В этом посте я покажу, как использовал автоматы падающего песка для генерации анимаций смерти монстров в моей игре Vagabond.

Автоматы падающего песка

Автомат падающего песка — это клеточный автомат, симулирующий перемещение песчинок и создание куч песка под действием гравитации.

Правила просты:

• Если ячейка под песчинкой пуста, то песчинка движется в пустую ячейку (см. (a)).
• Если ячейка под песчинкой заполнена, но свободна ячейка внизу слева или внизу справа, то песчинка движется туда (см. (b)). Если свободны обе, то одна из них выбирается случайным образом.
• В остальных случаях песчинка не движется.

Пьяный программист сидит с открытым Norton Commander на экране. На обоих панелях открыт диск С. «Ну и зачем мне два диска С с одними и теми же файлами?» — подумал он и стер все его содержимое, нажав F8 и Enter.

— анекдот конца 80-х годов

Нортон (Norton Commander) for DOS – это файловый менеджер для DOS, который существовал в 5 основных версиях – 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, причем только последняя версия имеет подверсию 5.5. Многие версии до сих пор используются различными энтузиастами и лежат на различных сайтах по сети Интернет.

Это был, возможно, один из самых популярных файловых менеджеров в эпоху операционной системы DOS, который наряду с XTree порвал со своими корнями DOS и в виде других программ, унаследовавших его функциональность, которые существуют на других операционных системах.

В данной статье 5 первых заданий, узнаем основы дизассемблирования, решим задачи начального уровня реверса, а также декомпилируем dotNet приложение.

Проблематика

Фильмы — это круто, фильмы вдохновляют нас, наполняют уверенностью, в общем дают нам многое. И поэтому в этой статье я бы хотел рассказать вам об исследовании тенденций современного кинематографа с помощью инструментов анализа данных, который уже был презентован в финале Science Slam ITMO University 2.0. Полный выпуск доступен здесь.

Введение

Люди носят фитнес-браслеты по разным причинам, я могу предположить некоторые из них:

1. Для того, чтобы поддерживать себя в форме и выполнять цели по активности;
2. Потому что это некая модная штучка;
3. Чтобы ставить над собой эксперименты или узнать себя лучше.

Я ношу фитнес браслет по причине номер 3. В этой заметке я хочу рассказать о том, как можно извлечь данные из браслета и попробовать получить некоторые зависимости.

Методы для извлечения этих данных работают для Mi Band 1, 1S и, возможно, 2 (приложение для 2, кажется, такое же).

Изображение: Unsplash

Современный фондовый рынок – это масштабная и довольно сложная область знаний. Сходу разобраться в том, «как здесь все устроено» бывает непросто. И несмотря на развитие технологий, вроде робоэдвайзеров и тестовых торговых систем, появления низкорисковых способов инвестирования, вроде структурных продуктов и модельных портфелей, для успешной работы на рынке стоит получить базовые знания в этой области.

В этом материале мы собрали десять книг, которые помогут разобраться с устройством современного фондового рынка, тонкостями инвестирования на нем, и том, как здесь используются передовые технологии.

В общем случае преобразование изображения в ASCII-графику представляет собой довольно трудоемкую задачу, однако существуют алгоритмы, позволяющие автоматизировать данный процесс. В данной статье рассматривается подход, предложенный исследователями Paul D. O’Grady и Scott T. Rickard в работе «Automatic ASCII Art Conversion of Binary Images Using Non-Negative Constraints». Описанный ими метод предполагает представление процесса преобразования изображения как задачи оптимизации и решение этой задачи при помощи неотрицательного матричного разложения. Ниже приведены описание рассматриваемого алгоритма, а также его реализация:

Группа индийских ученых опубликовала обзор современных методов интернет-блокировок, вводимых государственными органами, на примере собственной страны. Они изучили механизмы, которые применяют интернет-провайдеры для ограничения доступа к запрещенной информации, оценили их точность и возможности по обходу таких блоков. Мы представляем вашему вниманию главные тезисы этой работы.

Автор оригинальной статьи — профессор Нильс Мельцер (Nils Melzer), спец. докладчик ООН по пыткам.

Я понимаю, что на первый взгляд это кажется бредом. Как может жизнь в посольстве с котом и скейтбордом быть пыткой? Именно так подумал и я, когда Ассанж впервые обратился в мой офис за защитой. Как и большинство людей тогда, я был отравлен безостановочной клеветнической кампанией, которая велась на протяжении многих лет. Поэтому потребовалось приложить немало усилий, чтобы наконец-то привлечь моё неохотное внимание. Но изучая факты, я постепенно всё больше наполнялся отвращением и недоумением по отношению к происходящему.

Jinja2 — Python-библиотека для рендеринга шаблонов, являющаяся де-факто стандартом при написании веб-приложений на Flask и довольно популярной альтернативой встроенной системе шаблонов Django. Хотя и будучи сильно привязана к языку, Jinja2 позиционирует себя как инструмент для дизайнеров и верстальщиков, упрощающий вёрстку и отделяющий её от разработки, и пытающийся по мере возможностей изолировать не-разработчиков от Python. Вёрстка, впрочем, не единственное возможное её применение; например, в своей работе я использую шаблоны Jinja2 для генерации SQL-запросов.

Jinja2 расширяема, и многие возможности (например, интернационализация и управление циклами) реализованы именно как расширения. Однако, документация по написанию расширений, как мне кажется, несколько неполна; от примера несложного (но тщательно прокомментированного) расширения она перескакивает сразу к описанию API некоторых классов Jinja2, которое довольно трудно читать подряд. В этой статье я попытаюсь исправить это упущение и создать в голове читателя полную и ясную картину того, как работает Jinja2, как устроены её расширения и как с помощью расширений модифицировать разные этапы обработки шаблонов.

Публикую на Хабр оригинал статьи, перевод которой размещен в блоге Codingsight.
Вторая часть доступна здесь

Необходимость делать что-то асинхронно, не дожидаясь результат здесь и сейчас, или разделять большую работу между несколькими выполняющими ее единицами была и до появления компьютеров. С их появлением такая необходимость стала очень ощутимой. Сейчас, в 2019, набирая эту статью на ноутбуке с 8 ядерным процессором Intel Core, на котором параллельно этому работает не одна сотня процессов, а потоков и того больше. Рядом, лежит уже немного потрепанный, купленный пару лет назад телефон, у него на борту 8 ядерный процессор. На тематических ресурсах полно статей и видео, где их авторы восхищаются флагманскими смартфонами этого года куда ставят 16ти-ядерные процессоры. MS Azure предоставляет менее чем за 20$/час виртуальную машину со 128 ядерным процессором и 2 TB RAM. К сожалению невозможно извлечь максимум и обуздать эту мощь не умея управлять взаимодействием потоков.

На написание данной статьи меня вдохновила статья об анализе Сишного printf. Однако, там был пропущен момент о том, какой путь проходят данные после того, как они попадают в терминальное устройство. В данной статье я хочу исправить этот недочет и проанализировать путь данных в терминале. Также мы разберемся, чем отличается Terminal от Shell, что такое Pseudoterminal, как работают эмуляторы терминалов и многое другое.

Привет, читатель.

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи. Представляю пост который идёт строго (!) в закладки и передаётся коллегам. Он с подборкой примечательных файлов формата Jupyter Notebook по Machine Learning, Data Science и другим сферам, связанным с анализом данных. Эти блокноты Jupyter, будут наиболее полезны специалистам по анализу данных — как обучающимся новичкам, так и практикующим профи.



Итак, приступим.

Вводные курсы в Jupyter Notebook

• Учебник по Python
• Подборка блокнотов по командам IPython
• Пособие по Matplotlib

Привет, Хабр. Мы недавно перевели на арабский язык 2ГИС Онлайн, и хотим поделиться своим опытом адаптации интерфейса под RTL (right-to-left). Это будет актуально и для иврита, и для персидского языка.

Я разделю этот опыт на две статьи — теоретическую и практическую. Сегодня — больше про теорию. Я расскажу, зачем нам понадобилось переворачивать весь интерфейс, что для разработчика интерфейсов значит фраза «сделать арабскую версию» и как справиться с арабским языком, смешанным с английским. Особое внимание уделю алгоритму, по которому строится отображение текста смешанной направленности — unicode bidirectional algorithm.

В этой статье я хочу поделиться несколькими удобными способами организации вашего проекта на рабочем (даже продакшен) сервере.

Я работаю, в основном, с Python/Django стеком, поэтому все примеры будут, в первую очередь, применительно к этому набору. Также ключевые технологии: Ubuntu (17.10), Python3 (3.6).

Содержание:

• Логи (logrotate)
• Демоны (systemd)
• локальные настройки

Предисловие

За последние несколько лет прогресс в области искусственного интеллекта привёл к созданию методов машинного обучения на основе обучения представлениям (representation-learning) с несколькими слоями абстракции — так называемому «глубокому обучению». Общественное и медийное внимание было привлечено к этой области исследований благодаря древнекитайской настольной игре го. Несмотря на то, что сложность го часто сравнивают со сложностью самой жизни, программе AlphaGo, использующей глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning), удалось превзойти мирового чемпиона по го Ли Седоля. Удивительно, что исследования ИИ были использованы в играх и получили такое широкое общественное внимание. Стоит также заметить, что один из разработчиков AlphaGo, Демис Хассабис, был ведущим программистом Theme Park (1994 год) и ведущим программистом ИИ Black & White (2001 год). Игры и современный прогресс ИИ, возможно, имеют некую корреляцию.

Эта статья является постмортемом, отчётом о попытке нашей команды реализации генерирования уровней для Fantasy Raiders с помощью различных методов искусственных нейронных сетей. Раньше генерирование уровней было процессом кодирования знаний разработчика игры с помощью неких вероятностных техник. Однако для Fantasy Raiders мы написали программу, которая могла учиться и генерировать уровни на основании наших данных. Как нам кажется, в результате мы получили всего лишь ключ к решению задачи генерирования уровней, а не общее решение. Чтобы поделиться нашими открытиями с другими разработчиками игр мы хотим подробно рассказать о процессе наших исследований, от начала до конца.

Привет, Хабр! С вами снова спидраннинг коммьюнити NFS. И мы снова чиним старенькую игрушку — NFS Most Wanted. Я уже рассказывал о починке багов в своих предыдущих статьях, а сегодня хотел был пойти с вами немного глубже в дебри дизассемблирования. Заинтересовавшихся прошу под кат.

Здравствуйте, хабродамы и хаброгоспода!

Recently попался мне случайно на глаза один эпизод из недавно модного сериала «Мистер Робот». Не будучи сильно знакомым с проектом, я всё же знал о связанной с ним массивной пиар-кампании (которая вроде как даже проводила нечто вроде ARG-мероприятий), поэтому когда я услышал условие занимательного CTF-таска (из жанра bin/exploitation), представленного в сюжете одной из серий, я подумал, что скорее всего, этот таск существовал в действительности. Обратившись ко всемирной паутине, я подтвердил своё предположение, и, так как задача не очень сложная (не успеет наскучить в рамках одной хабростатьи), но крайне оригинальная и интересная, сегодня займемся её разбором.
Cut, cut, cut!

Обычно, когда вы бродите с устройством с WiFi, не подключенным к сети, оно рассылает широковещательные запросы, чтобы попытаться найти известные сети. Эти запросы посылаются с использованием MAC-адреса WiFi-адаптера вашего телефона, который является уникальным и, как правило, постоянным. Это означает, что любой мониторящий эти запросы, скажем, в универмаге, например, может постоянно отслеживать вас в магазине и через несколько посещений. Эта информация не привязана к вашим персональным данным, но аналитические компании могут почерпнуть из нее большое количество информации о ваших покупательских привычках, и некоторые пользователи не в восторге от этого.

Как это должно работать

Начиная с iOS 8, эппловские устройства должны менять случайным образом свой MAC-адрес, рассылая эти WiFi запросы. ОС отвечает за создание случайных, локально управляемых MAC-адресов. Есть надежда, что до тех пор, пока вы не подключены к точкам беспроводного доступа, ваше устройство не может быть использовано более для отслеживания вас. Поскольку это WiFi-запросы, их расстояние ограничено. Желающий отслеживать наличие и перемещения вашего устройства должен находиться относительно близко. Одно из мест, где мы такое видели — в универмагах для мониторинга покупательских привычек клиентов. С новым MAC-адресом, периодически генерируемым для вашего устройства, больше не будет постоянного маркера для пассивной слежки.

Как это, похоже, работает

К сожалению, похоже, что эппловские изменения в поведении этих запросов — это не совсем то, на что мы надеялись.

Мы постоянно сталкиваемся с системами, созданными другими людьми. Будь то UI приложений в смартфоне или облачные инфраструктуры современного Интернета — именно процесс взаимодействия определяет наши ощущения, впечатления, и в конечном счёте — отношение к технологии. Мы можем быть в роли инженеров, разработчиков или простых пользователей — user experience важен везде. Вокруг систем с хорошим UX образуется общество счастливых, довольных и продуктивных людей; плохой UX приводит только к боли и страданиям.

Даже если специально не отдаешь себе отчёт, то создавая новый софт, обязательно создаешь user experience. Когда код уже написан, с ним начинают взаимодействовать люди. Может быть, это разработчики из твоей команды. Может, это мобильные разработчики, пытающиеся использовать твой API, или сисадмины, на ночном держурстве пытающиеся разобраться, почему всё сломалось. Сами примеры могут быть совершенно различными по сути, но к ним применимы общие принципы. В этом хабропосте мы поговорим об идеях по поводу UX, дизайна API, психологии обучения, и других связанных областей. Рассмотрим применение хороших практик на самых разных уровнях разработки приложений. Что бы ты ни делал — писал базы данных, библиотеки, hypermedia API или мобильные приложения — рано или поздно кто-то прикоснется к твоему коду — и пусть уж он получит от этого удовольствие, верно?