C++ *

В мире видеоигр игровая физика играет важную роль, определяя реалистичность и взаимодействие игрового мира с игроком. Что же происходит под капотом? Какие алгоритмы и подходы используются в современных движках? И что же значит «застрять в текстурах»? (спойлер: чушь полнейшая)

В этой статье мы рассмотрим основные принципы и технологии, лежащие в основе работы физических движков, а также предоставим советы по ее оптимизации для улучшения производительности игрового движка.

Привет, я Антон Полухин из Техплатформы Екома и Райдтеха Яндекса. Моя команда разрабатывает userver — современный опенсорсный асинхронный фреймворк с богатым набором абстракций для быстрого и комфортного создания микросервисов, сервисов и утилит на C++.

Когда мы пишем какой‑то код для userver и для таких сложных проектов, как Boost, периодически мы сталкиваемся с нестандартными проблемами. И эти нестандартные проблемы требуют нестандартных решений. Вот о таких решениях мы сегодня и поговорим.

А именно:

— Посмотрим, как работают исключения на платформе Linux x86, и сделаем с ними что‑то интересное.

— Залезем ещё глубже под капот исключений и сделаем их ещё быстрее.

— Сделаем висячую ссылку на невалидный объект, и всё будет хорошо.

— А под конец то, что все любим, — погрузимся в шаблонное метапрограммирование.

Сегодня первой игре из серии DOOM исполняется ровно 30 лет! Мы не могли обойти стороной это событие и в честь этого решили посмотреть, как же выглядит код этой легендарной игры спустя годы.

Несколько лет назад я полностью перешел на Linux, и все меня устраивало за исключением отсутствия некоторых просто необходимых программ.

Мне понравилась идея Flipper Zero в хранении и эмуляции электронных ключей. Это довольно удобно, можно избавится от половины моей связки со всеми ключами, плюс те ключи, которые я обычно даже не ношу, будут под рукой, в том числе универсальные. Но не понравились его габариты. К тому же, весь остальной функционал хоть мне и интересен, для этой задачи излишен, а за него тоже надо платить. В этот момент появилась идея и, что самое главное, желание самостоятельно реализовать такую штуку.

Конечная идея была в эмуляции ключей стандартов TouchMemory, Em-Marine и Mifare classic в одном устройстве. Хочется, чтобы это устройство было максимально компактным, в идеале вообще помещалось на связку ключей.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я работаю в YADRO и продолжаю изучать машинное обучение на С++. Я уже писал, как реализовать модели для распознавания лиц на фото и для поиска объекта в пространстве с помощью computer vision. Ссылки на материалы ищите в конце статьи.

Сегодня затрону «математическую» тему и расскажу о реализации сверток: что это за операция и какие есть алгоритмы для вычисления. Приведу простые примеры с кодом, чтобы вы могли опробовать решения.

У статьи будет вторая часть: про особенности реализации одного из этих алгоритмов с использованием CUDA в рамках фреймворка PyTorch и про то, как адаптировать его под свои задачи.

Написать этот материал меня побудило... отсутствие хороших статей по корутинам в C++ в русскоязычном интернете, как бы странно это не звучало. Ну серьезно, C++20 существует уже несколько лет как, но до сих пор почти все статьи про корутины, что встречаются в рунете, относятся к одному из двух типов. Или обзор начинается с самых глубин и мелочей, пересказывая cppreference, а потом автор выдыхается и все сводится к "ну а дальше все понятно, возьмите и примените это в своем коде", что напоминает известную картинку с совой. Либо иногда в статьях рассматривается применение корутин на примере генераторов, и этим все и ограничивается. Но, давайте будем честны, генераторы — это замечательно, но за все время моей многолетней карьеры разработчика я, вероятно, делал что‑то подобное генераторам разве что разок, в то время как асинхронный ввод‑вывод приходится использовать почти в каждом проекте. И поэтому меня гораздо больше интересует реализация асинхронного ввода‑вывода с использованием корутин, а не генераторы. Поэтому пришлось разбираться во всем самому.

В этой статье мы рассмотрим классический конкурентный кольцевой буфер и обсудим, как его можно оптимизировать для повышения производительности. Я покажу вам, как существенно улучшить этот показатель от 5,5 миллионов элементов в секунду до 112 миллионов элементов в секунду — и эти показатели выше, чем в реализациях Boost и Folly. Если вам требуется готовая реализация со всеми этими оптимизациями, посмотрите мою библиотеку SPSCQueue.h.

Кольцевой буфер также называется очередью «один производитель — один потребитель» (SPSC). В ней не бывает ожидания (и, соответственно, не бывает блокировок), это конкурентный примитив. Такая структура данных находит множество вариантов применения, и здесь я рассмотрю передачу сетевых пакетов между сетевым контроллером и драйверами операционной системы. Основная задача, решаемая при этом — выполнение событий ввода/вывода в относительно новом асинхронном API io_uring.

Один из моих старых постов о strlcpy недавно вызвал обсуждения на различных форумах. Вероятно, с этим как-то связан выпуск новой версии POSIX. Многие авторы приводили один контраргумент, который я слышал и раньше:

«В общем случае, когда исходная строка умещается в конечный буфер, strlcpy будет обходить строку только один раз, а strlen + memcpy будут обходить её дважды».

Под этим аргументом скрывается допущение о том, что однократный обход строки выполняется быстрее. И, честно говоря, это вполне разумное допущение. Но справедливо ли оно? Об этом мы и поговорим в статье.

• запрет возврата из функции ссылок на временное значение,
• [[indeterminate]] и уменьшение количества Undefined Behavior,
• диагностика при =delete;,
• арифметика насыщения,
• линейная алгебра (да-да! BLAS и немного LAPACK),
• индексирование variadic-параметров и шаблонов ...[42],
• вменяемый assert(...),
• и другие приятные мелочи.

Это ещё один маленький домашний DIY (апгрейд гирлянды) на, практически, самом младшем из младших микроконтроллеров из линейки ATtiny - на ATtiny10. Классический ЛУТ с ошибками любителя, и написание взрослой прошивки, для серьёзного мигания светодиодами. Все результаты доступны на гитхабе.

По мнению Артема Закируллина*, одна из фундаментальных проблем, с которой сталкиваются разработчики при анализе кода – высокая когнитивная нагрузка. Это не абстрактное, а реальное ограничение возможностей, которое стоит времени и денег. На чтение и понимание кода, тратится больше времени, чем на его написание. Поэтому, разработчику нужно постоянно задаваться вопросом: не пишет ли он код, чтение которого создает чрезмерную когнитивную нагрузку?

Подробнее о том, с какими проблемами от высокой когнитивной нагрузки сталкиваются разработчики и какие решения помогут упростить понимание кода для последующей работы с ним читайте под катом.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

Я знаю многих программистов и руководителей в IT компаниях, которые недолюбливают математиков и в частности считают их далёкими от жизни идиотами из-за их утверждений в духе "нельзя отсортировать последовательность быстрее, чем за nlogn" -- ведь это очевидным образом неверно, есть же сортировка подсчетом и radix sort. Нюанс в том, что описанное выше -- это распространённая некорректная трактовка одной из ключевых теорем об алгоритмах сортировок, корректное утверждение выглядит так: "не существует алгоритма, который бы гарантированно находил перестановку n элементов, приводящую к возрастающему порядку, быстрее чем за nlogn используя только операции попарного сравнения". В этом утверждении больше слов, оно более сложно в плане когнитивного восприятия, ключевой момент обозначил жирным шрифтом, чувствуете разницу?

В статье хочу рассказать об этой теореме и ещё о двух, на которые я наткнулся когда вел занятия по информатике в 9-11 классах будучи студентом старших курсов. Эти теоремы для меня были удивительным открытием, радовался вне себя когда вывел сам одну из них - её я не встречал ни в одном учебнике по информатике. В последствии все три теоремы были найдены в недрах Кнута, но чёрт побери, их поиск был сложнее, чем вывод!

Если я ещё не убедил Вас прочитать статью, то вот моя последняя попытка: в статье объясню почему пузырёк -- это бесполезная фигня, но внезапно практически также работающая сортировка вставками -- это супер важная сортировка, являющаяся частью std::sort в MSVC, GCC и Clang. Расскажу, каким интересным свойством оптимальности обладает сортировка выбором, являющаяся в теории такой же неэффективной как пузырёк.