В ролевых играх живого действия типа павильонных/кабинетных игр, либо в квестах на космическую тематику (или любую другую, связанную с технологиями) можно для большего погружения и атмосферности использовать компьютеры.

Например, для создания кабинетной ролевой игры по мотивам сериала FireFly мне понадобилось создать модель «бортового» компьютера. Я взяла свой ноутбук, обмотала черной тканью, заклеила черным скотчем все клавиши, кроме букв, цифр и Enter'а и развернула на весь экран эмуляцию монитора «систему управления космическим кораблем».

Для воплощения идеи и создания эмуляции очень подошел инструмент Adobe Captivate.

Привет Хабровчане! Вчера я имел удовольствие разбавить свои скучные будни походом на лекцию «Монетизационные акции: как удвоить доходы своей игры». Вел её viacheslavnu (Вячеслав Уточкин), работавший продюсером над Проектом Армата в Mail.ru Group и рядом других проектов. Краткая выжимка лекции под катом.

Наша компания перешла с mercurial на Git, после чего мне пришлось разобраться как у нас до этого выводилась в лог информация о развертывающейся ветки и переписать это под git. Возможно, кто-то в будущем столкнется с такой же проблемой, так как Git набирает популярность и многие компании мигрируют на него.

Моя цель показать Вам, как с помощью нескольких maven plugin-ов можно сделать вывод в лог Вашей java программы названия ветки и хэш коммита из Git. Это полезно при анализе логов, если у Вас давно не было деплоя и история Вашего инструмента CI затерлась.

Робот определяет геометрию полотенца, и складывает их в зависимости от размера, при этом делает это частично на весу, находя правильно их края.
Описание алгоритма его работы (англ., pdf)

На хабре уже много-много-много раз писали про игру «Жизнь». Совсем недавно была удивительная статья Жизнь на плоскости Лобачевского. Но игра «Жизнь» является частным случаем т. н. клеточных автоматов. Существует много других клеточных автоматов совсем не похожих на игру «Жизнь», но тем не менее очень интересных. Про некоторые из них и хочется рассказать здесь.

Начнём с того, что рассмотрим ряд клеток, в которых, кроме одной, находятся нули:

... 0  1  0  0  0  0  0  0 ...

Рассмотри следующее правило, заменяем число в клетке на сумму этого числа и соседа слева. Получим следующую серию состояний:

... 0  1  0  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  1  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  2  1  0  0  0  0 ...
... 0  1  3  3  1  0  0  0 ...
... 0  1  4  6  4  1  0  0 ...
... 0  1  5 10 10  5  1  0 ...
... 0  1  6 15 20 15  6  1 ...

Не сложно увидеть, что это — треугольник Паскаля. А теперь вместо обычного сложения будем использовать сложение по модулю два. Известно (и даже недавно рассказывалось в хабрастатье Треугольник Серпинского и треугольник Паскаля), что получится дискретный аналог треугольника Серпинского:

... 0  1  0  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  1  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  0  1  0  0  0  0 ...
... 0  1  1  1  1  0  0  0 ...
... 0  1  0  0  0  1  0  0 ...
... 0  1  1  0  0  1  1  0 ...
... 0  1  0  1  0  1  0  1 ...

Интересно? Читаем дальше!

Прочитав недавно статью «Введение в оптимизацию. Имитация отжига» захотел принять участие в сравнении алгоритмов оптимизации. Но ведь их действительно хорошо бы сравнить. А в материалах исходной статьи не приводится никаких количественных данных. Значит, подумал я, надо сначала сформулировать критерии сравнения. Чем и предлагаю заняться в данной статье.

На волне прошедшего дня космонавтики, хочу поделиться с хабра-сообществом замечательным квестом-симулятором космических программ освоения ближних планет «Орбита». С «Орбитой» я познакомился на Всероссийском молодежном инновационном Конвенте зимой 2013 года, где она была частью интерактивной развлекательной программы.

Игра состоит из четырех этапов — космических экспедиций, Луна, Марс, Меркурий и Венера. Каждый этап сложнее и становится доступным после прохождения предыдущего. Любой желающий мог почувствовать себя Сергеем Павловичем Королевым и спланировать миссию на каждую из планет. И если в Лунной программе нужно всего лишь выбрать момент включения тормозного двигателя, то уже на Марсе придется учитывать влияние атмосферы и написать целый алгоритм посадки, а на Меркурий придется еще выбирать какое научное оборудование взять на миссию.

К стыду своему, признаю, что полностью игру я во время Конвента не прошел, поэтому был весьма рад, обнаружив, что сайт игры оказался работоспособен и после мероприятия.

     Проблема факторизации составных натуральных чисел (сннч) многие столетия удерживает внимание специалистов в различных теоретических (научных) и прикладных областях таких как числовые системы, вычислительная математика и техника, теория чисел, информационная безопасность, криптография, и др., и вынуждает их прикладывать немалые усилия к ее положительному и успешному решению. Тем не менее, проблема и сегодня далека от ее закрытия, завершения. Автор предлагает к рассмотрению и стремится дать читателю понятие о существующих подходах к решению проблемы, ставших уже своеобразной классикой, привести критику и выразить одобрение замечательным находкам.
     В работе излагается один из известных подходов к решению задачи факторизации больших чисел (ЗФБЧ), использующий математику эллиптических кривых (ЭК). Об этой математике, а точнее о технике вычислений приведу цитату авторов из [ 1 ] «Техника, используемая в настоящее время при изучении ЭК, является одной из самых изощренных во всей математике. Мы надеемся, что элементарный подход настоящей работы побудит читателя к дальнейшему изучению этой живой и пленительной ветви теории чисел. Есть много того, что следует изучить, и много работы, которую еще надо проделать. „

Понятиям MTTF (Mean Time To Failure — среднее время до отказа) и другим терминам теории надежности посвящено большое количество статей, в том числе на Хабре (см., например, тут). Вместе с тем, редкие публикации «для широкого круга читателей» затрагивают вопросы математической статистики, и уж тем более они не дают ответа на вопрос о принципах расчета надежности электронной аппаратуры по известным характеристикам ее составных элементов.

В последнее время мне довольно много приходится работать с расчетами надежности и рисков, и в этой статье я постараюсь восполнить этот пробел, отталкиваясь от своего предыдущего материала (из цикла о машинном обучении) о пуассоновском случайном процессе и подкрепляя текст вычислениями в Mathcad Express, повторить которые вы сможете скачав этот редактор (подробно о нем тут, обратите внимание, что нужна последняя версия 3.1, как и для цикла по machine learning). Сами маткадовские расчеты лежат здесь (вместе с XPS- копией).

Введение

Программистам числа Фибоначчи должны уже поднадоесть. Примеры их вычисления используются везде. Всё от того, что эти числа предоставляют простейший пример рекурсии. А ещё они являются хорошим примером динамического программирования. Но надо ли вычислять их так в реальном проекте? Не надо. Ни рекурсия, ни динамическое программирование не являются идеальными вариантами. И не замкнутая формула, использующая числа с плавающей запятой. Сейчас я расскажу, как правильно. Но сначала пройдёмся по всем известным вариантам решения.

Код предназначен для Python 3, хотя должен идти и на Python 2.

Для начала – напомню определение:

F_n= F_n-1+ F_n-2

и F₁= F₂=1.

Статья посвящена реализации алгоритма Гаусса для решения системы линейных алгебраических уравнений на языке Java.

Теоретические сведения

Рассмотрим математическую теорию. Система линейных уравнений может иметь одно решение, бесконечно много решений или же быть несовместной (не иметь решений). Не все методы решения СЛАУ могут справится с вторым случаем, когда система имеет бесконечно много решений. Например, метод Крамера и матричный метод не применимы, но метод Гаусса вполне можно использовать.

Алгоритм можно условно разделить на два этапа:

• Прямой ход
• Обратный ход

В первом этапе образуются нули ниже или выше главной диагонали, за счет использования элементарных преобразований матрицы. На втором этапе находят неизвестные начиная с конца. Подробную теорию можно посмотреть по ссылке: метод Гаусса, поэтому с теорией пожалуй все. Перейдем к реализации.

Реализация

Начнем с постановки задачи:

• нам нужно создать программу, реализующую систему линейных уравнений в виде некоторой структуры данных, используя приемы обобщенного программирования. Система должна содержать коэффициенты производного типа от класса Number (т.е. Float, Integer, Double и т.д.)
• Запрограммировать алгоритм, который получив на вход структуру данных системы образует нули ниже главной диагонали

Мы продолжаем рассказывать о системе адаптивного обучения на Stepic.org. Первую вводную часть этой серии можно почитать здесь.

В данной статье мы расскажем о построении рекомендательной системы (которая и лежит в основе адаптивности). Расскажем о сборе и обработке пользовательских данных, о графах переходов, хендлерах, оценке реакции пользователя, формировании выдачи.

Вспомним про линейную регрессию, регуляризацию и даже поймём, почему в нашем случае лучше использовать гребневую регрессию, а не какую-нибудь там ещё.

Изучаю документацию NAS производства NETGEAR. Наткнулся на любопытный документ (внизу страницы). Обратил на себя внимание шрифт — очень мелкий, с рассчетом, что не прочтет никто.

Но этот документ прекрасен от начала и до конца. Позволю себе привести текст полностью. Наиболее удивившие меня части я выделил. Не поленитесь прочесть, это лучше любого анекдота.

Симптомы

Случилось у нас в организации, страшное дело – сеть работала, работала и вдруг, вроде без особых на то причин, стала работать нестабильно. Выглядело всё это очень странно (впервые столкнулся с проблемой сабжа) – некоторые компьютеры в сети (их небольшое количество) перестали получать IP-адреса (в логах пишут, что не получен ответ от DHCP), причем с утра одни, с обеда другие – пользователи звонят, волнуются, а мы ничего понять не можем.

На сайте Internet Census 2012 internetcensus2012.bitbucket.org опубликованы результаты сканирования всех существующих IPv4 адресов. Сканирование такого масштаба удалось осуществить благодаря ботнету из 420 тысяч незащищенных устройств.

У нас в сети, на доступе, используется большое количество коммутаторов D-Link.

Назрела необходимость принимать SNMP-трапы. Но оказалось не всё так просто, потому что огромное количество коммутаторов были из серий DES-1228/1210-28/1210-52. Эти коммутаторы вроде и умеют отправлять трапы, но вот сервер никак не хотел их ловить. Оказалось что трапы умеет ловить исключительно приложение под Windows, и название ему — Smart Console Utility.

Компания AMI (American Megatrends Inc.) знакомая всем в далеком прошлом и может настоящем времени логотипом в левом верхнем углу монитора при включении компьютера или ноутбука.



Объявила о выпуске утилиты StorTrends IDATA (Intelligent Data Analysis Tracking Application) для интеллектуального анализа узких мест в ИТ инфраструктуре, это бесплатный софтверный инструмент разработанный для определения точной оценки производительности ИТ инфраструктуры, потенциала и требований к пропускной способности. Этот полезный инструмент поможет предупредить болевые точки инфраструктуры, прежде чем они станут головной болью, обеспечив детальные отчеты для принятия необходимых и обоснованных решений из расчета на будущее.

Вдохновленный публикацией «Выжимаем все соки из бесплатной версии Veeam Backup & Replication», я решил написать свой HowTo как по-полной задействовать Veeam.



Это не рекламная статья, тут нет тысячи и одного красочного скрина. Так же это не обзор продуктов, коих и так достаточно. Просто полезная информация как полноценно использовать бесплатные решения от Veeam в корпоративной среде. Сухие команды и подсказки. Все описанное ниже это мой личный опыт и, местами, ссылки на представителей Veeam, официальный форум и хабраюзеров.

Найдется наверное не мало приложений, которые почти невозможно сделать на Java, в силу большой исходной кодовой базы C++ или требований к производительности. И так вышло, что я разрабатывал одно из таких приложений, а именно эмулятор игровой консоли 3DO – Real3DOPlayer. В моем случае роль играла как кодовая база, так и требования к производительности. Код базировался на моем десктопном проекте «Феникс», и он тормозил даже на средних десктопах, не то что на встраиваемых процессорах. Сколько проклятий вырывалось в адрес корпорации Gooogle я уже и не помню, но опыт я получил бесценный, которым и хочу здесь поделиться.

Рейтингов рекламных сетей много, и я не претендую на составление еще одного. Просто я уже давно выпускаю игры для iOS и Android и раньше применял во всех одну и ту же схему монетизации. Со временем она сильно устарела и перестала приносить стабильный доход. Пришлось что-то менять и усиленно экспериментировать с другими рекламными сетями. Именно этими экспериментами я и хочу поделиться. И сразу же хочу уточнить, что ниже речь пойдет в основном о российском трафике, который в моих приложениях составляет порядка 90%.