Загрузка Kali Linux со съёмного носителя информации полезна во многих ситуациях. В самом простом виде такой носитель, в формате DVD-диска или флэшки, создают, используя стандартный ISO-образ системы. Однако, куда больше возможностей даёт сборка собственных образов и создание загрузочных носителей с постоянным хранилищем данных. Кроме того, иногда могут пригодиться образы системы, настроенные особым образом. Всему этому посвящены третий и четвёртый разделы девятой главы книги «Kali Linux Revealed», перевод которых мы публикуем в этом материале.

Совсем недавно написал сюда статью о своем стартапе и увидел довольно большой интерес к проекту (довольно существенно вырос трафик на сайт). Поэтому, решил вести на Хабре блог о развитии проекта и всем, что с ним происходит. От программирования до маркетинга.

Первую статью можно прочитать здесь (что это вообще такое и т.д).

Кому лень читать предыдущий пост, вкратце: uSpeech решает проблему развития словарного запаса и очистки русского языка у наших пользователей.

И сегодня у нас исторический момент: запуск версии для Android на тестирование в массы!

Оглавление

Часть 2: ядро движка

• Интегрирование
• Метки времени
• Модульная архитектура
  • Тела
  • Формы
  • Силы
  • Материалы
• Широкая фаза
  • Отсечение дубликатов контактных пар
  • Система слоёв
• Проверка пересечения полупространств

Часть 3: трение, сцена и таблица переходов

• Трение
• Сцена
• Таблица переходов коллизий

Часть 4: ориентированные твёрдые тела

• Математика вращения
• Ориентированные формы
• Распознавание коллизий
• Разрешение коллизий

Основные задачи художников визуальных эффектов

Если говорить только о визуальных эффектах, то их можно разделить на два основных типа задач: геймплейные эффекты и природные эффекты (или эффекты окружений). Принцип их разделения зависит от конкретного проекта. Например в такой игре, как Castlevania (жанра hack'n'slash), 90% визуальных эффектов состояло в умениях персонажа и магии, сильно влиявших на геймплей. Такие задачи требуют серьёзного понимания механик игры и постоянного общения с командой дизайнеров, с которой нужно постоянно договариваться. Для примера давайте возьмём огнемёт. Дизайнеры геймплея подбирают область урона атаки, а затем вам необходимо создать эффект поверх отладочного цилиндра. Постепенно уменьшающийся огонь не полностью соответствует области урона, и дизайнеры начинают на это жаловаться. Вот один из примеров «конфликтов» между двумя дисциплинами, потому что если придерживаться строгих правил, огонь не будет похож на огонь. Поэтому приходится искать альтернативы и убеждать дизайнеров, что игрок не заметит, что небольшой исчезающий огонь не нанёс никакого урона.

Среди прочих жанров, геймплейные эффекты более «важны» в файтингах и RPG.

Существуют и другие игровые жанры, например, шутеры (в особенности это касается реалистичных), в которых природные эффекты так же важны, как и геймплейные. В этом случае художник, ответственный за природные эффекты, становится практически художником по окружениям и в основном сотрудничает с этой командой. Примерами природных эффектов являются водопады, туман, дождь и т.д. Больше всего природных эффектов я создал в Gears of War 4, где мы работали над многопользовательскими картами и должны были заботиться о влиянии эффектов на производительность, потому что от игры требовалось работать в 1080p при 60 fps.

В стратегических играх обычно требуется знать область видимости NPC, чтобы игрок мог продумывать стратегию и делать следующий ход. Мы рассмотрим математику и реализацию рациональной модели, не просаживающей скорость игры при большом количестве NPC на карте. Если вы хотите увидеть готовое интерактивное демо модели, перейдите сюда и играйте прямо в браузере! Вот скриншот демонстрации:



Имея параметры видимости наблюдателя (направление взгляда, расстояние видимости и угол поля зрения), нам нужно найти видимую для него область, т.е. определить область видимости (field of view, FoV). Если препятствия отсутствуют, это будет сектор круга, состоящий из двух граней (радиусов) и соединяющей их дуги (см. Рис. 1). Кроме того, имея заданную точку мира, мы должны быстро определить, видима ли она для наблюдателя, т.е. необходимо обрабатывать запросы линии взгляда (line of sight, LOS) для заданной точки. Обе эти операции можно выполнить достаточно эффективно для использования при рендеринге в реальном времени.

Сегодня я решился вынести на суд общественности проект, работу над которым вел на протяжении последней пары лет: «LightHub». То, что получилось в итоге, можно назвать, пожалуй, самым дешевым решением для создания Умного дома, которое, тем не менее, умеет:

• Управлять освещением и силовыми устройствами(Реле, диммеры DMX-512 и Modbus RTU)
• Управлять теплыми полами (в качестве термодатчиков используются полтора десятка дешевых DS18B20, разведенных по квартире)
• Управлять задвижками вентиляции/кондиционера
• Управлять самодельной системой приточной вентиляции.
• Многое такого, о чем я изначально не задумывался, просто в силу того, что контроллер получился абсолютно открытым, гибко конфигурируемым, и прекрасно дополняющим Опенсорсные решения Openhab+Mosquitto+NodeRed

На вход контроллера подключаются обычные выключатели, кнопки, контактные датчики, датчики протечки и пр. которые могут управлять как локальными нагрузками так и устройствами, подключенными к другим таким же контроллерам или ко всему, что понимает протокол MQTT. У меня, например, подключен геркон, установленный в коробке входной двери. Когда закрываю замок на три оборота — выключаются свет, теплые полы, бойлеры, AV ресивер. Когда возвращаюсь — состояние этих приборов восстанавливается как было до ухода.

На выход — например, такие вот релейные модули, DMX, Modbus переферия.

Контроллеры конфигурируются при помощи JSON файлов, которые при старте контроллера загружаются по http (далее, конфиг можно сохранить в NVRAM через Serial CLI). Ну и, конечно, все это управляется системой Openhab 2, через штатное мобильное приложение.
Задачи «малой автоматизации» решены как при помощи штатных openhab rules (не очень удобных), так и при помощи NodeRed. (По поводу NodeRed вот статья, которая прекрасно описывает пример автоматизации.)

Исходники, вместе с примерами конфигов, выложены на GIThub, описание понемногу выкладываю на сайте проекта. Соответственно, более полная история под катом.

Несколько лет назад было опубликовано интервью, в котором говорят об искусственном интеллекте и, в частности, о чат-ботах. Респондент подчеркивает, что чат-боты не общаются, а имитирует общение.

В них заложено ядро разумных микродиалогов вполне человеческого уровня и построен коммуникативный алгоритм постоянного сведения разговора к этому ядру. Только и всего.

На мой взгляд, в этом что-то есть…

Тем не менее, о чат-ботах много говорят на Хабре. Они могут быть самые разные. Популярностью пользуются боты на базе нейронных сетей прогнозирования, которые генерируют ответ пословно. Это очень интересно, но затратно с точки зрения реализации, особенно для русского языка из-за большого количества словоформ. Мной был выбран другой подход для реализации чат-бота Boltoon.

За годы существования фреймворк Fire-Monkey(FMX) претерпел множество изменений, и если с самого начала он был очень сырым и ненадежным, то сейчас это намного более стабильная и надежная платформа.

Данная заметка представляет из себя сборник из нескольких полезных советов для разработчиков использующих данный фреймворк.

Сейчас многие покупают точки доступа 802.11n, но хороших скоростей достичь удается не всем. В этом посте поговорим о не очень очевидных мелких нюансах, которые могут ощутимо улучшить (или ухудшить) работу Wi-Fi. Всё описанное ниже применимо как к домашним Wi-Fi-роутерам со стандартными и продвинутыми (DD-WRT & Co.) прошивками, так и к корпоративным железкам и сетям. Поэтому, в качестве примера возьмем «домашнюю» тему, как более родную и близкую к телу. Ибо даже самые администые из админов и инженеристые из инженеров живут в многоквартирных домах (или поселках с достаточной плотностью соседей), и всем хочется быстрого и надежного Wi-Fi.
[!!]: после замечаний касательно публикации первой части привожу текст целиком. Если вы читали первую часть — продолжайте отсюда.

Здравствуйте, уважаемое сообщество GeekTimes! После своего длительного молчания, я хочу представить свой новый проект. OPENTadpole – приложение, состоящее из полноценного редактора нервной системы головастика лягушки и физической эмуляции тела головастика и внешней среды. Возможность с нуля создать, настроить и отредактировать коннектом животного и немедленно увидеть, как Ваше творение отражается в его поведении.

Предыдущие публикации:

→ Пудра для мозга или как сделать порошок для посудомойки в 9,7 раз дешевле
→ DIY порошок для посудомойки: разбираем промышленные средства и улучшаем рецепт

Прошло уже больше года с момента последней публикации из серии домашней алхимии, посвященной издевательствам над бытовой техникой производству порошка для посудомойки в домашних условиях. Я все еще жив. Большинство тестировавших жуткие смеси, насколько мне известно, живы. В этом посте я хотел рассказать как правильно мыть ржавые гвозди в посудомойке, не растворяется ли картошка с укропом и подвести итог экспериментов за год.

На geektimes есть хабы «Читальный зал» (про литературу для гиков), «Научная фантастика» (про научную фантастику), «Киберпанк» (про киберпанк). Как-то так повелось, что в эти хабы всякие деятели стали публиковать свои рассказы. Причём, это не только небольшие зарисовки, для лёгкого пятничного чтения, но и этакие «мыльные оперы»: в реальном времени можно следить, как авторы пишут главы рассказов, можно сказать, «Special for GT».

Я сейчас не хочу обсуждать целесообразность подобных публикаций на техническом ресурсе (кто-то за, кто-то против, кто-то предлагает создать отдельных хаб) или соответствие статей выбранным хабам. Так получилось, что последние пару лет я непериодически читал ресурс (вновь активно «сидеть» стал где-то только в последние полгода) и мне стало интересно — а сколько же фантастики тут вообще написано?



Предлагаю вниманию небольшой обзор по становлению литературной составляющей хаба «Читальный зал», а так же список рассказов с моими краткими аннотациями.

Опубликовано продолжение: часть 2

Недавно столкнулся с проблемой — занедужил SVN на ubuntu server. Сам я программирую под windows и с linux “на Вы”… Погуглил по ошибке — безрезультатно. Ошибка оказалась самая типовая (сервер неожиданно закрыл соединение) и ни о чем конкретном не говорящая. Следовательно, надо погружаться глубже и анализировать логи/настройки/права/и т.п., а с этим, как раз, я “на Вы”.

В результате, конечно, разобрался и нашел всё что нужно, но время потрачено много. В очередной раз думая, как глобально (да-да, во всём мире или хотя бы на ⅙ части суши) уменьшить бесполезно потраченные часы — решил написать статью, которая поможет людям быстро сориентироваться в незнакомом программном обеспечении.

Писать я буду не про линукс — проблему хоть и решил, но профессионалом вряд ли стал. Напишу про более знакомый мне MS SQL. Благо, уже приходилось много раз отвечать на вопросы и список типовых уже готов.

Для кого пишу

Если вы админ в Сбере (или в Яндексе или <другая топ-100 компания>), вы можете сохранить статью в избранное. Да, пригодится! Когда к вам, в очередной раз, с одними и теми же вопросами придут новички — Вы дадите им ссылку на нее. Это сэкономит Ваше время.

Если без шуток, эта СУБД часто используется в небольших компаниях. Часто совместно с 1С либо другим ПО. Отдельного БД-админа таким компаниям держать затратно — надо будет выкручиваться обычному ИТ-шнику. Для таких и пишу.

Источник: Thomson Reuters

14 июля на Geektimes публиковался довольно обширный материал с оценкой развития инфраструктуры Bitcoin. Тогда говорилось, что с 1 августа криптовалюта может разделиться на две ветки, которые будут эволюционировать независимо или почти независимо друг от друга. Одна из проблем, которая привела к разделению — повышение времени подтверждения транзакции в сети биткоин.

До разделения размер блока составлял 1 мегабайт, а скорость обработки транзакций — не более 7 единиц в секунду, при том, что в сети Visa эта скорость гораздо выше — десятки тысяч единиц транзакций в минуту (около 2 тысяч в секунду в обычном режиме). В общем, как и предполагалось, 1 августа разделение состоялось. Появилась новая криптовалюта, которая получила название Bitcoin Cash.

Я много пишу о телевизионной отрасли с профессиональной точки зрения. В последнее время среди задач все чаще попадаются темы о контенте и моделях его потребления. И почти в каждой статье те или иные специалисты высказываются относительно общей массы абонентов какой-либо услуги, как и что они предпочитают смотреть. На основе этих данных строятся прогнозы популярности сервисов, разрабатываются бизнес-модели и интерфейсы. Но юмор ситуации в том, что о модели потребления, хоть сколько-нибудь близкой к моей, я не слышала ни разу.

Конечно, я вряд ли могу отнести себя к большинству. У меня вон за спиной жужжит собственноручно собранный в декрете 3D-принтер (скучно стало). Но при этом по всем статистическим параметрам я отношусь к платежеспособному населению, наиболее интересному создателям разных сервисов и рекламодателям. Дайте мне сервис, отвечающий хотя бы существующим потребностям (молчу про предугадывание моих желаний), и я за него заплачу. Но вместо этого рынок предлагает мне платить за сервисы, созданные на основе совместного статистического анализа потребления контента бабульками, домохозяйками и теми, кто только привыкает к нелинейному просмотру. Не то!

Подобным размышлениям место в профессиональном издании, вроде ТелеСпутника. Но там надо еще доказать, что моя модель потребления сколько-нибудь популярна. Я не хочу этим заниматься (тем более, я действительно не уверена в том, что моему примеру могут последовать массы). Я просто оставлю свои соображения здесь в надежде, что создатель очередного ОТТ-сервиса или устройства для ТВ наткнется на них и, вероятно, учтет в какой-то степени в дорожной карте своего проекта… или просто примет к сведению.

А зрителям, уставшим от однообразия ТВ-эфира, предлагаю почерпнуть несколько идей для усовершенствования своих “телевизионных” вечеров.

Добро пожаловать под кат.

* Первоначально пост по ошибке опубликовала на Хабре, но читатели посоветовали перенести.

Я хочу рассказать про созданный мною web редактор для «визуального программирования» и его историю создания.

«Привет, Хабр! За 10 лет я сменил несколько мест работы, трижды получил дополнительное образование и научился любить каждую свою работу. Практически при любых условиях. Я тщательно изучил вопросы мотивации самого себя и понял, что в ИТ не бывает откровенно плохой работы — бывают новички, нытики, «короли разработки», свои в доску и чужие. В общем, все эти кресла-груши и анлимные напитки в холодильниках ничего не решают. А вот что решает — об этом и поговорим… Вот как-то так я хочу начать свою статью. Дадите свободный микрофон?» — такое сообщение прислал один из наших сотрудников. Конечно, дадим.

Источник

Это все розовый

Я думаю многие сталкивались с ситуацией, девушки пытаются убедить нас, что совершенно очевидно, что цвет ее белья вовсе не черный, а очевидно ониксовый или обсидианово-дымчатый. При том, что там явно #000000ff или максимум #080808d5, если белье слегка прозрачное. Или вдруг та же девушка внезапно решает перекрасить стены и начинает мечтательно описывать всю красоту оттенков, которые она хотела бы получить. И вы погружаетесь вместе с ней в чудесный мир лавандовых стен и пытаетесь определиться со шторами. То ли цвет пенящейся морской волны, то ли кораллово-бирюзовый. Где-то на этом этапе вы начинаете тоскливо смотреть на стену, размышляя о том, какой оттенок придаст ей ваш мозг после хорошего разбега.



Я решил разобраться в том, что за странные картины роятся в голове у других, когда мы произносим «нежно-зеленый» или «золотисто-лаймовый». Естественно, все это вылилось в бесчеловечные эксперименты на живых людях, которым я выдал Inkscape, рисунок выше и попросил заполнить квадраты цветами.

Освоить создание графических шейдеров — это значит взять под свой контроль всю мощь видепроцессора с его тысячами параллельно работающих ядер. При таком способе программирования требуется другой образ мышления, но раскрытие его потенциала стоит потраченных усилий.

Практически в любой современной графической симуляции используется код, написанный для видеопроцессора: от реалистичных эффектов освещения в высокотехнологичных AAA-играх до двухмерных эффектов постпроцессинга и симуляции жидкостей.


Сцена из Minecraft, до и после добавления нескольких шейдеров.

Задача этого туториала

Иногда программирование шейдеров представляется загадочной чёрной магией и его часто понимают неправильно. Существует множество примеров кода, демонстрирующих создание невероятных эффектов, но в которых практически нет объяснений. В своём руководстве я хочу восполнить этот пробел. Я сосредоточусь в основном на базовых принципах создания и понимания кода шейдеров, чтобы вы смогли с лёгкостью настраивать, сочетать или писать свои собственные шейдеры с нуля!

Всем привет!



Совсем немного осталось до начала нашей краундфандинговой компании часов для измерения уровня стресса EMVIO. Появилась небольшая передышка и пальцы попросились к клавиатуре.

На самом начальном этапе разработки мы проводили небольшой аналитический обзор способов измерения пульса у человека и периодически обновляли его новыми проектами. Захотелось поделиться с сообществом этой информацией. Надеемся, что она будет интересна широкому кругу читателей и даст представление о состоянии технологий в этой области.