В системах компьютерного зрения и обработки изображений часто возникает задача определения перемещений объектов в трехмерном пространстве с помощью оптического сенсора, то есть видеокамеры. Имея на входе последовательность кадров, необходимо воссоздать запечатленное на них трехмерное пространство и те изменения, которые происходят с ним с течением времени. Звучит сложно, но на практике зачастую достаточно найти смещения двухмерных проекций объектов в плоскости кадра.

Если мы хотим узнать на сколько тот или иной объект объект сместился по отношению к его же положению на предыдущем кадре за то время, которое прошло между фиксацией кадров, то скорее всего в первую очередь мы вспомним про оптический поток (optical flow). Для нахождения оптического потока можно смело воспользоваться готовой протестированной и оптимизированной реализацией одного из алгоритмов, например, из библиотеки OpenCV. При этом, однако, очень невредно разбираться в теории, поэтому я предлагаю всем заинтересованным заглянуть внутрь одного из популярных и хорошо изученных методов. В этой статье нет кода и практических советов, зато есть формулы и некоторое количество математических выводов.

Вопрос о столах поднимался несколько раз (раз, два).

Однако, на чем же мы сидим перед столом?

Стул — не менее важная часть рабочего места любого человека, много времени работающего за компьютером в течение дня.

Все мы работаем с компьютером и порой не замечаем, на чем же мы сидим.

Оказывается наши санитарные правила и нормы (СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03) достаточно хорошо описывают удобный эргономичный стул для работы взрослых за компьютером!

А какой стул правильный?

Вейвлеты сейчас на слуху. Даже неискушённые в математике люди наверняка слышали, что с их помощью удаётся сжимать изображения и видео сохраняя приемлемое качество. Но что же такое вейвлет? Википедия отвечает на этот вопрос целым ворохом формул за которыми не так-то легко увидеть суть.

Попробуем на простых примерах разобраться, откуда же вообще берутся вейвлеты и как их можно использовать при сжатии. Предполагается, что читатель знаком с основами линейной алгебры, не боится слов вектор и матрица, а также умеет их перемножать. (А во второй части даже попробуем что-то запрограммировать.)

Всем привет!

Бывало ли у вас такое, что ставите файл на закачку, и скорость медленно, но верно возрастает, затем, в какой-то момент, резко снижается, затем опять возрастает? Закачка файла в один поток не обеспечивает полную скорость канала? Запускаете торрент-клиент, и пинг в игре сильно прыгает? Используете 3G-модем (или другую линию с относительно большой потерей пакетов) и не можете это терпеть?
Наверняка вы винили во всем ваш роутер, либо обвиняли своего провайдера в кривой настройке шейпера? Это влияет, но виноваты не они.
Итак, встречайте:

TCP Congestion Control, или TCP Congestion Avoidance Algorithm.

Этот алгоритм является улучшенным алгоритмом поиска пути A*. JPS ускоряет поиск пути, “перепрыгивая” многие места, которые должны быть просмотрены.  В отличие от подобных алгоритмов JPS не требует предварительной обработки и дополнительных затрат памяти. Данный алгоритм представлен в 2011 году, а в 2012 получил высокие отклики. Что из себя представляет данный алгоритм и его реализацию можно прочитать дальше в статье.

Метод недопустимой операции:
Разделить кошку на ноль,
после чего она станет бесконечно большой,
так что её будет невозможно упустить.
[АбсурдопедиЯ]

Пытаясь найти проблему с производительностью относительно простого кода, я вспомнил несколько нелепых методов решения, описанных на Абсурдопедии, для задачи поиска черной кошки в темной комнате. Как ни странно, мне очень помогло последовательное использование трех методов, которые можно найти по ссылке: Прагматизм, Метод дихотомии и Метод тыка.

Итак, имеем задачу последовательной перестановки байтов в каждом слове массива (big-endian <-> little-endian) и суммирования всех слов в одно (reduction). Оставим пока в стороне задачу распараллеливания, ибо ее решение близко к тривиальному, и для нас пока не представляет интереса.

Введение

Многие программисты считают написание квайнов (программ, выводящих свой исходный код) непосильной задачей. И действительно — все эти цепные квайны и квайны различного порядка, при взгляде на которые можно потеряться в, казалось бы, бессмысленном наборе символов…

Однако, на самом деле, написать квайн на каком-либо языке не так сложно, как кажется. Сейчас я расскажу, как сделать это на различных языках программирования. Более того, мы не будем использовать «хаки» интерпретеруемых языков вроде операции вывода исходного кода и функций типа eval и напишем квайны на интерпретируемых и компилируемых языках.

В далекие времена, для IT-индустрии это 70-е годы прошлого века, ученые-математики (так раньше назывались программисты) сражались как Дон-Кихоты в неравном бою с компьютерами, которые тогда были размером с маленькие ветряные мельницы. Задачи ставились серьезные: поиск вражеских подлодок в океане по снимкам с орбиты, расчет баллистики ракет дальнего действия, и прочее. Для их решения компьютер должен оперировать действительными числами, которых, как известно, континуум, тогда как память конечна. Поэтому приходится отображать этот континуум на конечное множество нулей и единиц. В поисках компромисса между скоростью, размером и точностью представления ученые предложили числа с плавающей запятой (или плавающей точкой, если по-буржуйски).

Арифметика с плавающей запятой почему-то считается экзотической областью компьютерных наук, учитывая, что соответствующие типы данных присутствуют в каждом языке программирования. Я сам, если честно, никогда не придавал особого значения компьютерной арифметике, пока решая одну и ту же задачу на CPU и GPU получил разный результат. Оказалось, что в потайных углах этой области скрываются очень любопытные и странные явления: некоммутативность и неассоциативность арифметических операций, ноль со знаком, разность неравных чисел дает ноль, и прочее. Корни этого айсберга уходят глубоко в математику, а я под катом постараюсь обрисовать лишь то, что лежит на поверхности.

Небольшое вступление

В последнее время на Хабре появилось несколько статей о том, как можно удобно читать техническую и художественную литературу. Разгорались горячие споры об электронных читалках и способах печати нужного материала.

В своей статье мне хотелось бы поподробнее остановиться на вопросах собственно печати (как сделать этот процесс быстрым и удобным) и изготовления книги из доступных материалов.

Большое вступление

Некоторое время назад мне захотелось прочитать цикл Дугласа Адамса «Автостопом по галактике». Я попробовал почитать несколько переводов и не один меня не устроил. Поэтому было принято решение — читать на английском! Найти эти книги в оригинале в наших книжных магазинах довольно сложно. А если и есть, то только первая часть цикла. В электронном виде найти несколько проще. Но я предпочитаю читать с бумаги (читалку на E-ink куплю обязательно — очень нравятся), поэтому книги я распечатываю.

Первые две книги выглядели так:


Я их прочитал с огромным удовольствием, но выглядели они не очень хорошо. И я решил, что «Life, the Universe, and Everything» нужно делать книжкой.

Процесс с картинками и комментариями под катом. Осторожно, действительно много картинок.