[Статья Armin Ronacher о принципах вычисления коллизий в сетевых шутерах. Носит скорее обзорный и исследовательский, нежели технический характер. Здесь и далее в квадратных скобках примечание переводчика]

Сегодня я хочу выглянуть из своего окошка и поделиться знаниями по весьма сложной теме, в которой я буквально пару месяцев назад ничего не понимал. Зачем? Ну, мне кажется, что это просто здорово – разбираться в этом. А еще это может дать кому-нибудь повод для погружения в эту тему.

И еще – несмотря на все мои изыскания, я не выяснил достаточно для того, чтобы ясно представлять себе механику очень динамичных игр, вроде баттлфилда, так что я не выражаю претензий на бытие истиной в последней инстанции. И еще, очень многое из этого было действительно трудно раскопать.

Предисловие

Несколько недель назад в просторах интернета я увидел очень заинтересовавшую меня вещь — iOS иконки на CSS3 полностью без картинок. Первое что подумал — «Я тоже так могу»! А спустя еще 5 минут для себя четко решил — «challenge accepted». Но чтоб не повторяться я решил немножко усложнить задачу — сделать не только иконки, но и сам девайс.

Постановка задачи

Итак, в тот-же день я решил сделать iPhone4 на CSS3 абсолютно без картинок, base64, canvas или SVG и добавить еще некоторую изюминку — интерактивные возможности:
— включение/выключение;
— блокировка при включении и разблокировка как в реальном iPhone;
— анимация «slide to unlock» текста на экране блокировки;

Некоторое время назад в одной из своих статей я описал понятие пластилиновой архитектуры. В продолжение я бы хотел описать один из самых распространённых «стилей программирования», который, к сожалению, очень часто встречается у молодых и неопытных специалистов.

Итак, давайте представим, что перед программистом стоит задача написать новый модуль или дописать некоторую функциональность к уже существующей системе. Что будет делать опытный специалист? Он нальёт себе китайского чая, откинется на спинку кресла, возьмёт карандаш и начнёт думать. Он нарисует структуру модуля, обдумает сущности, интерфейсы и взаимодействие между ними, опустится на уровень конкретных методов, вероятно, напишет юнит-тесты на интерфейсы. Только потом он начнёт наполнять кодом существующую структуру (либо делегирует эту задачу десятку индусов-кодеров).

Теперь давайте посмотрим, как поступит в этом случае типичный джуниор. Есть задача – её надо решить. Их так учили в университетах. Многие из них ещё находятся под влиянием маргинального лозунга «пиши код, б##дь!». Итак, он наливает себе растворимого кофе, надевает наушники с чем-нибудь пожёстче и погромче и уходит в поток на пару-тройку часов.

Всё бы ничего. Я ничего не имею против кофе, наушников или состояния потока. Более того, обычно это наиболее эффективный и, зачастую, единственный способ писать хороший код. Но мы рассматриваем типичный случай молодого и неопытного программиста, поэтому давайте посмотрим на результаты.

В системах распознавания речи, содержащих слова, распознавание требует сравнения между входным словом и различными словами в словаре. Эффективное решение проблемы лежит в динамических алгоритмах сравнения, целью которого является введение временных масштабов двух слов в оптимальное соответствие. Алгоритмы такого типа являются динамическими алгоритмами трансформации временной шкалы. В данной статье представлено два варианта реализации алгоритма предназначенные для распознавания отдельных слов.

Согласно поговорке, программисты — это устройства, преобразующие кофеин в код.

Если спросить первого попавшегося программиста, когда он наиболее продуктивен, — скорее всего, он назовёт ночь. Кто-то пораньше, кто-то попозже. Популярен вариант встать в 4 утра и сделать работу до начала дневной суматохи. А некоторые предпочитают ложиться в 4 утра.

Цель всего этого — избавиться от отвлекающих факторов. Но можно было бы просто закрыть дверь… Что же такого особенного в ночи?

Я думаю, что всё сводится к трём вещам: расписанию творца, сонному мозгу, и яркому экрану компьютера.

Вашему вниманию представляю свой вольный перевод, обещанный г-ном Takezo в его комменте о будущем ИИ в GameDev.

Введение

Прикольно наблюдать за внутриигровой визуализацией, особенно если ты сам ее и создал! Однако, в погоне за этим ярким впечатлением легко забыть, что не нужно визуализировать все подряд.
Ниже вы найдете видео туториал по визуализации геймплея и ИИ, записанный в секретной исследовательской лаборатории AiGameDev.

Здравствуйте, хабражители.
Хочу с вами поделиться своими наработками по обработке изображений. В последнее время занимаюсь написанием домашнего сервера под «умный дом» и начал с видеонаблюдения.
Задача оказалась не такой тривиальной. По поводу всего видеонаблюдения я напишу отдельно (если кому-то это интересно), а сейчас хотел бы затронуть тему «Алгоритм определения движения через сравнение двух кадров».
Этот алгоритм необходим для включения (выключения) записи видео с видеокамер.

Для начала простой пример из жизни. Детство и глубокая юность, когда любая мотивация выражается только лишь словом «хочу». Она еще не подкреплена знаниями и возможностями для достижения нужной цели, которые из-за этого кажутся недостижимыми. Взрослая жизнь, когда воплотить почти любую юношескую мечту (в разумных пределах) так же легко, как просто щелкнуть пальцами. Теперь когда «те» цели уже достигнуты, они не кажутся такими недостижимыми, но теперешние цели как раз наоборот, запредельны. Но как только мы покоряем новую вершину, то начинаем теряться в недоумении: «Ну почему я раньше думал что это, если не невозможно, то уж слишком трудно и сложно, чтобы я(!) смог это осилить?»

Интересно? Велкам под «кат».

Здравствуй, уважаемый Хабр! Я являюсь участником разработки автоматизированных систем управления высокой надежности, которые применяются на электростанциях, космодромах, сложных производствах и т.п. Однажды передо мной встала задача придумать метод проверки работоспособности программ в условиях загруженности всяких железяк, а именно:

1. Загруженность процессора
2. Загруженность сети отправкой/приемом
3. Нехватка оперативной памяти
4. Загруженность жесткого диска запросами чтения/записи

а также придумать способ оценки, на сколько та или иная программа может создавать задержки/помехи, для работы других программ. На мой взгляд, наиболее интересный из этих четырех — первый пункт, поэтому речь пойдет именно о нем.
Под катом описываются две утилитки, которые у меня получились и принцип их работы, а так же парочка скриншотов и видео.

Этот пост участвует в конкурсе „Умные телефоны за умные посты“.

Ни для кого не секрет, что сегодня мобильные игры очень популярны. Возможность написать одну из таких игр есть у каждого разработчика, даже начинающего. Часто возникает вопрос с выбором платформы. Конечно, хочется, чтобы игра была сразу везде: на iOS и Android, на WP7 и MeeGo, на десктопе и в браузере. И чтобы все это можно было лекго реализовать с помощью бесплатных инструментов.



В этой статье я расскажу вам, как сделать основную часть кода платформонезависимой, а для остального использовать удобные средства разработки для каждой конкретной платформы.

Хочу поделиться с хабрасообществом интереснейшим проектом. Он не только поможет повысить безопасность в отсутствии велодорожек, но и будет невероятно удивительно смотреться живьем. И да, смею вас успокоить, в ближайшее время я больше не буду тревожить вас переводами. *прим. переводчика

«Я понял одну нехитрую истину. Она в том, чтобы делать чудеса своими руками.»
© А. Грин «Алые Паруса»



В этом руководстве я расскажу как сделать кофту с сигналами поворота, дабы при велопробегах люди знали точно когда (и куда) вы будете поворачивать. В конечном итоге, у вас получится удобная и ноская кофта, которую к тому же можно будет стирать, благо материалы позволяют. Наслаждайтесь!

Введение

В данной статье мне хотелось рассказать об алгоритме, который позволяет разделять на видеоизображении реальные объекты и тени.



Данный алгоритм был впервые реализован мной во время разработки алгоритмов видеоаналитики для IP-видеосервера MagicBox, которое разрабатывает компания Синезис, в которой я работаю в настоящее время. Как известно, при детектировании движения на видеопоследовательности, условия освещенности не всегда идеальны. И простейший детектор движения, основанный на разности текущего кадра и некого усредненного фона будет реагировать не только на реальные объекты, но также и на виртуальные: подвижные тени и световые зайчики. Что является нежелательным, так как может приводить искажению формы детектируемых предметов а также к ложным срабатываниям детектора движения. Это актуально в солнечную погоду, а особенно в случае переменной облачности. Потому наличие алгоритма по выделению теней, может весьма положительно сказаться на точности всего детектора. Но давайте рассмотрим все по порядку.

В статье "Решение судоку с помощью веб-камеры" большинство решений реализовано очень красиво, за исключением самого решателя. В одном из моих старых проектов «Решатель судоку» была попытка подобрать алгоритм с комплектом эвристик для решения стандартной задачи судоку (поле 9х9). Вариант прямого полного перебора не рассматривался.

Предисловие

Это приложение может и не имело практической ценности, но опыта прибавило действительно много. Я бы хотел немного поразмышлять на тему компьютерного зрения. Эта область является одной из самых захватывающих в современных компьютерных вычислениях, и она очень сложна. Что легко и просто для человеческого мозга, то очень сложно для компьютера. Многие вещи до сих пор остаются невозможными с сегодняшним уровнем развития IT.

Программа написана с помощью низкоуровневого языка C++, потому что я действительно хотел понять, как же это все работает изнутри. Если вы тоже хотите начать изучение компьютерного зрения, то для этого пригодиться библиотека OpenCV. На CodeProject вы сможете найти несколько уроков по ней. Изображение с веб-камеры получается с помощью исходного кода Вадима Горбатенко (AviCap CodeProject).

Доброго времени суток!

Введение

Заглянув сегодня в свой ToDo лист, я понял, что работы на сегодня у меня нет. Сидеть в интернете и читать новости целыми сутками тоже, знаете ли, ещё то удовольствие. Надо было чем-то заняться, а именно написать какое-либо приложение. На следующих выходных я хотел познакомить вас со связкой Ruby + Qt, но поскольку Qt биндинги я пока не установил мне пришлось искать замену. И я её нашёл. Т.к. вместе с Ruby поставляется Tk, то именно на него и пал мой выбор.

Знакомимся с пациентом

Ф.И.О: Давыденко Михаил Юрьевич
Место рождения:
На самом деле, речь пойдет не обо мне, а о Tk.
Tk (от англ. Toolkit — «набор инструментов», «инструментарий») — кроссплатформенная библиотека базовых элементов графического интерфейса, распространяемая с открытыми исходными текстами.

Врач уже здесь

Ruby (от англ. Ruby — «Рубин») — динамический, рефлективный, интерпретируемый высокоуровневый язык программирования для быстрого и удобного объектно-ориентированного программирования. Язык обладает независимой от операционной системы реализацией многопоточности, строгой динамической типизацией, сборщиком мусора и многими другими возможностями. В общем и целом то, что нам сейчас нужно.

В моём предыдущем топике я старался показать, как метод Viola Jones работает, с помощью каких технологий и внутренних алгоритмов. В данном посте, дабы не прерывать цепочку, будет также много теории, будет показано за счет чего можно улучшить и до того прекрасный метод. Если здесь описать еще и программную реализацию, то будет огромное полотно, которое читать будет очень неудобно, и смотреться это никак не будет — решено разбить объем информации на два отдельных поста. Ниже — теория, мало картинок, но много полезного.

Хотя метод был разработан и представлен в 2001 году Полом Виолой и Майклом Джонсом [1, 2], он до сих пор на момент написания моего поста является основополагающим для поиска объектов на изображении в реальном времени [2]. По следам топика хабраюзера Indalo о данном методе, я попытался сам написать программу, которая распознает эмоцию на моём лице, но, к сожалению, не увидел на Хабре недостающей теории и описания работы некоторых алгоритмов, кроме указания их названий. Я решил собрать всё воедино, в одном месте. Сразу скажу, что свою программу успешно написал по данным алгоритмам. Как получилось рассказать о них ниже, решать Вам, уважаемые Хабрачитатели!

Исторически сложилось так, что Firefox пользуется широкой популярностью среди веб-разработчиков благодаря его расширяемости через подключение всевозможных плагинов и дополнений, написанных сторонними разработчиками. Идея выделения функционала в расширения позволила решать массу всевозможных задач прямо в браузере, не прибегая к внешним инструментам.

Безусловно в этом списке вы обязательно найдёте уже знакомые расширения, однако огромный пласт полезных расширений всегда остаётся в стороне. Так что приготовьтесь установить ещё парочку расширений! :)

Встроенные инструменты разработки в Firefox

Перед началом списка было бы неправильно не упомянуть об инструментах, уже встроенных в Firefox. Здесь речь идёт о тех самых инструментах разработки в Firefox Aurora 10 и том функционале, который сегодня можно найти в любом современном браузере.

При разработке интерфейса этих инструментов было перепробовано множество подходов и решений. В результате получился довольно приятный интерфейс, который любой желающий может испробовать, установив Firefox Aurora (хм, вы ещё его не поставили?)



Ну а под катом вас ждёт огромный перечень расширений, который обязательно окажется полезным для любого веб-разработчика.

Вы наконец-то можете сделать кое-что со своим старым LCD монитором, который завалялся у Вас в гараже. Превратите его в шпионский монитор! Для всех вокруг он будет выглядеть просто белым экраном, но не для Вас, потому что у Вас будут специальные «волшебные» очки.

Всё что Вам нужно – это пара старых очков, нож для бумаги и растворитель для краски.

В повседневной работе в анализе троянов и всякой малвари, с достаточной периодичностью попадаются экземпляры, которые дропают шифрованные драйвера. Но человек я в меру ленивый и привыкший работать в ring3, поэтому покажу один из способов распаковки драйверов, не прибегая к помощи низкоуровневых отладчиков.