При заполнении области объектами (например, комнатами в подземелье) в случайном порядке вы рискуете тем, что всё будет слишком случайным. Результат может оказаться абсолютно бесполезным хаосом. В этом туториале я покажу, как использовать для решения этой проблемы двоичное разбиение пространства (Binary Space Partitioning, BSP).

Я подробно и по этапам расскажу об использовании BSP для создания простой двухмерной карты, к примеру, схемы подземелья. Я покажу, как создать простой объект Leaf, который мы используем для разделения области на маленькие сегменты. Затем мы займёмся генерированием в каждом Leaf случайной комнаты. И, наконец, узнаем, как соединить все комнаты коридорами.

Примечание: хоть код примеров и написан на AS3, концепцию можно использовать практически в любом другом языке.

Несколько месяцев назад мы с коллегами решили сделать многопользовательскую realtime игру, которая могла бы работать в вебе. Мы решили использовать node.js для нашего сервера. Это решение привело к очень убедительному успеху — наш сервер работал несколько месяцев без единого падения или перезагрузки процесса.

Мы решили написать нашу игру на node.js, потому что мы слышали много хорошего об этой платформе и очень хотели немного с ней поиграть. И это было потрясающе — мы очень быстро вошли в тему. Для node.js существует множество любопытных библиотек, способных решать абсолютно разные задачи. Побочным преимуществом использования node для серверной части является, собственно, javascript — очень простой в обращении язык. Это позволило нам сфокусироваться на проблемах, которые встречаются во всех realtime играх, без лишней суеты, ограничений и необходимости компилировать код, как это случается при использовании менее динамических языков.

Также node.js проявил себя как очень легковесный язык, даже в моменты пиковой нагрузки. Для нашей игры, процесс node.js использовал только один поток и потреблял всего около 3-4% CPU при одновременной работе 8-10 копий игры, каждая со своим собственным движком обнаружения столкновений.

Метроидвания: стиль игры (2D или 3D), в котором часто присутствует исследование и где управляемый игроком персонаж получает новые способности, позволяющие ему продвигаться дальше. Такие игры часто являются экшн-адвенчурами с пересечением маршрутов движения. В них используется система «роста», открывающая важные апгрейды, необходимые для прохождения игры. Название «метроидвания» произошло от смешения слов Metroid и Castlevania, однако существуют и другие игры, в которых используется та же фундаментальная философия дизайна. К этим играм можно отнести все игры франшизы Zelda, Shadow Complex и Cave Story. На самом деле нет значительной разницы в структуре игрового процесса между играми Zelda, Metroid или Castlevania: Symphony of the Night.

Эта статья предназначена для создателей игр, желающих взяться за трудную задачу написания игры в жанре «метроидвания». Если вы никогда раньше не делали игр, и ищете советов о том, как начать создавать игры, рекомендую познакомиться с такими инструментами, как Unity, Unreal Engine, Construct 2 или любыми другими инструментами игростроительства. Вам сначала стоит научиться делать игры, потому что я не буду учить их созданию с нуля.

Введение

Unity3D – безумно удобная среда, которая многое делает за нас. Именно поэтому она сейчас так востребована: разработка игр при правильном подходе становится не сложнее сборки конструктора.

Сама платформа Unity предоставляет широкий набор инструментов, но иногда не хватает и их. Тогда в дело вступает Asset Store с миллионами ассетов, моделей и примеров проектов.



Если у вас еще мало опыта в разработке приложений, имейте в виду: Asset Store – это огромный склад велосипедов, которые уже изобрели до вас. При этом там можно найти очень много бесплатного контента, или же контента по цене одной чашки кофе (сэкономьте на латте!).

Почему мы посвятили статью именно 2D играм? Посмотрите на рынок: 2D игры сейчас переживают ренессанс. Чтобы в этом убедиться, достаточно взглянуть на инди-сектор в Steam, Ketchapp и Zeptolab в мобильной разработке. 2D игры давно превратились из отжившего свое сектора в отдельную процветающую нишу рынка. Поэтому если вы решили делать 2D игру на Unity, сначала убедитесь, что у вас в арсенале есть все нужные инструменты, чтобы обеспечить должное качество продукта.

Недавно мы выпустили обзор некоторых Unity ассетов для начинающего 2D разработчика.
Сегодня предлагаем вашему вниманию подборку из 5 бесплатных ассетов для Unity3D, максимально простых в использовании и полезных в работе. Данные ассеты призваны упростить некоторые аспекты разработки, а также сэкономить вам время за счет автоматизации определенных нудных задач.

Антон Турецкий (Badoo)

Сегодня я приглашу вас на такую внутреннюю кухню Badoo расскажу о том, нужен ли Docker нам. Вы попробуете сделать выводы для себя, нужен ли он вам. Этой информации на просторах Интернета, соответственно, нет, потому что она вся вот такая – в нашем тесном узком кругу.



В течение доклада я расскажу про самую значимую вещь, которая касается того, с чего надо начинать выполнение любой задачи. Надо решить, зачем вы ее делаете, зачем вы за это беретесь?

Для себя мы на эти вопросы ответили, без проблем у нас не было бы никакого внедрения. Какую-то часть проблем мы решаем. Я выделил основные из них, я расскажу вам о них и о том, как мы с ними справились. В конце я порекламирую нас, какие мы замечательные, как мы любим всякие-разные новые велосипеды, как мы их делаем, смотрим, изобретаем. Я вам их покажу, про них расскажу, вы составите какое-то свое мнение. Итак, поехали!

Два года назад я начал негласно исполнять роль iOS-lead в компании Touch Instinct и формированием стабильной работы iOS-отдела. Спустя полгода это трансформировалось в официальную должность. Из-за отсутствия опыта у меня возникало огромное количество проблем, которые вызывали жжение в области верхней части кресла. Это происходило из-за ряда факторов:

• Нехватка опыта менеджмента.
• Отсутствие рядом компетентного человека, уже прошедшего путь становления от новой для себя роли к человеку, который понимает устройство процессов, обязанностей и пути решения проблем.
• Нестабильность общих процессов в компании из-за её молодого возраста на тот момент.

Если вы стали лидом и первоначальная эйфория сменилась небольшим горением и унынием, то пара советов не будет лишней.

Upd. 9.7.2017: обновлён раздел про vim. Спасибо вимерам за ценные дополнения.

Вступительное слово

Зачем нужна ещё одна, 1001я публикация на эту тему? Статей про vim и nano написано огромное количество, но как правило они касаются только одного из редакторов, либо представляют из себя общий обзор. Чтобы в одной были сжато описаны оба редактора, но при этом без углубления в дебри приведены все основные клавиши управления для полноценной работы, я не не нашёл. Поэтому, почитав найденные материалы, я начал их конспектировать, так и родилась эта статья.


Любой текстовый редактор можно освоить «методом тыка». Но только не vim.
Чем nano лучше vim?
Из nano можно выйти без reset'а! (с) Интернет


Изначально я не планировал писать об обоих редакторах, а хотел сделать краткую справку только по nano, но в процессе сбора информации накопились данные и по vim тоже. Тут я обнаружил, что Vim не так уж и страшен, если знать команды и концепцию его использования.

— Я тут воду для проекта запилил.
— О, круто! А почему она плоская? Даёшь волны!
…
— Слушай, ты тогда про волны говорил, помнишь? Зацени!
— Да, хорошие волны, а преломление и каустику ещё не делал?
…
— Привет, я тут игрался с Unity всю ночь, смотри какие отражения и каустику закодил!
— Дарова, и правда, хорошо! А когда у тебя вода кипит, отражения не глючат?
…
— Хай, реализовал наконец, кипение, вроде ничего?
— О, прямо как нужно! Слушай, прикинь как круто, если кипящую волну заморозить?
…
— Лови картинку, лёд вроде ничего придумал?
— Норм, слушай, а у тебя лёд замерзает, он в объёме увеличивается? И кстати, ты когда геймлей то делать начнёшь?
Вариации на тему лога с другом.

Да, вы уже поняли, наконец-то расскажу про реализацию воды в проекте. Приступим?

Мысли о том, какие требования выдвигает Redux, как задумано использование Redux и что возможно с Redux.

Введение

Я потратил много времени, обсуждая онлайн паттерны использования Redux, была ли это помощь тем, кто изучает Redux в Reactiflux каналах, дискуссии о возможных изменениях в API библиотеки Redux на Github'е, или обсуждение различных аспектов Redux'а в комментариях к тредам на Reddit'е или HN (HackerNews). С течением времени, я выработал свое собственное мнение о том, что представляет собой хороший, идиоматичный Redux код, и я хотел бы поделиться некоторыми из этих мыслей. Несмотря на мой статус мейнтейнера Redux'а, это всего лишь мнения, но я предпочитаю думать, что они являются достаточно хорошими подходами.

Redux, в своей сути, невероятно простой паттерн. Он сохраняет значение, выполняет одну функцию для обновления значения когда это необходимо, и уведомляет любых подписчиков о том, что что-то изменилось.

Несмотря на эту простоту, или, возможно, вследствие ее, существует широкий спектр походов, мнений и взглядов о том, как использовать Redux. Многие из этих подходов широко расходятся с концепциями и примерами из документации.

В то же время, продолжаются жалобы на то, как Redux «заставляет» вас делать вещи определенными способами. Многие из этих жалоб на самом деле включают концепции связанные с тем, как Redux обычно используется, а не фактическими ограничениями наложенными самой библиотекой Redux. (Например, только в одном недавнем HN треде я видел жалобы: «слишком много шаблонного кода», «константы action'ов и action creator'ы не нужны», «я вынужден редактировать слишком много файлов чтобы добавить одну фичу», «почему я должен переключаться между файлами чтобы добраться до своей логики?», «термины и названия слишком сложны для изучения или запутанны», и слишком много других.)

Приветствую, Хабр! Хотел бы познакомить вас с относительно небольшим проектом, который я сделал c нуля примерно за 150 часов (50 заходов ~3 часа каждый) на Unreal Engine 4. Проект я делал в прямом эфире только на стримах раз в неделю (в общей сложности ушел год), попутно отвечая на вопросы пользователей.

Сам проект не предназначался как коммерческий. Целью я ставил на практике показать всю сложность разработки игр, а именно такие проблемы, как:

• Планирование и прототипирование проекта
• Продумывание и реализация архитектуры проекта и отдельных его компонентов
• Реализация интерфейса пользователя
• Отладка и исправление ошибок
• Работа с ассетами и графикой

В конце всей серии стримов у нас получился играбельный прототип “Сурвайвл” шутера. Те, у кого стакан наполовину полон, смогут даже назвать это пре-альфой без сюжета.

Если вам интересны подробности проекта, записи стримов, исходники и прочее, читайте далее.

Чтобы сходу понимать материалы об инфраструктуре открытых ключей, сетевой безопасности и HTTPS, нужно знать основы криптографической теории. Один из самых быстрых способов изучить их — посмотреть или прочитать лекцию Владимира ivlad Иванова. Владимир — известный специалист по сетям и системам их защиты. Он долгое время работал в Яндексе, был одним из руководителей нашего департамента эксплуатации.


Мы впервые публикуем эту лекцию вместе с расшифровкой. Начнём с первой части. Под катом вы найдёте текст и часть слайдов.

На Хабре уже написано достаточно много статьей по теме, в частности:

• 2 статьи о работе с Upwork (в прошлом известном как oDesk)
  • Легальный вывод денег из oDesk в РФ от 11 января 2013
  • Легальный вывод денег с oDesk на р/c ИП от 4 сентября 2012
• 4 статьи о работе с иностранными заказчиками
  • Практика работы «в белую» с иностранными заказчиками от 14 ноября 2011
  • Тонкости при работе с иностранным заказчиком от 10 ноября 2011
  • Почему ИТшнику стоит стать ИПшником и почему не стоит регистрировать ООО от 9 ноября 2011
  • ООО и ведение валютных операций от 18 февраля 2011
• 3 статьи о неочевидных налогах
  • НДС и фрилансеры, работающие с Upwork от 8 апреля 2017
  • Налоговый cуслик — 2. «Налог на Google» и агентский НДС от 15 января 2017
  • Налоговый суслик. Особенности УСН при работе по договорам с Apple, Google и другими от 16 июля 2015

В ответ на повторяющиеся просьбы написать статью, в которой:

• разбросанные по разным статьям крупицы будут собранны в единое целое
• всевозможные противоречия будут устранены
• все сведения будут иметь актуальный характер
• будут учтены пожелания такие как «а можно с картинками? :)»

родилось следующее руководство.

Здравствуй, Хабр! Цикл статей по инструментам для обучения нейронных сетей продолжается обзором популярного фреймворка Tensorflow.

Tensorflow (далее — TF) — довольно молодой фреймворк для глубокого машинного обучения, разрабатываемый в Google Brain. Долгое время фреймворк разрабатывался в закрытом режиме под названием DistBelief, но после глобального рефакторинга 9 ноября 2015 года был выпущен в open source. За год с небольшим TF дорос до версии 1.0, обрел интеграцию с keras, стал значительно быстрее и получил поддержку мобильных платформ. В последнее время фреймворк развивается еще и в сторону классических методов, и в некоторых частях интерфейса уже чем-то напоминает scikit-learn. До текущей версии интерфейс менялся активно и часто, но разработчики пообещали заморозить изменения в API. Мы будем рассматривать только Python API, хотя это не единственный вариант — также существуют интерфейсы для C++ и мобильных платформ.

Если мы в ближайшие пять лет построим машину с интеллектуальными возможностями одного человека, то ее преемник уже будет разумнее всего человечества вместе взятого. Через одно-два поколения они попросту перестанут обращать на нас внимание. Точно так же, как вы не обращаете внимания на муравьев у себя во дворе. Вы не уничтожаете их, но и не приручаете, они практически никак не влияют на вашу повседневную жизнь, но они там есть.
Сет Шостак

Введение.

Серия моих статей является расширенной версией того, что я хотел увидеть когда только решил познакомиться с нейронными сетями. Он рассчитан в первую очередь на программистов, желающих познакомится с tensorflow и нейронными сетями. Уж не знаю к счастью или к сожалению, но эта тема настолько обширна, что даже мало-мальски информативное описание требует большого объёма текста. Поэтому, я решил разделить повествование на 4 части:

1. Введение, знакомство с tensorflow и базовыми алгоритмами (эта статья)
2. Первые нейронные сети
3. Свёрточные нейронные сети
4. Рекуррентные нейронные сети

Изложенная ниже первая часть нацелена на то, чтобы объяснить азы работы с tensorflow и попутно рассказать, как машинное обучение работает впринципе, на примере tensorfolw. Во второй части мы наконец начнём проектировать и обучать нейронные сети, в т.ч. многослойные и обратим внимание на некоторые нюансы подготовки обучающих данных и выбора гиперпараметров. Поскольку свёрточные сети сейчас пользуются очень большой популярность, то третья часть выделена для подробного объяснения их работы. Ну, и в заключительной части планируется рассказ о рекуррентных моделях, на мой взгляд, — это самая сложная и интересная тема.

Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.

Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.



Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.

Под катом — подробная расшифровка со слайдами.

Сообщество Open Data Science приветствует участников курса!

В рамках курса мы уже познакомились с несколькими ключевыми алгоритмами машинного обучения. Однако перед тем как переходить к более навороченным алгоритмам и подходам, хочется сделать шаг в сторону и поговорить о подготовке данных для обучения модели. Известный принцип garbage in – garbage out на 100% применим к любой задаче машинного обучения; любой опытный аналитик может вспомнить примеры из практики, когда простая модель, обученная на качественно подготовленных данных, показала себя лучше хитроумного ансамбля, построенного на недостаточно чистых данных.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Идея

Новый стандарт WebGL 2 стал недавно доступен в последних версиях Firefox и Chrome, так что возникло желание опробовать некоторые новые возможности. Одна из наиболее полезных и востребованных функций WebGL 2 (и OpenGL ES 3.0, на котором он основан) это дублирование геометрии (англ. instanced rendering). Эта фича позволяет уменьшить количество вызовов отрисовки (draw calls) путем многократной отрисовки одной и той же геометрии с измененными параметрами. Эта функция присутствовала и в некоторых реализациях WebGL 1, но требовала наличия определенного расширения. Наиболее часто эта функция применяется для создания систем частиц и растительности, но также довольно часто она используется для симуляции меха.

С версии 1.5 компилятор Go поддерживает несколько режимов сборки, определяемых флагом buildmode. Их ещё называют режимами исполнения Go (Go Execution Modes). С их помощью go tool может компилировать пакеты Go в нескольких форматах, включая архивы и библиотеки общего пользования Go (shared libraries), архивы и библиотеки общего пользования Си, а с версии 1.8 — и динамические плагины Go.

В статье мы рассмотрим компилирование пакетов Go в библиотеки Си. В этом режиме сборки компилятор генерирует стандартный бинарный файл объекта (shared object) (.so), передавая функции Go в качестве API в стиле Си. Мы поговорим о том, как создавать библиотеки Go, которые можно вызывать из C, Python, Ruby, Node и Java.

Весь код доступен на GitHub.

Ребята, свершилось! После долгих шести недель ожидания наконец вышла версия Rust 1.15 с блекджеком и процедурными макросами.

По моему нескромному мнению, это самый значительный релиз, после эпического 1.0. Среди множества вкусных вещей в этом релизе были стабилизированы процедурные макросы, взрывающие мозг своим могуществом, удобством и безопасностью.

А что же это дает простым смертным? Практически бесплатную [де]сериализацию, удобный интерфейс к БД, интуитивный веб фреймворк, выводимые конструкторы и много чего еще.

Да, если вы все еще не добрались до этого языка, то сейчас самое время попробовать, тем более, что теперь установить компилятор и окружение можно одной командой:

curl https://sh.rustup.rs -sSf | sh

Впрочем, обо всем по порядку.