От переводчика: это перевод материала Ракшита Васудева, давно и плотно изучающего DataScience и применение в ней языка Python. Автор рассказывает о мощной библиотеке Numpy, который позволяет реализовать многие возможности машинного обучения и работы с большими данными.

Numpy — математическая библиотека для Python. Она позволяет выполнять разного рода вычисления эффективно и быстро. Она значительно расширяет функциональность Python благодаря специальным решениям, которые в ней применяются. В этой статье рассказывается о базовых возможностях Numpy, и это только первая часть; чуть позже будут опубликованы и другие. Статья для тех, кто только начинает изучать Numpy, вступая в дивный мир математики в Python.

Всем привет!

Андрей Кравчук, преподаватель курса «Разработчик Python», провёл на прошлой неделе открытый урок на тему «Асинхронное программирование в Python», где, собственно, разбирались с организацией асинхронной обработки данных под высоконагруженные системы.


Как всегда ждём комментарии и вопросы здесь или можно зайти с ними к нам на день открытых дверей.

От переводчика: Эта статья изначально была опубликована сооснователем компании Django Stars Романом Гапоновым в его англоязычном блоге на Medium. Мы сделали перевод этого обзора главных UX-нюансов мобайла и представляем его вашему вниманию.



Статья поможет разработчикам, которые заняты в сфере мобильного UX-дизайна, получить полезные советы и подсказки. Мы расскажем про ключевые пункты, с которыми необходимо сверяться в ходе процесса разработки. В материале также рассказывается, как избежать «ловушек дизайнера».

В третьей статье мы продолжим разбирать условия. В прошлый раз мы так и не посмотрели оптимизированные версии if-else.

Авторы Hollow Knight рассказывают о процессе построения сложного взаимосвязанного мира от набросков до готовой игры

Есть что-то удивительно приятное в исследовании сложных 2D-пространств игр, сделанных по модели Metroid и Castlevania. Такого чувства невозможно получить в других играх: чёткое осознание того, как части мира подогнаны друг к другу, умение распознать наличие скрытой комнаты, удовлетворение от получения новых способностей, позволяющих попасть на ранее недостижимые высоты. Качественная карта метроидвании заставляет игрока хотеть освоить каждый квадратный сантиметр и остаётся интересной, даже когда он проходит тем же маршрутом второй, и десятый, и двадцатый раз.

Так как же создать карту для метроидвании? Как создать взаимосвязанный мир, возвращаться назад в котором интересно, который даёт игроку свободу исследований, но при этом частично сохраняет за собой путь его развития? Есть ли секретная формула, тайное знание? Я задал эти вопросы создателям Hollow Knight, вдохновлённого Metroid фантастического приключения в антураже разлагающегося королевства Hallownest, которое напоминает мне анимационный фильм Дона Блута «Секрет НИМХ» (только вместо крыс здесь насекомые).

Мы поговорили о том, что важно для такой игры, и о том, почему сами авторы никогда не упоминают термин «метроидвания». Потом мы добрались до самого интересного: посмотрели наброски, схемы и рабочие дизайны мира Hollow Knight, от самого начала до финальной версии.

Два года назад, закончив капитальный ремонт в своей квартире, я решил установить на новую входную дверь умный замок. Довольно быстро выяснилось, что ни одна из доступных на тот момент моделей не подходит к моей вполне обычной металлической двери. Обсудив это “открытие” с одним моим товарищем, мы решили исправить этот фатальный недостаток и — как полагается в таких случаях — сделали ещё один умный замок.

Здравствуй, Хабр! Данная статья предназначена для тех, кто приблизительно шарит в математических принципах работы нейронных сетей и в их сути вообще, поэтому советую ознакомиться с этим перед прочтением. Хоть как-то понять, что происходит можно сначала здесь, потом тут.

Недавно мне пришлось сделать нейросеть для распознавания рукописных цифр(сегодня будет не совсем её код) в рамках школьного проекта, и, естественно, я начал разбираться в этой теме. Посмотрев приблизительно достаточно об этом в интернете, я понял чуть более, чем ничего. Но неожиданно(как это обычно бывает) получилось наткнуться на книгу Саймона Хайкина(не знаю почему раньше не загуглил). И тогда началось потное вкуривание матчасти нейросетей, состоящее из одного матана.

Всем привет! Меня зовут Максим, и я хочу рассказать о том, как мы делали процедурную генерацию, а точнее о том, какой она в итоге у нас получилась. Эта статья не претендует на звание полной документации, что потребовало бы намного больше текста. Статья ставит своей целью описать основные механизмы генерации игрового мира и его сущностей, не вдаваясь в отдельные узкие правила и исключения, коих довольно много.

Перед вами здание- склад, сгенерированное процедурно:

Освоить создание графических шейдеров — это значит взять под свой контроль всю мощь видепроцессора с его тысячами параллельно работающих ядер. При таком способе программирования требуется другой образ мышления, но раскрытие его потенциала стоит потраченных усилий.

Практически в любой современной графической симуляции используется код, написанный для видеопроцессора: от реалистичных эффектов освещения в высокотехнологичных AAA-играх до двухмерных эффектов постпроцессинга и симуляции жидкостей.


Сцена из Minecraft, до и после добавления нескольких шейдеров.

Задача этого туториала

Иногда программирование шейдеров представляется загадочной чёрной магией и его часто понимают неправильно. Существует множество примеров кода, демонстрирующих создание невероятных эффектов, но в которых практически нет объяснений. В своём руководстве я хочу восполнить этот пробел. Я сосредоточусь в основном на базовых принципах создания и понимания кода шейдеров, чтобы вы смогли с лёгкостью настраивать, сочетать или писать свои собственные шейдеры с нуля!

Недавно мы выпустили обзор некоторых Unity ассетов для начинающего 2D разработчика.
Сегодня предлагаем вашему вниманию подборку из 5 бесплатных ассетов для Unity3D, максимально простых в использовании и полезных в работе. Данные ассеты призваны упростить некоторые аспекты разработки, а также сэкономить вам время за счет автоматизации определенных нудных задач.

Введение

Тема генерации ландшафтов путем применения разнообразных хитроумных алгоритмов достаточно широко освещалась на хабре (раз, два, три и продолжать можно до бесконечности). Перечисленные примеры касаются случайной генерации некой абстрактной местности для повышения реализма в конечных игровых продуктах. А как быть, если требуется смоделировать некую реальную местность?

По этой теме тоже довольно много разного рода публикаций в сети. Однако, многие из них опираются на использование платных приложений или расширений для Unity. Существуют описания и «дешевых» методов, но основная масса их ориентирована на получение так называемых heightmap — черно-белых квадратных изображений местности, где градациями серого определяется относительных уровень высот в данной точке. Существует ряд способов генерации подобных карт высот с использованием например инструментария GDAL. И такой подход не лишен недостатков, связанных с достаточной громоздкостью процедуры создания карты высот и последующей привязкой к полученной местности. Поэтому, в данной статье будет изложен некий альтернативный подход и интересующиеся приглашаются под кат.

Всем привет. В своей статье я хочу рассказать про бесплатные юнити плагины, которые использовал для создания своих игр. Есть плагины для разработки, монетизации, аналитики, соцсетям и т.д. Вот ссылка на список в гитхабе.

После невероятного успеха первой части (22 человекам понравилось и было целых 9 комментов, 3 из которых мои) — автор (я) решил написал продолжение повести о захватывающих приключениях в мире Unity3d.

Постарался подобрать свеженькие фишки.

Допустим, вы хотите создать IO-игру. Что-то похожее на agar.io, slither.io и тысячи их.


Многие знают, что в таких играх используется websocket. И ничего сложного нет в том, чтобы создать свой протокол над ним. Я так думал, когда примерно год назад мы начинали проект космического шутера в этом стиле.

Сейчас я так не думаю.

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.

Часть вторая

В части первой этой статьи я рассказал, почему для игры M.E.R.C. мы выбрали процедурную генерацию уровней, и описал требования к ней. Также я описал процесс генерирования структуры процедурного уровня и соединения множества фрагментов для создания целостного уровня. Во второй части статьи мы обсудим решение проблем освещения и NavMesh в Unity и создание NPC на основании темпа.

Встречайте новую книгу от Саймона Монка, автора легендарного бестселлера «Программируем Arduino. Основы работы со скетчами»! Гуру электроники поможет преодолеть сложный путь от новичка до профессионала, легко решающего самые сложные задачи программирования скетчей. Пора двигаться дальше!

Проекты становятся всё более сложными, и в какой-то момент знаний для их реализации уже не хватает. Прочитав книгу, вы научитесь использовать прерывания, управлять памятью, писать программы для Интернета, выполнять цифровую обработку сигналов, освоите многозадачность и сможете создавать собственные библиотеки.

Я — большой сторонник использования IPv6, стараюсь его использовать где это только возможно. Недавно подумав я решил, что на большинстве своих виртуалок переведу ssh на ipv6-only, биндить буду на рандомно выбранный при конфигурации адрес, который потом пропишу в ДНСах для своего удобства. Но возник вопрос с доступом с моего ноутбука к тем кого таким образом настрою. Понятно, что всегда можно ходить через сервер, где у меня IPv6, конечно же есть, обычно я так и делаю, но случаи бывают разные.

Почесав немного голову я понял, что я же могу взять какую-нибудь /112 из /64 даваемой хостером и раздать по OpenVPN своему ноуту и прочим личным машинам, тем самым получив настоящий ipv6, а не адрес от брокеров.

Решил, значит надо делать. Выбрал для этого виртуалку от vultr, на которой у меня ничего изначально не было и которая предназначена была для тестов и взялся за настройку.

Vultr выдает виртуалкам сети /64, в нашем примере пусть это будет сеть 2001:NNNN:NNNN:NNNN::/64, из нее мы возьмем «маленький» кусочек /112, который и будем раздавать своим компам, пусть это будет 2001:NNNN:NNNN:NNNN:80::/112. Процедуру генерации ключей для OpenVPN я описывать не буду, она достаточно подробно описана в других руководствах, рассмотрю только конфиг и скрипты, которые будут использоваться для наших целей.

В файле /etc/openvpn/variables мы пропишем сеть и маску которые будем использовать, отсюда у нас это дело заберут скрипты:

# Subnet
prefix=2001:NNNN:NNNN:NNNN:80::
# netmask
prefixlen=112

Конфиг openvpn-сервера:

Часть первая

Процедурная генерация уровней — отличный способ добавить в игру больше контента и неожиданных сценариев. Для сюжетных миссий M.E.R.C. мы хотели создать большой набор сделанных вручную уровней, но осознавали, что нашей небольшой инди-команде не хватит времени или ресурсов на изготовление контента для такой большой игры. Кроме того, мы стремились добавить случайность и повысить реиграбельность игры. Процедурная генерация уровней позволила нам создать большой, бесконечно изменчивый мир, который мы не смогли бы получить, строя отдельные уровни вручную. Использование процедурной генерации позволяет добавить больше контента и улучшить игровой процесс.

Что такое M.E.R.C.? M.E.R.C. — это тактический симулятор отряда в реальном времени с видом сверху. Игрок одновременно управляет отрядом из четырёх наёмников в антиутопическом мире Неотопии, отдаёт приказы и активирует особые умения. Каждый наёмник отряда имеет собственные особые боевые, технические и хакерские навыки, которые необходимо использовать в миссиях. Визуально M.E.R.C. напоминает стиль «Бегущего по лезвию»: тёмные дождливые трущобы и крыши города со множеством извилистых улиц и неоновым освещением. Сюжет заключается в войне могущественных корпораций за контроль над Неотопией. Отряд нанимают для выполнения различных заданий корпораций, таких как похищение учёных конкурентов или убийство сотрудников-перебежчиков. Каждая полученная миссия влияет на отношения с разными корпорациями и в результате изменяет игровой мир. Учитывая всё это, давайте рассмотрим требования к процедурной генерации уровней.

Содержание:

Часть 0. Синглтон-Одиночка
Часть 1. Стратегия
Часть 2. Наблюдатель

Напомню, что в этой серии статей, я разбираю книгу "Паттерны проектирования" Эрика и Элизабет Фримен. И сегодня мы изучим паттерн "Стратегия". Поехали.

Откуда растут ноги (и крылья)

Авторы книги рассказывают нам историю о создании приложения SimUDuck. Начнем с реализации начального состояния приложения: у нас есть абстрактный класс Duck и два его наследника: MallardDuck и RedheadDuck. Тут же мы сталкиваемся с первой сложностью: в Objective-C и Swift нет абстрактных классов.