В этом посте я опишу два алгоритма для создания сложных процедурных миров из простых наборов цветных тайлов и на основе ограничений расположения этих тайлов. Я покажу, как при аккуратном дизайне этих наборов тайлов вы можете создавать интересный процедурно генерируемый контент, например, ландшафты с городами или подземелья со сложной внутренней структурой. В видео ниже показана система, создающая процедурный мир на основании правил, закодированных в 43 цветных тайлах.


На изображении ниже показан набор тайлов (тайлсет), на основании которого сгенерирован мир из видео. Мир снабжён примечаниями, которые помогут представить его в настоящей среде.

Здравствуйте меня зовут Дмитрий. Я занимаюсь созданием компьютерных игр на Unreal Engine в качестве хобби.

На определенной стадии создания вашей игры, возникает необходимость написать диалоги и квесты. К сожалению Unreal engine не имеет встроенного инструмента для решения этой задачи. Поэтому я написал плагин для редактирования квестов и диалогов. Как всегда все исходники будут предоставлены в конце статьи.

Я преподаю в IT школе Samsung программирование под Android для школьников. Программа обучения охватывает множество разнообразных тем. В числе прочих предусмотрен один урок, знакомящий учеников с основами 3D-графики под Android. Стандартный учебный материал этого урока показался мне очень бесполезным по нескольким причинам:

1. Используется голый OpenGL, а поскольку на практике в программировании игр чаще всего используются готовые движки, то это мало полезно для школьников в контексте их собственных проектов. Кто-то может возразить, что увидеть в деле чистый OpenGL полезно для понимания основ, но здесь вступает в дело 2-й недостаток.
2. Урок очень непонятный. У типичного школьника, пусть и разбирающегося в программировании, нет достаточной базы, чтобы понимать многое из того, что описано в уроке (например матрицы многие пройдут только уже в ВУЗе).
3. В конце урока мы приходим к результату — отрисовка 3-х треугольников средствами OpenGL. Это настолько далеко от реальной 3D-игры, что легко может отбить интерес у школьника.

Поэтому я решил подготовить свой урок, описывающий основы использования libGDX под Android, а раз я все равно готовлю этот материал, заодно разместить его здесь — на хабре. В этом уроке мы сделаем наипростейшую 3D игру под Android, скриншот которой вы можете видеть во вступлении к статье. Итак, интересующиеся, добро пожаловать под кат.

У меня достаточно неплохой опыт в верстке — несколько лет.
За это время было многое — и табличная верстка, и собственные фреймворки, и IE6, и адаптивный дизайн, да что угодно — я всегда старался быть рядом с bleeding edge, как говорится.
Больше CSS-фреймворков (привет, бутстрап) и Emmet-а мне нравятся препроцессоры и я расскажу, почему. Возможно, покажется, что моя статья несколько устарела и сейчас все используют препроцессоры как само собой разумеющееся, но, увы, это не так. Недавно я встретил человека, который говорил о том, что ему быстрее писать CSS-код, нежели использовать препроцессоры. Мы долго спорили, на самом деле, ну очень долго, в итоге я решил выложить свои мысли здесь, в одном месте.

Less или Sass?

Ну, на самом деле, это дело каждого. Мне не нравился Sass из-за его медлительности — Less побыстрее выполнялся всегда, в итоге в один момент я решил перейти на Less, но через некоторое время оказалось, что мне не хватает его мощности! Увы, я так и не нашел, как реализовать банальный миксин уровня вот этого.
Но и медлительность Sass не устраивала, но именно в тот момент, когда я хотел обратно вернуться на Sass, но терзался сомнениями, мне посоветовали libsass, а т.к. я использую Grunt — мне было достаточно подключить только grunt-sass (и ничего больше, например, установка Ruby и гемов). Для меня выбор был ясен и с тех пор — только libsass. Мощность самого Sass и с скорость C — что еще нужно?
Stylus я пока не пробовал, как-нибудь потом.

Почему все-таки препроцессоры?

Я не скажу ничего нового, скорее всего, но я хочу показать, почему стоит использовать препроцессоры.

Данная статья — так называемый «proof-of-concept» создания фронт-енд приложения, работающего с API посредством JSONP, то есть, как говорят, «cross-origin». Также описана организация данных в Redis.

Например, можно с легкостью разместить на jsfiddle.net некое приложение, бек-энд которого будет находится на другом домене.

Согласитесь, что полноценный работающий конечный продукт (требующий наличие некоего сервера для централизации обмена данными), находящийся внутри JSFiddle, выглядит забавно!



Цель статьи — поделится своим сегодняшним опытом с двух сторон:

• Имплементацией JSONP + Long Polling
• Работой с замечательной Redis

Кое-чем подобным занимаются ребята из BackendLess.

Весной нам в голову пришла идея сделать простой сервис для облачного бэкапа серверов. Поскольку в то время работа над проектом велась преимущественно по вечерам и по выходным, для ускорения процесса было решено использовать только те технологии, в которых у нас есть опыт. Для backend-части был выбран Django, а реализация клиентской части предполагалась в виде SPA на базе AngularJS. Задумка была в следующем: сделать продукт с минимальным функционалом, а затем постепенно добавлять новые возможности. Для этого необходимо было сделать достаточно гибкую и масштабируемую систему. Немного пораскинув мозгами, мы приступили.

Перед тестированием всегда стояли и стоят две задачи – помочь команде поддерживать высокий уровень качества разработки и делать это, не задерживая весь процесс. И это справедливо не только для наших проектов в Яндексе, где мы работаем над очень большим количеством сервисов. Часто основная задача и вовсе формулируется как увеличение скорости тестирования при сохранении должного уровня качества. Скорость процесса разработки, приверженность ценностям частых и быстрых релизов – это основополагающие факторы для успеха любого продукта. У команды больше возможностей маневра, команда быстрее находит и исправляет ошибки, быстрее получает фидбек. Как же ускоряться, не теряя качества, как достичь дзена непрерывной доставки изменений?



Сегодня мы покажем, что Continuous Delivery — это просто и весело! А пользу от него можно получить, встроив его даже частично. Мы в тестировании Яндекса уже несколько лет используем подобный подход для наших библиотек с открытым исходным кодом — Allure Framework или Yandex QATools. Процесс прост, значительно масштабируем и может применяться как для огромных команд из одного человека, так и для маленьких командочек из десятков человек. А самое главное — весь инструментарий доступен в Open Source!

Кстати, до 30 сентября можно подать заявку и поступить в нашу Школу автоматизации процессов разработки в Питере. Обучение в ней бесплатное и будет состоять не только из курса лекций — обязательным этапом станет командная работа над учебным проектом.

А теперь вернёмся к теме. Представьте картину: уютное рабочее место, вы пишете код, добавляете юнит-тесты и отправляете изменения в систему контроля версий, а через пару часов они «выезжают» на боевые сервера. И все при этом работает.

Привет! Меня зовут Сергей Константинов, в Яндексе я руковожу разработкой API Карт. Недавно я поделился опытом поддержки обратной совместимости со своими коллегами. Мой доклад состоял из двух неравных частей. Первая, большая, посвящена тому, как правильно разрабатывать API, чтобы потом не было мучительно больно. Вторая же про то, что делать, если вам нужно что-то рефакторить и не сломать по дороге обратную совместимость.



Если заглянуть в Википедию, то про обратную совместимость там будет написано, что это сохранение интерфейса системы при выпуске новых версий. На самом деле, для конечных пользователей обратная совместимость означает, что код, написанный для предыдущей версии системы, работает функционально так же и в следующей версии.

Для разработчика обратная совместимость в первую очередь подразумевает, что единожды принятое обязательство предоставлять какую-либо функциональность невозможно отменить, исправить или перестать поддерживать.

Вот уже полтора года я зарабатываю фрилансом на бирже oDesk. За это время у меня накопилось много материалов по данной теме. В данном топике я собрал все в одну статью и адаптировал для аудитории хабра.

В нашем отделе веб-разработки есть хорошая традиция. Каждые 2 недели у нас проходят «голые пятницы» — это мини-конференции, на которых мы делимся интересными и полезными знаниями, накопенными в процессе работы. Сегодня таких знаний у нас накопилось довольно много, и мы решили начать постепенно делиться ими с общественностью в лице Хабрасообщества.

Итак, представляем вашему вниманию сборку интересных и (надеемся) малоизвестных HTML и CSS-рецептов. Будем рады, если каждый из вас узнает что-то новое!

Решил собрать сервисы, которые могут быть полезны веб-разработчикам и дизайнерам. Буду рад, если кто-то найдет для себя полезный сервис. Осторожно, под катом куча картинок!

Привет Хабр!

Изначально хотел назвать статью «HTML по ГОСТ`у», но потом выяснилось что у большинства программистов не было предмета «Метрология и стандартизация» и о «стандартизации», «сертификации», «унификации» не все слышали.

В i-Free я много занимаюсь разработкой веб-приложений. А поскольку их много, они разные и работают в разных условиях, то само собой приходится задумываться о стандартизации. Есть такой проект «Пуленепробиваемый HTML5» (http://html5boilerplate.com/), в котором разработчики решили создать идеальный шаблон странички. Он мне очень нравился, и все свои проекты я начинал именно с него. Но, исправляя баг за багом, делая все новые и новые приложения, я пришел к выводу, что многого в нем не хватает. В этой статье я хотел бы рассказать о том, что обычно пропускают при написание страничек и веб-приложений и показать, чем и зачем я прокачал свой шаблон пустой странички.

Вот надумал написать обзор библиотек с помощью которых легко и удобно писать приложения под Android.
Список вырисовывается такой:

• Android Annotations
• Groundy
• Retrofit
• AnnotatedSQL
• Android db-commons

Если заинтересованны прошу под кат.

RabbitMQ позволяет взаимодействовать различным программам при помощи протокола AMQP. RabbitMQ является отличным решением для построения SOA (сервис-ориентированной архитектуры) и распределением отложенных ресурсоемких задач.

Под катом перевод первого из шести уроков официального сайта. Примеры на python, но его знание вовсе не обязательно. Аналогичные примеру программы можно воспроизвести практически на любом популярном ЯП. [так выглядят комментарии переводчика, т.е. меня]

Приветствую!
Думаю, большинство разработчиков Django слышали о Celery — системе асинхронного выполнения заданий, а многие даже активно её используют.

Около года назад на хабре была довольная хорошая статья, рассказывающая о том, как использовать Celery. Однако, как было упомянуто в заключении, уже вышла Сelery 2.0 (на данный момент стабильной версией является 2.2.7), где интеграция с django была вынесена в отдельный пакет, а также произошли другие изменения.

Данная статья будет полезна прежде всего новичкам, которые начинают работать с Django, и им требутся что-то, способное выполнять асинхронные и/или периодические задания в системе (например очистку устаревших сессий). Я покажу как установить и настроить Сelery для работы с Django от начала до конца, а также расскажу про некоторые другие полезные настройки и подводные камни.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1

Сложность

Из предыдущей части можно сделать вывод, что если мы сможем отбросить все эти декоративные константы, то говорить об асимптотике функции подсчёта инструкций программы будет очень просто. Фактически, любая программа, не содержащая циклы, имеет f( n ) = 1, потому что в этом случае требуется константное число инструкций (конечно, при отсутствии рекурсии — см. далее). Одиночный цикл от 1 до n, даёт асимптотику f( n ) = n, поскольку до и после цикла выполняет неизменное число команд, а постоянное же количество инструкций внутри цикла выполняется n раз.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы покажутся чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он будет полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Введение

Многие современные программисты, пишущие классные и широко распространённые программы, имеют крайне смутное представление о теоретической информатике. Это не мешает им оставаться прекрасными творческими специалистами, и мы благодарны за то, что они создают.

Тем не менее, знание теории тоже имеет свои преимущества и может оказаться весьма полезным. В этой статье, предназначенной для программистов, которые являются хорошими практиками, но имеют слабое представление о теории, я представлю один из наиболее прагматичных программистских инструментов: нотацию «большое О» и анализ сложности алгоритмов. Как человек, который работал как в области академической науки, так и над созданием коммерческого ПО, я считаю эти инструменты по-настоящему полезными на практике. Надеюсь, что после прочтения этой статьи вы сможете применить их к собственному коду, чтобы сделать его ещё лучше. Также этот пост принесёт с собой понимание таких общих терминов, используемых теоретиками информатики, как «большое О», «асимптотическое поведение», «анализ наиболее неблагоприятного случая» и т.п.

Этот небольшой обзор предназначенный тем, кто хочет быстро перевести свой сайт на новый бутстрап.

На днях вышла третья версия этого замечательного фреймворка, и, естественно, сразу захотелось посмотреть, как будут выглядеть сделанные на второй версии проекты, если просто поменять 2-ю на 3-ю. Оказалось что никак. Всё расползлось, разъехалось и кое-что перестало работать.

После чего захотелось всё быстренько поправить. И вот, что из этого получилось, читаем дальше.

Сразу оговорюсь, что здесь написано для самых маленькихначинающих.

Давно хотел попробовать себя в качестве игродела, и недавно выпал случай изучить Python и исполнить давнюю мечту.

Что такое платформер?

Платформер(platformer)— жанр компьютерных игр, в которых основной чертой игрового процесса является прыгание по платформам, лазанье по лестницам, собирание предметов, обычно необходимых для завершения уровня.
Вики

Одними из моих любимых игр данного жанра являются «Super Mario Brothers» и «Super Meat Boy». Давайте попробуем создать нечто среднее между ними.

До сих пор мы варились в собственном соку – VLAN’ы, статические маршруты, OSPF. Плавно росли над собой из зелёных студентов в крепких инженеров.
Теперь отставим в сторону эти игрушки, пришло время BGP.

Сегодня мы

• Разбираемся с протоколом BGP: виды, атрибуты, принципы работы, настройка
• Подключаемся к провайдеру по BGP
• Организуем резервирование и распределение нагрузки между несколькими линками
• Рассмотрим вариант резервирования без использования BGP – IP SLA