К сожалению, нигде нет более менее полной публикации на тему проектирования архитектуры в играх. Есть отдельные статьи на конкретные темы, но нигде все это вместе не собрано. Каждому разработчику приходится самостоятельно по крупицам собирать подобную информацию, набивать шишки. Поэтому решил попробовать собрать часть из этого воедино в данной статье.

Для примеров будет использоваться популярный движок Unity3D. Рассматриваются подходы, применимые в больших играх. Написано из моего личного опыта и из того, как я это понимаю. Конечно, где-то я могу быть не прав, где-то можно лучше сделать. Я тоже все еще в процессе набирания опыта и набивания новых шишек.

В публикации рассматриваются следующие темы:

• Наследование VS компоненты
• Сложные иерархии классов юнитов, предметов и прочего
• Машины состояний, деревья поведений
• Абстракции игровых объектов
• Упрощение доступа к другим компонентам в объекте, сцене
• Сложные составные игровые объекты
• Характеристики объектов в игре
• Модификаторы (баффы/дебаффы)
• Сериализация данных

Новая версия ASP.NET 5 переписана почти с нуля и включает в себя существенные изменения по сравнению с предыдущими версиями. Одно из самых больших изменений — это конвейер обработки (HTTP Pipeline). В этой статье описано, как эти изменения влияют на проектирование и внедрение компонентов, которые раньше были представлены как Http модули.

Поведение HTTP модулей раньше было схожим с поведением фильтров запросов, вплоть до ASP.NET 5. Это функционал, который можно внедрить в конвейер запросов и описать некоторую задачу для выполнения, например, отреагировать на событие в приложении. Модули используют для аутентификации, глобальной обработки ошибок и логгирования. Также их часто используют для перехвата и изменения серверного ответа, например, удаления пробелов или компрессии. Они реализуют интерфейс IHttpModule, который определен в сборке System.Web, которая, в свою очередь, не является частью нового ASP.NET.

На недавно прошедшей онлайн конференции dotNetConf организованной Microsoft, рассказывалось множество интересных вещей. И коль скоро было большое количество обсуждений по поводу WPF, что он живее всех живых, то хочется сделать краткий обзор доклада программных менеджеров WPF, что нового нас ждет в релизе, что уже можно посмотреть и к чему все идет. Действительно все так плохо и будет ли аналог нового движка для WPF, как например Razor для ASP.NET.

12 ноября 2014 года блог WPF ожил (сейчас активен тоже) и был представлен генеральный план развития фреймворка.


Здесь и далее, скриншоты с видео, так что качество не очень, но разглядеть все можно.

В начале выступления, ведущие Уни Равиндранатан (Unni Ravindranathan) и Харикришна Менон (Harikrishna Menon) обмолвились, что есть вещи, которые еще находятся в разработке, и они не имеют права о них рассказывать, NDA и все такое. Но то что они могут показать, внушает оптимизм и видно, что работа идет. Забегая вперед, скажу, что прежде всего разработчики подумали о быстродействии, например, как сократить визуальное дерево для конкретной целевой платформы.

Если вы используете БЕМ-методологию в своих проектах и выделяете БЕМ-сущности указанным ниже образом, то bemy существенно упростит вам жизнь, избавив от необходимости вручную создавать файлы блоков.



Если вы также используете deps.js файлы формата enb, то bemy будет вам особенно полезен, так как приняв на выход путь к этому файлу, bemy создаем файловую структуру блока (по умолчанию с css-файлами).

Мы все это видели. Вы заходите на веб-сайт — и вот она: большая, красивая фотография во весь экран. Сейчас это огромный (каламбур) тренд в веб-дизайне, и похоже, что людям это нравится.

Привет!
В марте прошла конференция WinHEC (Hardware Engineering Conference), родившаяся в 1992 году и с 2008 года не проводившаяся. В конце 2014 было объявлено, что в 2015 году конференция вернется в новом формате и будет состоять из нескольких мероприятий. Первое мероприятие прошло в марте в Шеньчжене, и там открыли много информации про Windows 10 — организационной, технической, плюс много внимания было уделено Интернету Вещей – от плат (Raspberry PI, например) до сотрудничества с альянсами (AllSeen с AllJoyn). Сам же WinHEC продолжает славную традицию – много технического, часто хардкорно, контента.

Недавно были выложены все видео, и мы рекомендуем к просмотру всем, кто интересуется, что есть сейчас и что будет дальше (часть на китайском). Мы же сделали небольшой обзор и поместили его под хабракат.

Часть 1. Введение. Создание класса и добавление свойств. Расширение класса С++ с помощью Blueprint.
Часть 2. Классы геймплея. Структуры. Отражение (reflection) в Unreal. Object/Actor итераторы. Менеджер памяти и сборщик мусора.
Часть 3. Префиксы в именах классов. Целочисленные типы. Типы контейнеров. Итераторы контейнеров. Цикл For-each, хеш-функции.
Часть 4. Бонусная. Unreal Engine 4 для Unity разработчиков.



Эта статья является переводом части документации по UE4. Оригинальную статью вы можете найти пройдя по это ссылке.

Современные компиляторы очень хорошо умеют оптимизировать код. Они удаляют никогда не выполняющиеся условные переходы, вычисляют константные выражения, избавляются от бессмысленных арифметических действий (умножение на 1, сложение с 0). Они оперируют данными, известными на момент компиляции.
В момент выполнения информации об обрабатываемых данных гораздо больше. На её основании можно выполнить дополнительные оптимизации и ускорить работу программы.
Оптимизированный для частного случая алгоритм всегда работает быстрее универсального (по крайней мере, не медленнее).
Что если для каждого набора входных данных генерировать оптимальный для обработки этих данных алгоритм?
Очевидно, часть времени выполнения уйдёт на оптимизацию, но если оптимизированный код выполняется часто, затраты окупятся с лихвой.
Как же технически это сделать? Довольно просто — в программу включается мини-компилятор, генерирующий необходимый код. Идея не нова, технология называется “компиляция времени исполнения” или JIT-компиляция. Ключевую роль JIT-компиляция играет в виртуальных машинах и интерпретаторах языков программирования. Часто используемые участки кода (или байт-кода) преобразуются в машинные команды, что позволяет сильно повысить производительность.
Java, Python, C#, JavaScript, Flash ActionScript — неполный (совсем неполный) список языков, в которых это используется. Я предлагаю решить конкретную задачу с использованием этой технологии и посмотреть, что получится.

WebInspector

Мощный инструмент для дебаггинга JavaScript, полноценный инспектор кода для Sublime. Фичи: установка брейкпоинтов прямо в редакторе, показ интерактивной консоли с кликабельными объектами, остановка с показом стек трейса и управление шагами дебаггера. Все это работает на ура! А еще есть Fireplay от Mozilla, который позволяет подключаться к Firefox Developer tools и максимально простой дебаггер JSHint.

Я думаю, что многие из вас хотя бы раз встречали в ленте Хабра одну из моих подборок «Интересностей и полезностей для веб-разработчика». Первый выпуск 15 августа 2013 года появился на фоне банальной идеи поделиться ценными инструментами, которые я уже использую или сохранил в закладках на будущее. Изначально даже не предполагалось, что мое публичное коллекционирование станет серийным, но с тех пор я опубликовал 41 дайджест.

Конечно, со временем появились обязанности перед аудиторией, сроки публикации и само написание стало требовать больше времени. Значительно вырос список для мониторинга интересностей и полезностей. Сейчас это несколько тематических сабретитов, GitHub трендинг, HackerNews, ProductHunt и десятки аккаунтов в твиттер Smashing Magazine, CSS Tricks, Codrops, David Walsh Blog, Alist Apart, Poul Irish, Tuts+, SitePoint и тд. Хочу на этом месте выразить благодарность Александру Маслову drakmail, который практически полностью предоставляет информацию для Ruby и Go рубрик, а также помогает с другими.

Хабровчане, привет!

В предыдущей статье мы с вами познакомились с шаблоном для создания универсальных веб-приложений – Web Application Template. Если кратко, то Web Application Template позволяет вам «превратить» сайт в приложение для Windows, Windows Phone или Android, добавив в него возможности интеграции с ОС и механизм распространения через магазин приложений.

Сегодня мы рассмотрим практический пример: как при помощи Web Application Template быстро и просто создать веб-приложение для Windows и Windows Phone на основе сайта habrahabr.ru.

Хочу поделиться опытом участия в конкурсе Kaggle и алгоритмами машинного обучения, с помощью которых добрался до 18-го места из 1604 в конкурсе Avazu по прогнозированию CTR (click-through rate) мобильной рекламы. В процессе работы попытался воссоздать оригинальный алгоритм Мактрикснета, тестировал несколько вариантов логистической регрессии и работал с характеристиками. Обо всём этом ниже, плюс прикладываю полный код, чтобы можно было посмотреть, как всё работает.

Рассказ делю на следующие разделы:
1. Условия конкурса;
2. Создание новых характеристик;
3. Логистическая регрессия – прелести адаптивного градиента;
4. Матрикснет – воссоздание полного алгоритма;
5. Ускорение машинного обучения в Python.

Прочитав статью «Вычислите длину окружности», которая, в общем-то, крайне позабавила меня своим стилем, и узнав для себя кое-что новое, я стал несколько сомневаться в достаточной подробности предложенной информации. Всё-таки компиляторов довольно много, систем тоже немало, а в статье как-то навеяно Windows и Visual Studio (на правах ИМХО).

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).

Уже давно хотел поразбираться с анализаторами на основе Розлина. Тем более, что меня уже был опыт создания плагинов для Resharper-а (R# Contract Editor Extension), поэтому хотелось сравнить разные инфраструктуры и удобство использования. Есть идея переписать этот плагин с помощью анализаторов Roslyn-а, но я решил начать с чего-то попроще.

Цель недельного проекта была такая: сделать простой анализатор, который будет показывать типовые ошибки обработки исключений. Самые болезненные с моей точки зрения такие:

• Повторная генерация исключений с помощью throw ex;
  
• “Проглатывание” всех исключений с помощью пустых блоков catch {} или catch(Exception) {}.
  
• “Проглатывание” исключений в определенных ветках блока catch.
  
• Сохранение в логгах только сообщения ex.Message, теряя при этом потенциально важную информацию о месте возникновения исключения.
  
• Некорректное пробрасывание новых исключений из блока catch.

Deus Ex Human Revolution — это компьютерная игра 2011 года, которая является более успешным продолжением оригинальной Deus Ex, чем Invisible War. Но этот пост не о качестве игры, а о демонстрации её технических принципов. Адриан Курреж провёл несколько часов за реверс-инжинирингом, пытаясь понять с помощью инструмента Renderdoc, как происходит обработка каждого из кадров Human Revolution. Затем Адриан изложил результаты в своём блоге.

Наверняка все знают прописную (в книгах про С++) истину о чудесной методологии RAII, если нет — приведу краткое описание из википедии.


Последнее предложение вроде как обещает 100% гарантию результата, но как всегда в жизни, а особенно в С++, есть нюанс.

Привет, меня зовут Дмитрий, я программист. Только что закончил рефакторинг компонента движения кораблей для проекта тактической игры в реальном времени, в которой игроки могут собрать свой собственный космический флот и повести его в бой. Компонент движения переписывался уже три раза, от релиза до начала разработки альфа версии. Было собрано множество граблей, как архитектурных, так и сетевых. Постараюсь подбить весь этот опыт и рассказать вам о Navigation Volume, Movement component, AIController, Pawn.

Дорогие читатели, я придумал для себя интересное хобби, которое принесет ощутимую пользу не только мне, но и вам. Так как сейчас я активно занимаюсь прокачкой своего навыка в создании игр, мне приходится изучать тонны различной информации по этой теме, а много полезной информации можно найти исключительно в буржнете. Я сам не очень люблю читать информацию на не родном для меня языке, поэтому я решил убить сразу целую стаю зайцев: совершенствовать свой язык переводя статьи, совершенствовать свои навыки как геймдизайнера, приносить пользу другим делясь интересным материалом. Погнали.



Многие игровые дизайнеры периодически упражняются в разработке системы боя. Я попал в непростое время, когда мне пришлось заниматься этим впервые. Мой опыт в то время оставлял желать лучшего, а полезную информацию от опытных игровых дизайнеров было найти практически нереально.

В результате, благодаря приобретенному опыту удалось написать свод правил. Соблюдение правил поможет вам воплотить мощную боевую механику в ваших играх.

Первый предварительный релиз ASP.NET 1.0 вышел практически 15 лет назад и с тех пор миллионы разработчиков использовали его чтобы создавать и запускать различные приложения., а мы на протяжении этих лет добавляли в совокупности колоссальное количество кода и возможностей.

Я сегодня сильно взволнован из-за того что пишу новость о новом релизе ASP.NET, над которым работает наша команда, и который называется ASP.NET 5. Этот релиз – одно из самых значимых обновлений архитектуры, которое мы делали когда-либо. В рамках этого релиза мы сделали ASP.NET более компактным, модульным и кросс-платформенным, а также ориентированным на облачные хостинги. ASP.NET 5 Preview доступна для скачивания в последнем Visual Studio 2015 CTP, которая стала доступна совершенно недавно.