Данная статья входит в получившийся цикл статей о системе документирования Doxygen:

1. Документируем код эффективно при помощи Doxygen
2. Оформление документации в Doxygen
3. Построение диаграмм и графов в Doxygen

Это первая и основная статья из упомянутого цикла и она представляет собой введение в систему документирования исходных текстов Doxygen, которая на сегодняшний день, по имеющему основания заявлению разработчиков, стала фактически стандартом для документирования программного обеспечения, написанного на языке C++, а также получила пусть и менее широкое распространение и среди ряда других языков.

В этой статье мы сначала познакомимся с самой системой и её возможностями, затем разберёмся с её установкой и базовыми принципами работы, и, наконец, завершим знакомство рассмотрением различных примеров документации, примеров того, как следует документировать те или иные части кода. Словом, познакомимся со всем тем, что позволит вам освоиться и начать работать с этой замечательной системой.

Данная статья входит в получившийся цикл статей о системе документирования Doxygen:

1. Документируем код эффективно при помощи Doxygen
2. Оформление документации в Doxygen
3. Построение диаграмм и графов в Doxygen

Она завершает цикл статей о системе документации Doxygen. На этот раз статья посвящена построению различных диаграмм и графов в Doxygen. В ней мы рассмотрим основные их виды, различные способы их настройки и оформления, а также приведём ряд примеров и советов по их использованию.

В этом году я успел уже рассказать о том, как выбирал мини-квадрокоптер за 20$ и о том, как нашёл для себя мини-квадрокоптер с камерой за 40$ и даже рассказал о том, как устроил мини-соревнования на коптерах в парке-музее «Коломенское». Но после каждой публикации ко мне поступало много вопросов именно о выборе бюджетного квадрокоптера, который умеет транслировать видео на пульт. Понятно, что многих людей интересует именно бюджетный вариант первого квадрокоптера, так как после моей статьи «Купить квадрокоптер и попрощаться с ним» многие стали свидетелями того, как за несколько минут я попрощался квадрокоптером за 500$, подвесом за 300$ и камерой за 600$, что в современной России очень не бюджетно.

Сегодня я решил объединить все мои знания о бюджетных FPV квадрокоптерах, сравнив лучшие из них.

При решении задач визуализации информации, очевидно, возникает вопрос о практической реализации задуманного. Данный цикл статей посвящен процессу проектирования приложений с помощью визуального программирования в Max 7 от компании Cycling '74. Начнем изучение вопроса, от простого к сложному. Пройдем путь от любительской заготовки до полноценного «однофайлового» приложения (standalone .exe).

Уровень: легкий

Мне нравится язык D. Давно слежу за его развитием. Для D есть несколько GUI библиотек и биндингов, но я решил изобрести свой велосипед.
Хочу рассказать о своём проекте DlangUI. Надеюсь, что он кому-нибудь будет полезен.



На КДПВ скриншот DlangIDE — приложения, написанного на DlangUI.

Особенности:

• Кроссплатформенность — поддерживаются Windows, Linux, Mac OSX; легкость портирования на другие платформы
• Написан на D — легкорасширяемый
• Использование Layouts для позиционирования элементов интерфейса
• Масштабирование шрифтов и иконок в приложении в зависимости от разрешения экрана
• Поддержка Unicode
• Интернационализация — поддержка перевода UI на несколько языков
• Аппаратное ускорение с помощью OpenGL (опционально)
• Возможность отрисовки виджетов поверх OpenGL сцены (например, для UI в игре)
• Небольшой размер исполняемого файла
• Внешний вид интерфейса настраивается с помощью тем (две стандартные темы — светлая и темная)
• Встраивание ресурсов в исполняемый файл
• Открытый исходный код, под лицензией Boost License 1.0

Использование классических нейронных сетей для распознавания изображений затруднено, как правило, большой размерностью вектора входных значений нейронной сети, большим количеством нейронов в промежуточных слоях и, как следствие, большими затратами вычислительных ресурсов на обучение и вычисление сети. Сверточным нейронным сетям в меньшей степени присущи описанные выше недостатки.

Свёрточная нейронная сеть (англ. convolutional neural network, CNN) — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном и нацеленная на эффективное распознавание изображений, входит в состав технологий глубокого обучения (англ. deep leaning). Эта технология построена по аналогии с принципами работы зрительной коры головного мозга, в которой были открыты так называемые простые клетки, реагирующие на прямые линии под разными углами, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией определённого набора простых клеток. Таким образом, идея сверточных нейронных сетей заключается в чередовании сверточных слоев (англ. convolution layers) и субдискретизирующих слоев (англ. subsampling layers, слоёв подвыборки).[6]


Рис 1. Архитектура сверточной нейронной сети

Ключевым моментом в понимании сверточных нейронных сетей является понятие так называемых «разделяемых» весов, т.е. часть нейронов некоторого рассматриваемого слоя нейронной сети может использовать одни и те же весовые коэффициенты. Нейроны, использующие одни и те же веса, объединяются в карты признаков (feature maps), а каждый нейрон карты признаков связан с частью нейронов предыдущего слоя. При вычислении сети получается, что каждый нейрон выполняет свертку (операцию конволюции) некоторой области предыдущего слоя (определяемой множеством нейронов, связанных с данным нейроном). Слои нейронной сети, построенные описанным образом, называются сверточными слоями. Помимо, сверточных слоев в сверточной нейронной сети могут быть слои субдискретизации (выполняющие функции уменьшения размерности пространства карт признаков) и полносвязные слои (выходной слой, как правило, всегда полносвязный). Все три вида слоев могут чередоваться в произвольном порядке, что позволяет составлять карты признаков из карт признаков, а это на практике означает способность распознавания сложных иерархий признаков [3].

Что же именно влияет на качество распознавания образов при обучении сверточных нейронных сетей? Озадачившись данным вопросом, наткнулись на статью Мэттью Зайлера (Matthew Zeiler).

---

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

---

Очередная вводная статья для начинающих программировать графику реального времени

У меня когда-то возникла задача (быстро) визуализировать молекулы. Например, молекула может быть представлена просто как набор сфер навроде вот этого:



Конкретно этот вирус состоит из примерно трёх миллионов атомов. Вы можете скачать его модель на замечательном сайте rcsb.org.

Это отличный топик для обучения шейдерам.

Сегодня мы особенно рады сообщить что MSBuild (наверное, самая часто используемая и самая таинственная по документированности — прим. перев.) — теперь доступен на github и мы вносим его в список .NET Foundation! The Microsoft Build Engine (MSBuild) — это платформа для построения приложений. Вызывая msbuild на вашем проекте или решении, вы можете организовывать и собирать свои продукты в окружениях, где нет установленной MS Visual Studio. Например, MSBuild используется чтобы собирать такие Open Source проекты, как .NET Core Libraries и .NET Core Runtime.



Ядро, библиотеки, миграция на Mac/Linux, msbuild… Еще немного и я поверю в выход на github MS Visual Studio.

Речь сегодня пойдёт о генерации изображений с картой расстояний (Signed Distance Field). Данный вид изображений примечателен тем, что фактически позволяет получить «векторную» графику на видеоускорителе, причём даром. Одной из первых данный метод растеризации предложила компания Valve в игре Team Fortress 2 для масштабируемых декалей в 2007 году, но до сих пор он не пользуется особой популярностью, хотя позволяет рендерить прекрасного качества шрифты, используя текстуру всего 256х256 точек. Данный метод прекрасно подходит для современных экранов высокой чёткости и позволяет серьёзно сэкономить на текстурах в играх, он не требователен к железу и прекрасно работает на смартфонах.



Хитрость заключается в создании такой специально подготовленной карты расстояний, что при использовании простейшего шейдера получается идеальная векторная картинка. Более того, с помощью шейдеров можно получить эффекты тени, свечения, объёма и т. п.

Как же создавать такие изображения? Очень просто, ImageMagick позволяет сделать это одной командой:

convert in.png -filter Jinc -resize 400% -threshold 30% \( +clone -negate -morphology Distance Euclidean -level 50%,-50% \) -morphology Distance Euclidean -compose Plus -composite -level 45%,55% -resize 25% out.png

На этом можно было бы поставить точку, но так полноценного топика не получится. Что ж, под катом — описание быстрого алгоритма расчёта SDF, пример на C++ и немного шейдеров для OpenGL.

Современные SSD-накопители достаточно надежные, а с учетом того, что цена за 1 ГБ (в долларах) постепенно падает, то использовать SSD во многих случаях даже более рационально, чем работа с HDD. Но какой SSD выбрать?

Полтора года назад журналист Tech Report решил провести эксперимент по выявлению наиболее надежных SSD. Он взял шесть моделей накопителей: Corsair Neutron GTX, Intel 335 Series, Kingston HyperX 3K, Samsung 840, Samsung 840 Pro, и поставил все шесть на цикличный процесс чтения/записи. Объем памяти каждого накопителя составлял 240-256 ГБ, в зависимости от модели.

Группа Clarity Lab, находящаяся в университете Мичигана, предлагает решение с открытым исходным кодом для персонального компьютерного помощника. Их программа распознаёт голос и ищет ответы на запросы, точно как делают Siri от Apple, Google Now от Google, и аналогичные решения от Microsoft и Amazon. Проект под названием Sirius умеет даже больше, чем его аналоги – например, ему можно предоставить картинку и задать по ней вопрос.

Проект спонсируют Google, DARPA, американские военные и Национальный научный фонд США. Он распространяется по лицензии BSD, что означает полную открытость и бесплатность для всех желающих. Значит, любые стартапы смогут реализовать такую функциональность в своих проектах и устройствах.

Каждый новый узел I2P при первом запуске должен откуда то получить начальный список узлов. Для этого существуют специальные сервера (reseed), адреса которых жестко прописаны в коде. Раньше загрузка осуществлялась по http, однако с недавних пор reseed-ы стали переходить на https. Для успешной работы «пурпурного» I2P также потребовалось внести соответствующие изменения. Используемая там криптографическая библиотека crypto++ не поддерживает ssl. Вместо использования дополнительной библиотеки типа openssl, фактически дублирующей криптографию, был выбран рассмотренный ниже вариант.
Начальная загрузка это единственное место в I2P, где используется https.
С другой стороны, статья будет интересно тем кому интересно понять, как работает ssl и попробовать самому.

Вам когда-нибудь хотелось прямо в CSS коде посчитать, в меню 4 элемента или 10? Для четырех задать им ширину по 25%, а если набралось десять — прижать их друг к другу и уменьшить отступы?
Как выяснилось, CSS умеет работать с разным количеством элементов, позволяя избавиться от головных болей и лишнего кода на js.

Квантовая песочница: часть 1
Что такое квантовое состояние? Чем обычное состояние отличается от квантового? В какой момент обычное состояние становится квантовым и что будет, если от него отнять квантовости? Оно всё еще будет квантовым или уже превратится в обычное? Оно же только что было квантовым. Наверное, оно стало запутанным, и кот тоже стал запутанным.

В данной статье постараемся ответить на эти вопросы и разобраться в сути квантовой механики.
Цель: написать простую программу, «имитирующую» квантовую эволюцию, чтобы наконец можно было пощупать эти кубиты ручками.

Здравствуйте, уважемые хабражители!
Недавно, читая хабр, я увидел статью об Android NDK и OpenAL. А в комментариях был задан вопрос о OpenSL ES. Тогда у меня и родилась мысль написать статью об этой библиотеке. Я занимался этой темой, когда мне понадобилось добавить звуки и музыку в игру под Android, написанную на C++, под NDK. Статья не претендует на полноту, здесь будут лишь основы.

Содержание:

1. Краткое описание структур OpenSL ES
2. Инициализация механизма библиотеки и создание объекта для работы с динамиками
3. Проигрывание PCM(wav)
4. Проигрывание MP3, OGG
5. Заключение

Привет Хабр, в этих статьях я попытаюсь осветить тему расширений Microsoft Visual Studio(а попутно ещё и MSBuild), т.к. эта сфера является крайне плохо документированной и вообще покрыта пеленой какой-то загадочности.

На прошлой неделе BBC рассказала, что для новой версии главной страницы использовала методологию БЭМ, созданную в Яндексе. По такому случаю мы решили поднять материалы мастер-класса «Разрабатываем сайт с нуля на полном стеке БЭМ-технологий» и рассказать вам, как начать использовать полный стек БЭМ-технологий в своих проектах.

БЭМ упрощает разработку сайтов, которые нужно быстро создавать и долго поддерживать. Эту технологию используют во фронтенде почти всех сервисов Яндекса, и она уже успела обрасти множеством библиотек и инструментов, которыми мы хотим с вами поделиться.



В статье мы расскажем, в чём преимущество вёрстки независимыми блоками и что такое уровни переопределения, познакомимся с готовыми библиотеками блоков и инструментами для автоматизации сборки. Покажем, как разные инструменты — например, autoprefixer, css-препроцессор Stylus или модульная система YModules — упрощают жизнь разработчика и создают по-настоящему удобную платформу, если встроить их в процесс разработки по БЭМ.

На живом примере мы объясним, в чём польза декларативного подхода, когда одни и те же идеи можно использовать как для CSS, так и для JavaScript. Отдельно остановимся на декларативных шаблонах BEMHTML и BEMTREE, которые позволяют преобразовывать данные в БЭМ-дерево, описанное в формате BEMJSON и, затем в HTML. Рассмотрим в деталях, как написать серверную часть приложения по БЭМ-методологии.

Компания Epic Games объявила о «самом крупном релизе» в истории.

В Unreal Engine 4.7 сделано такое количество важных нововведений, оптимизаций и улучшений, что даже странно, почему ему не присвоен номер версии 5.0.

Как я уже обещал постом ранее, представляю вашему вниманию вторую часть большого рассказа о сжатии изображений. На этот раз речь пойдёт о методах сжатия изображений без потерь.

Мы с моим научным руководителем готовим небольшую монографию по обработке изображений. Решил представить на суд хабрасообщества главу, посвящённую алгоритмам сжатия изображений. Так как в рамках одного поста целую главу уместить тяжело, решил разбить её на три поста:
1. Методы сжатия данных;
2. Сжатие изображений без потерь;
3. Сжатие изображений с потерями.
Ниже вы можете ознакомиться с первым постом серии.