Не так давно в качестве хобби решил погрузиться в изучение embedded разработки на Rust и через какое-то время мне захотелось сделать себе логгер, который бы просто писал логи через UART, но который бы при этом не знал какая конкретно реализация используется. И вот тут я быстро осознал, именно в этом конкретном случае я не могу полагаться на статический полиморфизм и мономорфизацию, ведь компилятор не знает сколько нужно памяти выделять под конкретную реализацию. Фактически это означает, что нам нужно как-то уметь сохранять типы, размер которых неизвестен на этапе компиляции, и такой способностью обладает тип Box
и для решения этой проблемы как раз и возникла идея написать свой аналог типа Box
, но который сохраняет обьект не в куче, а в предоставленном пользователем буфере.
Пользователь
Заметки о вращении вектора кватернионом
Структура публикации
- Получение кватерниона из вектора и величины угла разворота
- Обратный кватернион
- Умножение кватернионов
- Поворот вектора
- Рысканье, тангаж, крен
- Серия поворотов
Получение кватерниона из вектора и величины угла разворота
Ещё раз – что такое кватернион? Для разработчика – это прежде всего инструмент, описывающий действие – поворот вокруг оси на заданный угол:
(w, vx, vy, vz),
где v – ось, выраженная вектором;
w – компонента, описывающая поворот (косинус половины угла).
Влияние протокола языкового сервера (LSP) на будущее IDE
С момента своего появления Visual Studio Code в одиночку так сильно повлиял на экосистему разработчиков, что возврата назад уже не будет. Это общедоступный бесплатный инструмент с открытым исходным кодом и это очень мощный инструмент.
Но, благодаря VSCode, Microsoft в 2016 году дала жизнь еще одной супер значимой вещи, которая менее известна. Это Language Server Protocol - Протокол языкового сервера.
Learn OpenGL. Урок 6.4 – IBL. Зеркальная облученность
В предыдущем уроке мы подготовили нашу модель PBR для работы вместе с методом IBL – для этого нам потребовалось заранее подготовить карту облученности, которая описывает диффузную часть непрямого освещения. В этом уроке мы обратим внимание на вторую часть выражения отражающей способности – зеркальную:
Learn OpenGL. Урок 6.1. PBR или Физически-корректный рендеринг. Теория
Физически-корректный рендеринг
PBR, или физически-корректный рендеринг (physically-based rendering) это набор техник визуализации, в основе которых лежит теория, довольно хорошо согласующаяся с реальной теорией распространения света. Поскольку целью PBR является физически достоверная имитация света, он выглядит гораздо более реалистичным по сравнению с использованными нами ранее моделями освещения Фонга и Блинна-Фонга. Он не только лучше выглядит, но и дает неплохое приближение к реальной физике, что позволяет нам (и в частности художникам) создавать материалы, основанные на физических свойствах поверхностей, не прибегая к дешевым трюкам дабы заставить освещение выглядеть реалистично. Главным преимуществом такого подхода является то, что создаваемые нами материалы будут выглядеть как задумано независимо от условий освещения, чего нельзя сказать о других, не PBR подходах.
Создание разрушаемых мешей
Часть 1. Знакомство с Marching cubes
Как создать меш из любого хаоса
В Minecraft мы можем копать в любом направлении, убирая за раз по одному блоку с чётко заданными краями. Но в других играх разработчикам удаётся разрушать рельеф плавно, без кубичности Minecraft.
Вот пример из No Man’s Sky: видео.
Аналогичная техника применяется для отображения изображений с МРТ, metaball-ов и для вокселизации рельефа.
В этой части я расскажу о технике создания разрушаемого рельефа Marching Cubes, а в более общем применении — для создания плавного граничного меша твёрдого объекта. В этой статье мы начнём с рассмотрения двухмерной техники, затем трёхмерной, а в третьей части рассмотрим Dual Contouring. Dual Contouring — это более совершенная техника, создающая тот же эффект.
Создаём собственный физический 2D-движок. Часть 1: основы и разрешение импульсов силы
Приступить к созданию собственного физического движка можно по разными причинам: во-первых, для освоения и усвоения новых знаний в математике, физике и программировании; во-вторых, собственный физический движок может обрабатывать любые технические эффекты, которые сможет создать его автор. В этой вводной статье я расскажу, как создать собственный физический движок с нуля.
Физика даёт игроку потрясающие возможности для погружения в игру. Думаю, что освоение физического движка будет очень полезным умением для любого программиста. Для более глубокого понимания внутренней работы движка можно в любой момент вносить любые оптимизации и специализированные особенности.
В этой части туториала мы рассмотрим следующие темы:
- Простое распознавание коллизий
- Генерирование простого многообразия
- Разрешение импульсов силы
WebRTC: Делаем peer to peer игру на javascript
Трёхмерная графика с нуля. Часть 1: трассировка лучей
Эта статья разделена на две основные части, Трассировка лучей и Растеризация, в которых рассматриваются два основных способа получения красивых изображений из данных. В главе Общие концепции представлены некоторые базовые понятия, необходимые для понимания этих двух частей.
В этой работе мы сосредоточимся не на скорости, а на чётком объяснении концепций. Код примеров написан наиболее понятным образом, который не обязательно является самым эффективным для реализации алгоритмов. Есть множество способов реализации, я выбрал тот, который проще всего понять.
«Конечным результатом» этой работы будут два завершённых, полностью рабочих рендереров: трассировщик лучей и растеризатор. Хотя в них используются очень отличающиеся подходы, при рендеринге простой сцены они дают схожие результаты:
Как рендерит кадр движок Unreal Engine
Однажды я искал исходный код Unreal и, вдохновлённый отличным анализом того, как популярные игры рендерят кадр (перевод статьи на Хабре), я решил тоже сделать с ним что-то подобное, чтобы изучить, как движок рендерит кадр (с параметрами и настройками сцены по умолчанию).
Поскольку у нас есть доступ к исходному коду, мы можем изучить исходники рендерера, чтобы понять, что он делает, однако это довольно объёмная часть движка, а пути рендеринга сильно зависят от контекста, поэтому проще будет исследовать чистый низкоуровневный API (иногда заглядывая в код, чтобы заполнить пробелы).
Введение в октодеревья
Что такое октодеревья? Если вам совершенно неизвестно это понятие, то рекомендую прочитать статью в Википедии (это займёт около пяти минут). Она даёт достаточное представление, но едва ли её будет достаточно, чтобы понять, для чего они используются и как их реализовать.
В этой статье я постараюсь рассказать обо всех этапах, необходимых для создания структуры данных октодеревьев, на примере объяснения концепций, иллюстраций и кода. Также я опишу свои решения, которые принимал на каждом из этапов. Не думайте, что эта статья будет единственно верным руководством к реализации октодеревьев, но она должна дать вам хороший фундамент и её можно использовать для справки.
Снимаем «4D видео» с помощью depth-сенсора и триангуляции Делоне
Привет Хабр! Это заметка о небольшом хобби-проекте, которым я занимался в свободное время. Я расскажу, как с помощью несложных алгоритмов превращать карты глубины от depth-сенсоров в забавный вид контента — динамические 3D сцены (их ещё называют 4D video, volumetric capture или free-viewpoint video). Моя любимая часть в этой работе — алгоритм триангуляции Делоне, который позволяет превращать разреженные облака точек в плотную полигональную сетку. Приглашаю всех, кому интересно почитать про алгоритмы, самописные велосипеды на C++11, и, конечно же, посмотреть на трёхмерных котиков.
Для затравки: вот что получается при использовании RealSense R200: skfb.ly/6snzt (подождите несколько секунд для загрузки текстур, а затем используйте мышку, чтобы поворачивать сцену). Под катом есть ещё!
Обладатели лимитированных тарифов, будьте осторожны. В статье много разных изображений и иллюстраций.
SSLR: Screen Space Local Reflections в AAA-играх
Привет, друг! В этот раз я опять подниму вопрос о графике в ААА-играх. Я уже разобрал методику HDRR (не путать с HDRI) тут и чуть-чуть поговорил о коррекции цвета. Сегодня я расскажу, что такое SSLR (так же известная как SSPR, SSR): Screen Space Local Reflections. Кому интересно — под кат.
SSAO на OpenGL ES 3.0
Однажды, разглядывая очередную демку с эффектом, возник вопрос: а можно ли сделать SSAO на мобильном девайсе так, чтобы и выглядело хорошо и не тормозило?
В качестве устройства был взят Galaxy Note 3 n9000 (mali T62), цель — фпс не ниже 30, а качество должно быть как на картинке выше.
Как поднять свой i2p-сайт(eepsite) на VDS(VPS) под Ubuntu(LAMP). Краткий инструктаж для новичков
Итак, имеется удаленный VPS под Ubuntu, и разместить сайт нужно именно на нем. Ибо, можно, конечно сделать его у себя на ноуте, но когда ноут выключен – сайт ведь недоступен (лично меня это неизменно раздражает в .i2p и .onion).
Далее я предполагаю, что ваш LAMP уже настроен, и нормально отдает контент в обычный интернет. Т.е. у вас на нем уже крутится пара-тройка обычных (не-i2p) сайтов.
Сначала ставим i2p на Ubuntu:
sudo apt-add-repository ppa:i2p-maintainers/i2p
sudo apt-get update
sudo apt-get install i2p
Конфигурируем i2p-роутер как постоянно работающий демон:
sudo dpkg-reconfigure -plow i2p
Нейронные сети для начинающих. Часть 2
Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.
Самое главное о нейронных сетях. Лекция в Яндексе
Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.
Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.
Под катом — подробная расшифровка со слайдами.
Особенности консольной инди-разработки в российской провинции
В этой статье я хочу поделиться интересной и возможно кому-то полезной информацией о том, с чем мы столкнулись пока готовили к релизу нашу игру на консоли Xbox One и Steam. А для этого я попробую раскрыть следующие темы:
- Сколько может стоить разработка консольного проекта
- Где мы взяли такие деньги
- Как все подсчитать и иметь представление на что рассчитывать
- Почему мы решили работать без издателя и внешних инвестиций
- Как мы попали в Steam и на Xbox One
- Почему нужно платить и получать возрастные рейтинги
- В чем разница между Steam и Xbox — минусы и плюсы консольной разработки для инди
Как я программирую на Python
LLVM: компилятор своими руками. Введение
Однако, для всего этого не хватает одной мелочи: компилятора!
Да, я знаю, что многие не считают наличие компилятора чем-то важным, считая, что все должны программировать строго на ассемблере. Если вы тоже так считаете, я не буду с вами спорить, просто не читайте дальше.
Если вы хотите, чтобы для вашей оригинальной архитектуры был доступен хотя бы язык С, прошу под кат.
В статье будет рассматриваться применение инфраструктуры компиляторов LLVM для построения собственных решений на её основе.
Область применения LLVM не ограничивается разработкой компиляторов для новых процессоров, инфраструктура компиляторов LLVM также может применяться для разработки компиляторов новых языков программирования, новых алгоритмов оптимизации и специфических инструментов статического анализа программного кода (поиск ошибок, сбор статистики и т.п.).
Например, вы можете использовать какой-то стандартный процессор (например, ARM) в сочетании с специализированным сопроцессором (например, матричный FPU), в этом случае вам может понадобиться модифицировать существующий компилятор для ARM так, чтобы он мог генерировать код для вашего FPU.
Также интересным применением LLVM может быть генерация исходных текстов на языке высокого уровня («перевод» с одного языка на другой). Например, можно написать генератор кода на Verilog по исходному коду на С.
КДПВ
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Зарегистрирован
- Активность