Доброго времени суток!

В этой статье я подробно опишу алгоритм, который у меня получился в результате использования идеи «заметающей прямой» для построения триангуляции Делоне на плоскости. В нем есть несколько идей, которые я нигде не встречал, когда читал статьи про триангуляцию.
Возможно, кто-то тоже найдет их необычными. Я постараюсь сделать все в лучших традициях и включить в рассказ следующие вещи: описание используемых структур данных, описание шагов алгоритма, доказательство корректности, временные оценки, а также сравнение с итеративным алгоритмом, использующим kD-дерево.

Перевод и локализация фильмов — крайне интересное занятие, в котором встречается целая куча подводных камней. Именно от переводчика во многом зависит восприятие фильма зрителями, поэтому это дело крайне ответственное.

Расскажем вам, как на самом деле ведется работа над локализациями фильмов и почему от эрудированности переводчика часто зависит результат.

Мы не будем углубляться в технические дебри перевода — нюансов там тоже хватает. Расскажем, как идет работа в целом и с какими проблемами сталкиваются переводчики, чтобы сделать качественный продукт.

За годы эксплуатации Kubernetes в production у нас накопилось немало занимательных историй, как баги в различных системных компонентах приводили к неприятным и/или непонятным последствиям, влияющим на работу контейнеров и pod'ов. В этой статье мы сделали подборку некоторых наиболее частых или интересных из них. Даже если вам никогда не повезёт столкнуться с такими ситуациями, читать о подобных кратких детективах — тем более, «из первых рук» — всегда занятно, разве не так?..

Человеком всегда движет тяга к неизведанному, у него даже есть специальный нейромедиатор – дофамин, который является химическим мотиватором к получению информации. Мозгу постоянно нужен поток новых данных и даже если эти данные не нужны для выживания – так уж получилось, что механизм есть и грех его не использовать.

В статье ниже, я бы хотел законспектировать научно-фантастические способы перемещения к далеким звездам и галактикам, доступные на данный момент в рамках научных теорий и гипотез.

Предисловие

Markdown это прекрасный способ написать небольшую статью, а иногда и достаточно объемный текст, с несложным форматированием в виде курсива и толстого шрифта. Также Markdown неплох для написания статей с включением исходного кода. Но иногда хочется без потерь, танцев с бубном перегнать его в обычный, хорошо оформленный файл PDF, и чтобы не было проблем при конвертации, какие, например были у меня — нельзя писать по русски в комментариях исходного кода, слишком длинные строки не переносятся, а обрезаются и прочие мелкие проблемы. Инструкция позволит быстро настроить конвертер md2pdf не особенно вникая как это работает. Скрипт для более менее автоматической установки ниже в соотвествующем разделе.

Одна городская легенда гласит, что создатель сахарных пакетиков-палочек повесился, узнав, что потребители не разламывают их пополам над чашкой, а аккуратно отрывают кончик. Это, разумеется, не так, но если следовать такой логике, то один британский любитель пива "Гиннесс" по имени Уильям Госсет должен был не просто повеситься, но и своим вращением в гробу уже пробурить Землю до самого центра. А все потому, что его знаковое изобретение, опубликованное под псевдонимом Стьюдент, уже десятки лет используют катастрофически неправильно.

Рисунок выше приведен из книги С. Гланц. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ. — М., Практика, 1998. — 459 с. Мне неизвестно, проверял ли кто-нибудь на статистические ошибки расчеты для этой диаграммы. Однако и ряд современных статей по теме, и мой собственный опыт говорят о том, что t-критерий Стьюдента остается самым известным, и оттого — самым популярным в применении, по поводу и без.

Введение

Умножение матриц — это один из базовых алгоритмов, который широко применяется в различных численных методах, и в частности в алгоритмах машинного обучения. Многие реализации прямого и обратного распространения сигнала в сверточных слоях неронной сети базируются на этой операции. Так порой до 90-95% всего времени, затрачиваемого на машинное обучение, приходится именно на эту операцию. Почему так происходит? Ответ кроется в очень эффективной реализации этого алгоритма для процессоров, графических ускорителей (а в последнее время и специальных ускорителей матричного умножения). Матричное умножение — один из немногих алгоритмов, которые позволяет эффективно задействовать все вычислительные ресурсы современных процессоров и графических ускорителей. Поэтому не удивительно, что многие алгоритмы стараются свести к матричному умножению — дополнительная расходы, связанные с подготовкой данных, как правило с лихвой окупаются общим ускорением алгоритмов.

Так как реализован алгоритм матричного умножения? Хотя сейчас существуют множество реализаций данного алгоритма, в том числе и в открытых исходных кодах. Но к сожалению, код данных реализаций (большей частью на ассемблере) весьма сложен. Существует хорошая англоязычная статья, подробно описывающая эти алгоритмы. К моему удивлению, я не обнаружил аналогов на Хабре. Как по мне, этого повода вполне достаточно, чтобы написать собственную статью. С целью ограничить объем изложения, я ограничился описанием однопоточного алгоритма для обычных процессоров. Тема многопоточности и алгоритмов для графических ускорителей явно заслуживает отдельной статьи.

Процесс изложения будет вестись ввиде шагов с примерами по последовательному ускорению алгоритма. Я старался писать максимально упрощая задачу, но не более того. Надеюсь у меня получилось…

Несколько месяцев назад завершился мой проект по изготовлению USB-клавиатуры. Среди прочего, я выполнил дизайн электронных схем, спроектировал печатную плат, запрограммировал прошивку, сделал макет в CAD и произвёл сборку устройства. В результате получилась удобная клавиатура, которую я использую ежедневно и ласково называю KeeBee:


Клавиатура KeeBee в окончательном виде

Несколько целей проекта:

1. Самостоятельное создание схемы.
   
2. Написание прошивки клавиатуры.
   
3. Узнать, как работает протокол USB.

— Ямщик, а далеко до релиза?
— Да пара вёрсток.

Докатился — пишу на Хабр о том, как писать на Хабр. Хотя причины есть — я пять лет занимаюсь этим, перевидал и перепробовал кучу инструментов, так что теперь делюсь с вами самыми лучшими.

Я расскажу о том, как прийти от HTML-разметки в Хабраредакторе к осмысленной вёрстке, быстрому оформлению постов и продуктивной совместной работе. Здесь — о моём опыте в Яндекс.Деньгах и о том, как я организовал работу над хабратекстами, чтобы не было мучительно больно.

В UX дизайне, как и в любой другой сфере деятельности, есть свои принципы и законы. В этой статье я бы хотел разобрать восемь из них, которые названы в честь их создателей.

Мы с мужем давно хотели делать игры вместе, но времени на это никогда не хватало. Мы оба работали: он — UI-программистом в геймдеве, я — продакт-менеджером в social media, затем в финтехе, и сил на собственную игру не оставалось.

Год назад мы переехали в Канаду и решили, что это хороший шанс попробовать себя в качестве инди-разработчиков. Муж, правда, быстро нашёл работу в AAA игре, но мне это не удалось, и времени вдруг появилось очень много.

Как мы придумывали

Хотя у нас было множество идей (и даже прототипов) интересных и сложных игр, мы решили начать с чего-то очень простого, чтобы потратить как можно меньше времени на разработку и как можно быстрее получить бесценный опыт релиза и продвижения инди-игры. Поэтому после некоторых раздумий мы остановились на мобильном пазле с честной физикой.

Мы сами довольно много играем и всегда отмечаем то, что нам нравится, и что — не очень. Основной момент, который нас раздражает в современных мобильных казуалках — это однообразие их механик, обилие попапов с предложениями что-нибудь купить и длинными описаниями, а также перенасыщенный UI с кучей каких-то плашек, бабблов и объёмных шрифтов. Поэтому в нашей игре мы постарались сделать всё наоборот.

Учимся дебажить с perf — целых 18 страниц про основные подкоманды, фичи и устройство инструмента. Джулия рекомендует; “Я даже использовала его несколько раз для профилирования Ruby программ!”

Уровень сложности — для суперпродвинутого администратора.

Когда нужно отыскать причину сбоя, не имея доступа к исходным кодам. Все логи уже просмотрены, все debug и verbose-ключи включены, а причина проблем так и не обнаружена — используйте perf. Потребуется навык кодинга на языках типа Си.

Во время изучения иностранных языков много внимания уделяют произношению звуков и слов. Правильное произношение ставят долго — за несколько занятий поймать правильное звучание слов практически невозможно.

Причина очень проста. Звуки и звукообразование в разных языках отличается кардинально.

В японском языке отсутствует звук [l]. И на первых этапах изучения английского языка они заменяют его звуком [r]. Все потому, что в японском звук [r] ударный, а не вибрационный. Во время произношения язык прикасается к нёбу лишь на долю секунды, поэтому на выходе получается что-то среднее между знакомыми нам [р] и [л]. Именно поэтому сложно понять, что имеет в виду японец: «law» или «raw».

Конечно, при целенаправленных тренировках японцы начинают выговаривать звук [l], но крайне малая часть изучающих английский тренирует произношение настолько глубоко.

Абсолютно на же ситуация с английским и русским языками. В английском есть ряд звуков, которые очень сложно даются русскоговорящим. Просто потому, что в русском языке их нет. А еще есть нюансы между схожими звуками, которые русское ухо просто не замечает.

Нередко такие нюансы полностью меняют смысл предложения.

И вместо «I like this beach» («Мне нравится этот пляж») собеседник услышит «I like this bitch» («Мне нравится эта девушка с пониженной социальной ответственностью»).

В этой статье мы расскажем о 8 ошибках в произношении, которые часто встречаются у русскоговорящих, а также расскажем хитрости, которые помогут вам от них избавиться. Поехали.

Эта статья может быть интересна тем, кто занимается сжатием данных или хочет написать собственный архиватор.



Статья написана, в основном, по материалам блога, который ведёт Fabian Giesen.

Здравствуй, Хабр!

Несколько лет назад в прикладных целях я реализовал обычный Force-based визуализатор графов.

На меня произвело впечатление, как простые итеративные преобразования могут производить субъективно сложные и интересные вычисления, формируя нетривиальные визуально-кинетические модели.

Со временем возникло несколько идей, что интересного можно смоделировать.

Вот что получилось с одной из них (в кадре мелкие объекты, смотреть в HD):

Всем привет! Сегодня я расскажу о своих экспериментах с системами частиц. Основной целью было нахождение простых правил, которые бы порождали интересное поведение.

Классический пример системы с простыми правилами и сложным поведением — клеточные автоматы, именно на них я и ориентировался, пытаясь подобрать правила. Конечно же, для клеточных автоматов правила будут в большинстве случаев проще. Но частицы могут быть красивее!

Под катом много мегабайт гифок.

Это вторая (и последняя) часть гайда по созданию водопада в Unity или UE4 после вдохновения игрой RiME. В первой разобрались с инструментами, выбрали среду разработки и создали шейдер кругов на воде. Почему начали именно с этого? Все просто: там используется большинство методов, которые сейчас понадобятся при создании водопада. Но тут есть и свои хинты. Тянуть не будем — давайте под кат.

Настало время как я разобрался с freetype2. Теперь я хочу сделать так, чтобы мой код стал доступен нуждающимся. Потому как обдумывать, как работать с библиотекой, не всегда есть время. Я хочу показать код работы именно с freetype и немного с opengl. Немного о коде. Я не могу создавать сложный код. У меня все получается как-то по-простому. Я видел несколько фрагментов кода, работающего с freetype2, и никак не мог понять, как он на самом деле работает. Уж очень сложный код создавали авторы. Я надеюсь, что мой простой код вам понравиться. После прочтения этой статьи можно будет создать многострочный текст и отобразить одной текстурой на экран.

Сеточные системы координат, в которых плоскость делится на одинаковые симметричные элементы — на квадраты, треугольники, шестиугольники, достаточно известны. Им соответствуют квадратная, треугольная, шестиугольная симметрия. Но еще существует симметрия десятиугольная.

В ней плоскость не делится на десятиугольники, вместо этого все линии расположены под углами кратными 36°. Координаты в этой системе можно записывать целыми числами, по два целых числа на горизонтальное и вертикальное направление.



Расскажу как это нарисовать.

Когда Банди с другом начинали работать над динамичным рогаликом Wizard of Legend, они понимали, что главная проблема — это недостаток опыта. У них не было связей, бюджета на маркетинг или экспертизы, которую могли бы использовать ветераны индустрии. Поэтому было важно начать рассказывать об игре как можно раньше.



Они быстро поняли, что gif-изображения точнее передают динамику игры и лучше привлекают внимание людей. За год они узнали много нового о том, как сделать гифку убедительной.