отзывчивого веб-дизайна?». Пожалуй, сложно найти человека, который не слышал о responsive design в наше время, когда сёрфить веб могут с телефона, микроволновки и тапочек. Приступая к работе над подобным проектом, неплохо было бы иметь под рукой примеры возможного поведения лейаута и его отдельных элементов.

Буду краток, господа, так как хочу лишь донести до вас на мой взгляд достаточно интересное событие: Facebook отказывается от разработки мобильных приложений на HTML 5 и переходит на нативную разработку под каждую платформу.
Марк Цукерберг в свой речи признался, что стратегия разработки HTML 5 приложений не оправдала себя. Он признал, что использование HTML 5 было самой большой ошибкой компании, а итогом стало лишь потерянное время. Как он выразился, «We just were never able to get the quality of it we wanted...» — «мы так и не смогли добиться от приложений такого качества, которое хотели бы». Он не говорит, что HTML 5 — это плохо. Это лишь констатация факта, что в конкретной ситуации данная технология не смогла решать поставленные задачи на должном уровне.

Заинтересовавшиеся могут ознакомиться с более полным текстом тут (текст на английском).