Я работаю техническим переводчиком ижевской IT-компании CG Tribe, которая предложила мне внести свой вклад в сообщество и начать публиковать переводы интересных статей и руководств.

Здесь я буду публиковать перевод руководства к Vulkan API. Ссылка на источник — vulkan-tutorial.com. Поскольку переводом этого же руководства занимается еще один пользователь Хабра — kiwhy, мы договорились разделить уроки между собой. В своих публикациях я буду давать ссылки на главы, переведенные kiwhy.

От переводчика

В мире победили языки высокого уровня и в мирах руби-питон-js разработчиков остается только разглагольствовать, что в плюсах не стоит использовать то или иное. Например, исключения, потому что они медленные и генерируют много лишнего кода. Стоило спросить "и какой же код он генерирует", как в ответ получил мямленье и мычание. А и правда — как же они работают? Ну что ж, компилируем в g++ с флагом -S, смотрим что получилось. Поверхностно разобраться не сложно, однако то, что остались недопонимания — не давали мне спать. К счастью, готовая статья нашлась.

На хабре есть несколько статей, подробных и не очень (при этом все равно хороших), посвященных тому, как работают exceptions в C++. Однако нет ни одной по-настоящему глубокой, поэтому я решил восполнить этот пробел, благо есть подходящий материал. Кому интересно как работают исключения в C++ на примере gcc — запаситесь pocket-ом или evernote, свободным временем и добро пожаловать под кат.

Введение

Всё началось с короткого скрипта, который должен был объединить информацию об адресах e-mail сотрудников, полученных из списка пользователей почтовой рассылки, с должностями сотрудников, полученными из базы отдела кадров. Оба списка были экспортированы в текстовые файлы в кодировке Юникод UTF-8 и сохранены с юниксовскими концами строк.

Содержимое mail.txt

Иванов Андрей;ia@example.com

Содержимое buhg.txt

Иванова Алла;маляр
Ёлкина Элла;крановщица
Иванов Андрей;слесарь
Абаканов Михаил;маляр

Для объединения файлы были отсортированы юниксовской командой sort и поданы на вход юниксовской программе join, которая неожиданно завершилась с ошибкой:

$> sort buhg.txt > buhg.srt
$> sort mail.txt > mail.srt
$> join buhg.srt mail.srt > result
join: buhg.srt:4: is not sorted: Иванов Андрей;слесарь

Просмотр результата сортировки глазами показал, что в целом сортировка правильная, но в случае совпадений мужских и женских фамилий, женские идут перед мужскими:

$> sort buhg.txt
Абаканов Михаил;маляр
Ёлкина Элла;крановщица
Иванова Алла;маляр
Иванов Андрей;слесарь

Выглядит как глюк сортировки в Юникоде или как проявление феминизма в алгоритме сортировки. Первое, конечно, правдоподобнее.

После появления DeBroglie и Tessera меня много раз просили объяснить, как они работают. Генерирование может выглядеть как волшебство, но лежащие в его основе правила на самом деле просты.

В этом посте я опишу алгоритм процедурной генерации уровней двухмерного подземелья с заранее заданной структурой. В первой части будет представлено общее описание, а во второй — реализация алгоритма.

Введение

Алгоритм был написан как часть работы на получение степени бакалавра и основан на статье Ma et al (2014). Целью работы было ускорение алгоритма и дополнение его новыми функциями. Я вполне доволен результатом, потому что мы сделали алгоритм достаточно быстрым, чтобы использовать его во время выполнения игры. После завершения бакалаврской работы мы решили превратить её в статью и отправить на конференцию Game-ON 2018.

Алгоритм

Для создания уровня игры алгоритм получает в качестве входных данных набор полигональных строительных блоков и граф связности уровня (топологию уровня). Узлы графа обозначают комнаты, а рёбра определяют связи между ними. Цель алгоритма — назначить каждому узлу графа форму и расположение комнаты таким образом, чтобы никакие две формы комнат не пересекались, и каждая пара соседних комнат могла соединяться дверьми.

Когда мы приступали к разработке нашего профилировщика производительности, то знали, что будем выполнять почти весь рендеринг UI самостоятельно. Вскоре нам пришлось решать, какой подход выбрать для рендеринга шрифтов. У нас были следующие требования:

1. Мы должны иметь возможность рендерить любой шрифт любого размера в реальном времени, чтобы адаптироваться к системным шрифтам и их размерам, выбранным пользователями Windows.
2. Рендеринг шрифтов должен быть очень быстрым, никаких торможений при рендеринге шрифтов не допускается.
3. В нашем UI куча плавных анимаций, поэтому текст должен иметь возможность плавно перемещаться по экрану.
4. Он должен быть читаемым при малых размерах шрифтов.

Не будучи в то время большим специалистом в этом вопросе, я поискал информацию в Интернете и нашёл множество техник, используемых для рендеринга шрифтов. Также я пообщался с техническим директором Guerrilla Games Михилем ван дер Леу. Эта компания экспериментировала со множеством способов рендеринга шрифтов и их движок рендеринга был одним из лучших в мире. Михиль вкратце изложил мне свою идею новой техники рендеринга шрифтов. Хотя нам вполне было бы достаточно уже имевшихся техник, меня эта идея заинтриговала и я приступил к её реализации, не обращая внимания на открывшийся мне чудесный мир рендеринга шрифтов.

О статье

Этот пост — небольшая заметка, предназначенная для программистов, которым хочется больше узнать о том, как GPU обрабатывает ветвление. Можно считать её введением в эту тему. Рекомендую для начала просмотреть [1], [2] и [8], чтобы получить представление о том, как в общем виде выглядит модель выполнения GPU, потому что мы будем рассматривать только одну отдельную деталь. Для любопытных читателей в конце поста есть все ссылки. Если найдёте ошибки, то свяжитесь со мной.

Содержание

• О статье
• Содержание
• Словарь
• Чем ядро GPU отличается от ядра ЦП?
• Что такое согласованность/расхождение?
• Примеры обработки маски выполнения
  • Выдуманная ISA
  • AMD GCN ISA
  • AVX512
• Как бороться с расхождением?
• Ссылки

Возможное фото 10 нм IceLake. Источник

Странные вещи творятся на процессорном рынке. Мировой лидер в лице фирмы Intel пятый год бьется в попытках перейти на 10 нм техпроцесс. Изначально заявляли о переходе на 10 нм в 2015-м году, потом в 2016-м, 2017-м… На дворе 2019-й, а 10-нм от Intel в серии так и нет. Ну как нет, есть отдельные опытные/инженерные образцы, но высокий выход годных — проблема. Реальный переход ожидается не раньше 2022 года уже.

Собственно, это и стало причиной дефицита процессоров Intel на рынке. Для его преодоления компания расширяет производство модифицированных 14 нм процессоров (те же Lake только в профиль) и даже возвращается к 22 нм. Казалось бы, регресс налицо. А в это время корейский Samsung, тайваньский TSMC и примкнувший к ним AMD с платформой ZEN 2 рапортуют о вводе в серию аж 7 нм и вот-вот перейдут на 5 нм. Достали из пыльного шкафа «закон Мура» и объявили его живее всех живых. Скоро будет и 3 нм, и 2 нм, и даже 1 нм (sic!) — pourquoi pas?!

Что же произошло? Неужто ушлые азиаты обошли клятых пендосов в ключевой отрасли? Можно открывать шампанское?

Disclaimer: Данную статью я нашёл совершенно случайно и был крайне поражён, насколько грамотно и подробно в ней раскрываются проблемы современной микроэлектроники, в частности, смерть закона Мура и маркетинг. Когда-то давно и сам баловался написанием статей про изготовление чипов, а в серии статей «Взгляд Изнутри» даже заглядывал внутрь оных, т.е. тема мне крайне интересна. Естественно, я бы хотел, чтобы сам автор оригинальной статьи опубликовал её на Хабре, но в связи с занятостью он разрешил мне перенести её сюда. К сожалению, правила Хабра не разрешают прямую копи-пасту, поэтому я добавил ссылки на источники, картинки и немножко отсебятины и постарался чуть-чуть выправить текст. Да, и статьи (1 и 2) по данной теме от amartology знаю и уважаю.

«Мы начинаем разработку новой игры, и нам нужна классная вода. Такую сможешь?»


, — cпросили меня. «Да не вопрос! Конечно, смогу», — ответил я, но голос предательски задрожал. «А, еще и на Unity?», — и мне стало понятно, что впереди очень много работы.

Представляем четвертую статью нашего цикла о работе с 3D-моделями в Unity. Предшествующие статьи: «Особенности работы с Mesh в Unity», «Unity: процедурное редактирование Mesh», «Импорт 3D-моделей в Unity и подводные камни».

В предыдущей статье мы упомянули о проверке текстурной развертки на достаточность пиксельного отступа при заданном разрешении текстуры. В этой публикации мы опишем суть проблемы с соблюдением пиксельного отступа и алгоритм ее отслеживания. Рассмотрен будет не код, а именно принцип, который можно реализовать на любом языке и в любой среде разработки.

Алгоритм Wave Function Collapse генерирует битовые изображения, локально подобные входному битовому изображению.

Локальное подобие означает, что

• (C1) Каждый паттерн NxN пикселей в выходных данных должен хотя бы раз встречаться во входных данных.
• (Слабое условие C2) Распределение паттернов NxN во входных данных должно быть подобным распределению паттернов NxN в значительно большом количестве наборов выходных данных. Другими словами, вероятность встречи определённого паттерна в выходных данных должна быть близка к плотности таких паттернов во входных данных.

Добрый день! Я хочу рассказать про метод оптимизации известный под названием Hessian-Free или Truncated Newton (Усеченный Метод Ньютона) и про его реализацию с помощью библиотеки глубокого обучения — TensorFlow. Он использует преимущества методов оптимизации второго порядка и при этом нет необходимости считать матрицу вторых производных. В данной статье описан сам алгоритм HF, а так же представлена его работа для обучения сети прямого распространения на MNIST и XOR датасетах.

Представьте ситуацию – живете вы спокойно, ничего не болит и не краснеет, носите очки или линзы, или ничем не пользуетесь и видите отлично – и случайно попадаете на прием к офтальмологу. Скажем, из-за призыва в армию, из-за беременности или просто на диспансерный осмотр. И вдруг узнаете, что сетчатка у вас «дырявая» или натянутая и вот-вот порвется.

И вам рекомендуют ее «пришить». А вы сомневаетесь – а это точно нужно? И насколько безопасно? А ведь ничего не беспокоит – тогда зачем? А может на мне хотят «заработать»? И первым делом начинаете читать посты в интернете, что скажет такой «независимый» эксперт как Google.

А в дальнейшем все зависит от вашей дисциплинированности и внимания к собственному здоровью. Вы можете попасть к офтальмологу-лазерщику, который будет последней инстанцией, и он сделает профилактическое лазерную коагуляцию.

Или «забьёте» на все и продолжите жить как раньше – не беспокоит же ничего. В чем же риск?

В очередном опусе Итана Сигеля резанула фраза

Пронаблюдав за удалёнными сверхновыми и измерив, как Вселенная расширялась миллиарды лет, астрономы обнаружили нечто удивительное, загадочное и неожиданное.

И нет, с переводом всё в порядке, в оригинале ещё желтее:

By observing distant supernovae and measuring how the Universe had expanded over billions of years, astronomers discovered something remarkable, puzzling and entirely unexpected

wat?

О какой неожиданности может идти речь? Там ведь совершенно шикарная история длиной в 80 лет с яркими открытиями и закрытиями. История про то, как на самом деле делается настоящая наука. История скорее про физиков, чем про физику.

Всё началось, когда автор Ruby on Rails признался миру:

Хорошо зафиксированный пациент в анестезии не нуждается

По многочисленным просьбам трудящихся сегодня мы будем заниматься очень важными вопросами:

• Как правильно мазать зубы пальцем?
• Хорошо ли растворяются пломбы в кислоте?
• Почему больно, когда сверлят зубы дрелью без анестезии?
• Зачем мазать зубы зеленкой?
• Лечение кариеса на дому
• Глубокое микрофторирование эмали

Немного пробежимся по скучной теме строения зуба и сразу погрузимся в волнующий мир бесчисленных тварей, которые жрут вас заживо, и разнообразных полезных стоматологических пузырьков и тюбиков.

Введение

В последние годы вездесущие нейронные сети находят все больше и больше применений в различных областях знаний, вытесняя классические алгоритмы, использовавшиеся многие годы. Не стала исключением и область компьютерного зрения, где год за годом все больше и больше задач решаются при помощи современных нейронных сетей. Настало время написать об еще одном павшем бойце в войне "Традиционное зрение vs. Глубокое Обучение". Долгие годы на задаче поиска локальных особенностей изображений (так называемых ключевых точек) безраздельно властвовал алгоритм SIFT(Scale-invariant Feature Transform), предложеный в далеком 1999 году, многие сложили головы в попытках превзойти его, но удалось это лишь Deep Learning'у. Итак, встречайте, новый алгоритм поиска локальных особенностей — LIFT (Learned Invariant Feature Transform).

Эта заметка — большой комментарий к новости про Google Translate подключил русский язык к переводу с глубинным обучением. На первый взгляд, звучит и выглядит всё очень круто. Однако поясню, почему не стоит торопиться с выводами про «переводчики больше не нужны».

Корреляция активности в некоторых районах мозга при смене убеждений человека. Источник: научная статья "Neural correlates of maintaining one’s political beliefs in the face of counterevidence", Nature, doi: 10.1038/srep39589

Одно из самых интересных когнитивных искажений — эффект обратного действия (backfire effect), который является одним из следствий общего психологического феномена групповой поляризации мнений. Групповая поляризация мнений — феномен, когда люди с противоположными взглядами воспринимают новую информацию необъективно. Интерпретация фактов зависит от предыдущих установок каждого человека и его убеждений. В результате, при столкновении с объективной реальностью мнения людей расходятся ещё дальше друг от друга.

В то время как действие когнитивного искажения понятно на высшем уровне, учёные поставили задачу изучить его механику. Что происходит в мозге, когда человек сталкивается с фактами, которые противоречат его убеждениям? Почему человек в таких случаях может отвергать факты и ещё более укрепляться в своих убеждениях, проявляя эффект обратного действия?

Привет, %username%!

Я бы хотел поговорить о разного рода фармакологических способах улучшить память, мышление, внимание и прочие качества, необходимые для успешной профессиональной и иной деятельности.

В этом посте я постараюсь дать информацию о некоторых интересных препаратах. Часть из них доступна, часть доступна только по рецепту, а часть — практически запрещена. Но, думаю, некоторые сведения из психофармакологии, представленные в этом посте, найдут своего читателя.

Spoiler: NZT ещё не изобрели, но синтезировали некоторое количество потенциально интересных штук.