В прошлый раз я показывал вам свою коллекцию советских электролюминесцентных индикаторов. Я капитально подсел на эту тему и последние три месяца пытаюсь изготовить самодельный индикатор удовлетворительного качества.

Дерпи Хувс ловит маффины. Стекло. Эпоксидка. Зелёный люминофор.

Я потратил целых три месяца и изготовил добрую сотню образцов, прежде чем у меня стало получаться что-то сносное. На данный момент я провёл пять экспериментов и изготовил две серии прототипов.

Думаю ещё через несколько месяцев я смогу написать уже Исчерпывающее руководство по изготовлению самодельных индикаторов, с подробным обоснованием всех возможных комбинаций материалов, но пока же ограничусь описанием проведённых экспериментов и полученными текущими результатами^

Как мы представляем себе кроссплатформенность? Мы пишем программу на языке, который либо компилируется в исполняемый файл отдельно для каждой поддерживаемой платформы, либо использует разновидность виртуальной машины вместо бинарника (и тогда эта среда должна присутствовать в целевых системах). Есть также и низкоуровневые языки, на которых писать серьёзные программы менее удобно, чем на высокоуровневых монстрах со своими компиляторами или рантаймами, но зато такие программы менее требовательны к предустановленному софту или наличию ОС в принципе, как и менее разборчивы в архитектуре. И всё же, есть возможность писать один и тот же код и собирать один и тот же бинарь под все популярные архитектуры и ОС (и даже bare metal), и эта возможность появилась благодаря гениальной Justine Tunney. Она написала Cosmopolitan, библиотеку на C, позволяющую исполнять один и тот же код на любой машине, подобно Java… но без какого-либо предустановленного интерпретатора или виртуальной машины! Один и тот же скомпилированный файл может исполняться как минимум в любом дистрибутиве Linux, на Mac OS, Windows NT, FreeBSD, OpenBSD, и NetBSD и на bare-metal на x86 и ARM*. Это настоящая магия.

При разработке видеоигр часто встречается задача вычисления угла выстрела для попадания в цель. Она настолько распространена, что я писал код для её решения в буквальном смысле для каждой игры, над которой работал.

Когда возникала эта проблема, я обычно брал ручку с блокнотом и решал её с нуля. Мне это надоело. Чтобы сэкономить себе из будущего немного времени, я выложу это решение в Интернет. Кроме того, я расскажу о необычной «фишке», которую предпочитаю использовать из соображений эстетики.

Уравнения движения

Задача всегда начинается одинаково. У нас есть стреляющий и цель: под каким углом нужно стрелять снарядом, чтобы он поразил цель?

Существует четыре основных уравнения движения. В статье мы воспользуемся только одним.

Так выглядел строящийся комплекс ITER в феврале 2020 года. ITER может стать первой установкой, которая позволит получить «горящую» или самоподдерживаемую термоядерную плазму. В этом строящемся сооружении будут расположены термоядерный токамак и системы его обеспечения. Фото из архива ITER

На Хабре не обошли вниманием новость о том, что Китай запустил новый токамак, HL-2M Tokamak. Эта новость особенно интересна тем, что освежает в памяти историю о печальном долгострое нашего века — будущем термоядерном реакторе ITER, который возводится силами всей Европы на юге Франции и должен стать первым подобным устройством, которое могло бы производить больше энергии, чем потребляет само. Тем не менее, с сожалением отметим, что и HL-2M, и даже ITER удручающе далеки от полноценной термоядерной электростанции.

Не будем вдаваться в детали устройства токамаков и самого ITER – эти темы в изобилии рассмотрены во всевозможных источниках, например, в вышеупомянутой хаброновости. Под катом речь пойдет о том, какой путь открывает перед нами ITER (в переводе с латыни «iter» означает «путь»), и почему этот путь оказался извилист как восьмерка стелларатора.

Короче, я хорошо помню, как в 2013 году я сел и написал небольшой сайт за один день.

Это был сайт про события моего родного города. На одной странице выводились все мероприятия на грядущую неделю.

Я сделал страничку с мероприятиями, и небольшую админку, где они редактировались. У меня была книжка по PHP, поэтому сайт я написал на PHP, подключил MySQL-базу, сверстал на HTML и CSS, и залил на виртуальный хостинг. Сайтом пользовались, а я усердно добавлял мероприятия каждое утро, пока не ушёл в армию, не оставив никого на поддержку. Так сайт и почил.

Идея сайта всё ещё казалась хорошей, и я решил его возродить. Казалось бы, бери и делай, но против меня играло то, что я толком не помнил PHP, и уже успел набраться опыта разработки в очень больших, средних и маленьких компаниях.

Я решил взяться за дело и стал думать.

24 июня Хабр отмечал международный день НЛО. Но это не точно, потому что некоторые его празднуют и 2 июля. В принципе, ничего не помешает отметить дважды — команда Хабра, возможно, так и поступит. По традиции в этот день люди запасаются телескопами, выезжают на природу, избегают городской засветки и смотрят на небо в поисках необъяснимого.

Наверняка мы знали только одну вещь. Чтобы встретиться с НЛО, достаточно было упомянуть юзера UFO в комментариях к этому посту.

В Universal Render Pipeline, создавая свои RendererFeature, можно легко расширить возможности отрисовки. Добавление новых проходов в конвеер рендеринга позволяет создавать различные эффекты. В этой статье, используя ScriptableRendererFeature и ScriptableRenderPass, создадим эффект обводки объекта (Outline) и рассмотрим некоторые особенности его реализации.

Я занялся изучением процессов распознавания коллизий, и это привело меня к алгоритму Гилберта — Джонсона — Кирти (Gilbert-Johnson-Keerthi, GJK).

Все примеры кода в посте написаны на TypeScript. В примерах используются созданные мной структуры, которые подробно в посте не рассмотрены. Они просты и их можно посмотреть в репозитории GitHub:

• Vector
• IShape
• Collision

Весь код из поста хранится в репозитории GitHub:

https://github.com/jthomperoo/gjk-ts-implementation

Пост написан на основании этой статьи и рекомендованного в ней видео:

• http://www.dyn4j.org/2010/04/gjk-gilbert-johnson-keerthi/
• http://mollyrocket.com/849

Введение

GJK — это алгоритм, предназначенный для определения пересечения двух выпуклых фигур. Он прост и реализуется при помощи обобщённой «вспомогательной функции», позволяющей использовать более общий подход — аналогичным образом можно обрабатывать многоугольники и фигуры, состоящие из кривых, например, эллипсы.

В этой статье я расскажу об одной необычной формуле, которая позволяет взглянуть под новым углом на аффинные преобразования, а особенно на обратные задачи, которые возникают в связи с этими преобразованиями. Обратными я буду называть задачи, требующие вычисления обратной матрицы: нахождение преобразования по точкам, решение системы линейных уравнений, преобразование координат при смене базиса и т.д. Сразу оговорюсь, что в статье не будет ни фундаментальных открытий, ни уменьшения алгоритмической сложности — я просто покажу симметричную и легко запоминающуюся формулу, с помощью которой можно решить неожиданно много ходовых задач. Для любителей математической строгости есть более формализованное изложение здесь [1] (ориентированно на студентов) и небольшой задачник вот здесь [2].

В последнее время я много играл в Enter The Gungeon. Это потрясающая, ужасно сложная игра в жанре bullet hell, сильно напомнившая мне Binding of Isaac. Но чем больше я играл в неё, тем больше осознавал малозаметную гениальность дизайна подземелий.


Существует много процедурных генераторов, создающих логичные схемы уровней, обеспечивающие правильный темп игры и вознаграждение игроков, и есть другие генераторы, создающие уровни с петлями и компактные схемы. Но редко можно встретить в одной игре оба типа. Единственная известная мне игра, в которой была попытка реализации подобного — это Unexplored.

Поэтому я, естественно, запустил декомпилятор, чтобы Gungeon раскрыла мне все свои секреты. В этой статье я поделюсь с вами тем, что мне удалось найти.

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 этом классическом посте подробно рассказывается о самых популярных способах создания и прохождения лабиринтов. Статья разделена на четыре части: классификация, алгоритмы генерации, алгоритмы решения лабиринтов и другие операции с лабиринтами.

Классификация лабиринтов

Лабиринты в целом (а значит, и алгоритмы для их создания) можно разбить по семи различным классификациям: размерности, гиперразмерности, топологии, тесселяции, маршрутизации, текстуре и приоритету. Лабиринт может использовать по одному элементу из каждого класса в любом сочетании.

• Ликбез по теории вероятностей (статья вводная, необязательная)
  
• Введение в системы линейных уравнений
  
• Методы конечных элементов
  
• Минимизация квадратичных форм и примеры задач МНК
  
• От наименьших квадратов к нейронным сетям
  

Итак, очередная статья из цикла «математика на пальцах». Сегодня мы продолжим разговор о методах наименьших квадратов, но на сей раз с точки зрения программиста. Это очередная статья в серии, но она стоит особняком, так как вообще не требует никаких знаний математики. Статья задумывалась как введение в теорию, поэтому из базовых навыков она требует умения включить компьютер и написать пять строк кода. Разумеется, на этой статье я не остановлюсь, и в ближайшее же время опубликую продолжение. Если сумею найти достаточно времени, то напишу книгу из этого материала. Целевая публика — программисты, так что хабр подходящее место для обкатки. Я в целом не люблю писать формулы, и я очень люблю учиться на примерах, мне кажется, что это очень важно — не просто смотреть на закорючки на школьной доске, но всё пробовать на зуб.

Итак, начнём. Давайте представим, что у меня есть триангулированная поверхность со сканом моего лица (на картинке слева). Что мне нужно сделать, чтобы усилить характерные черты, превратив эту поверхность в гротескную маску?



В данном конкретном случае я решаю эллиптическое дифференциальное уравнение, носящее имя Симеона Деми Пуассона. Товарищи программисты, давайте сыграем в игру: прикиньте, сколько строк в C++ коде, его решающем? Сторонние библиотеки вызывать нельзя, у нас в распоряжении только голый компилятор. Ответ под катом.

Когда только начался переход с DX9 на DX10 стало появляться много игр с круто смоделированной водой с правильными эффектами. Тогда разница была очень заметной, особенно если сравнивать игры прошлых поколений и тот же Crysis. Поэтому когда наткнулся на гайд, как сделать простую, но реалистичную симуляцию реки через плагин Houdini для UE4, то даже не стал задумываться и быстро перевел.

"No matter how hard you try, you can't make a racehorse out of a pig. You can, however, make a faster pig" (комментарий в исходном коде Емакса)

Всем известен тот факт, что свиньи не летают. Не менее популярно мнение о том, что интерпретаторы байт-кодов как техника исполнения языков высокого уровня не поддаются ускорению без применения трудоёмкой динамической компиляции.

Во второй части серии статей об интерпретаторах байт-кодов я на примере небольшой стековой виртуальной машины ПВМ («Поросячья Виртуальная Машина») постараюсь показать, что не всё потеряно для трудолюбивых поросят с амбициями и что в рамках (в основном) стандартного C вполне возможно ускорить работу таких интерпретаторов по меньшей мере в полтора раза.

В сентябре этого года должна была выйти мобильная игра Titan World от Unstoppable – минского офиса Glu mobile. Проект отменили прямо перед мировым релизом. Но наработки остались, и наиболее интересными из них, с любезного разрешения хэдов студии Dennis Zdonov и Alex Paley, хотелось бы поделиться с общественностью.

В C++20 вот-вот появится возможность работать с корутинами из коробки. Нам в Яндекс.Такси эта тема близка и интересна (под собственные нужды мы разрабатываем асинхронный фреймворк). Поэтому сегодня мы на реальном примере покажем читателям Хабра, как можно работать с C++ stackless корутинами.

В качестве примера возьмём что-то простое: без работы с асинхронными сетевыми интерфейсами, асинхронными таймерами, состоящее из одной функции. Например, попробуем осознать и переписать вот такую «лапшу» из колбеков:

void FuncToDealWith() {
    InCurrentThread();

    writerQueue.PushTask([=]() {
        InWriterThread1();

        const auto finally = [=]() {
            InWriterThread2();
            ShutdownAll();
        };

        if (NeedNetwork()) {
            networkQueue.PushTask([=](){
                auto v = InNetworkThread();
                if (v) {
                    UIQueue.PushTask([=](){
                        InUIThread();
                        writerQueue.PushTask(finally);
                    });
                } else {
                    writerQueue.PushTask(finally);
                }
            });
        } else {
            finally();
        }
    });
}

Вкратце:

• Пруф уже реализован на C++, JS и PHP, подходит для Java.
• Быстрее чем coroutine и Promise, больше фич.
• Не требует выделения отдельного программного стека.
• Дружит со всеми средствами безопасности и отладки.
• Работает на любой архитектуре и не требует особых флагов компилятора.

Однажды я задал на Stack Overflow вопрос о структуре данных для шулерских игральных костей. В частности, меня интересовал ответ на такой вопрос: «Если у нас есть n-гранная кость, у грани которой i есть вероятность выпадения p_i. Какова наиболее эффективная структура данных для симуляции бросков такой кости?»

Такую структуру данных можно использовать для многих задач. Например, можно применять её для симуляции бросков честной шестигранной кости, присвоив вероятность $$ каждой из сторон кости, или для симуляции честной монетки имитацией двусторонней кости, вероятность выпадения каждой из сторон которой равна $$. Также можно использовать эту структуру данных для непосредственной симуляции суммы двух честных шестигранных костей, создав 11-гранную кость (с гранями 2, 3, 4, ..., 12), каждая грань которой имеет вес вероятности, соответствующий броскам двух честных костей. Однако можно также использовать эту структуру данных и для симуляции шулерских костей. Например, если вы играете в «крэпс» с костью, которая, как вы точно знаете, не идеально честная, то можно использовать эту структуру данных для симуляции множества бросков костей и анализа оптимальной стратегии. Также можно попробовать симулировать аналогичным образом неидеальное колесо рулетки.

Если выйти за пределы игр, то можно применить эту структуру данных в симуляции роботов, датчики которых имеют известные уровни отказа. Например, если датчик дальности имеет 95-процентную вероятность возврата правильного значения, 4-процентную вероятность слишком маленького значения, и 1-процентную вероятность слишком большого значения, то можно использовать эту структуру данных для симуляции считывания показаний датчика генерацией случайного результата и симуляцией считывания датчиком этого результата.

Эта история началась одним морозным весенним вечером, когда в голову пришел вопрос: а есть ли способ определять степень заливки произвольной геометрической фигуры краской (то есть, на сколько процентов она в данный момент закрашена)? Да так, чтобы это не просто не тормозило, а летало на 60 fps на самых слабых мобильных девайсах.

Для тех, кто не сразу понял, о чем речь, поясню: к проблеме возможен как растровый подход, так и… не растровый.