Collagen позволяет создавать тестовую анимацию управляемую с клавиатуры, имеется редактор уровней который позволяет создавать слои, перемещать камеру вида а также управлять анимацией персонажа.

Для создания анимации небходимо создать в редакторе все необходимые спрайты: спрайты с анимацией, спрайты с фоновой подложкой, сохранить их в проект. Как создавать спрайты читать в описании редактора.

В данном примере будет объяснена простейшая анимация движения персонажа, а также принцип работы камеры вида сверху.

Привет.

У многих frontend-разработчиков бытует мнение, что технология VDOM, которая, в частности, используется в React.js, работает как черный ящик. Так же на просторах npm есть куча библиотек, реализующих эту технологию, однако вот как по мне — так в них черт ногу сломит. Сама тема VDOM-а меня заинтересовала некоторое время назад и я начал экспериментировать наощупь, сам. В конечном итоге все кончилось тем, что я сделал свою реализацию VDOM-а и встроил в свой фрейморк для датагридов (о нём я как-нибудь напишу). Это оказалось не просто, а очень просто и в этой статье я детально объясню что к чему, зачем и почему. И как оно работает тоже расскажу. Ныряйте под кат и мы предадимся интересному опыту.

Проект Docker, запущенный в 2013 году, стал одним из самых популярных инструментов в области контейнеризации. Спустя почти 10 лет Docker активно развивается, однако, не только сама компания Docker Inc привносит улучшения в свой продукт – обычные пользователи тоже вносят свой вклад, создавая различные инструменты, которые совершенствуют взаимодействие с системой Docker.

В статье мы рассмотрим топ-5 полезных утилит, которые упростят работу с Docker.

Все мы хотим быть продуктивнее и успевать делать больше работы. Но как это реально сделать на практике?

Сразу скажу, что проблема с продуктивностью для меня всегда была очень актуальна. Как оно обычно бывает – шеф дает задание и ставит дедлайн. Но тут на сцену выходит ее величество прокрастинация и смешивает мне все карты. Рука автоматически тянется открыть вкладку с видео-роликами или почитать новости на сайте Яндекса.

И только когда дедлайн уже вовсю маячит на горизонте, и начинает пахнуть жареным, я сажусь наконец за написание кода или анализ пулл-реквестов коллег. Знакомая картина? Увы, в этом я не одинок. Я долго пытался бороться с собой и пробовал разные методики, пока один из коллег не порекомендовал мне познакомиться с книгой «Глубокая работа».

Ее написал американский ученый и программист, выпускник знаменитого MIT, профессор и доктор компьютерных наук Кэл Ньюпорт. Кэл также является одним из самых продуктивных научных деятелей в своей области, выпускающий огромное количество научных статей в год.

В чем его секрет? В той самой пресловутой глубокой работе. Итак, вдохновившись примером Кэла Ньюпорта (а кто не хочет тоже стать монстром продуктивности?), я решил попробовать работать глубоко по его системе.

Как вы знаете, для формирования привычки нужно делать что-то новое в течение месяца. Именно столько времени я отвел на то, чтобы опробовать эту методику на практике. В этой статье я поделюсь результатами своего небольшого эксперимента. А результаты были, и весьма интересные.

Здравствуйте, друзья! Данным постом мы открываем цикл статей об алгоритмах и структурах данных.

В этой статье мы поговорим о том, зачем вообще их нужно знать веб-разработчикам, и затронем тему оценки сложности алгоритмов и Big O нотации.

Зачем мне алгоритмы? Я фронтендер!

Вы наверняка задумались: «А зачем мне нужно тратить своё время на изучение этих сложных алгоритмов, если я работаю с фронтендом? Как знание графов и бинарных деревьев поможет мне лучше отцентровать одну div-ку внутри другой div-ки?»

С одной стороны, знание алгоритмов и структур данных действительно напрямую не пригодится вам в практической работе. Но с другой стороны, существует одна весомая причина инвестировать немного своего времени в их изучение: знание алгоритмов и структур данных сделает вас лучше как разработчика.

Многие веб-разработчики на таких форумах, как Reddit и Stack Overflow, отмечали, что, освоив даже на базовом уровне эти фундаментальные основы программирования, чувствовали себя увереннее, профессиональнее и писали более чистый и структурированный код.

Также это помогло им прокачать главный скилл разработчика – умение логически думать и решать сложные технические задачи.

Кстати, именно по этой причине многие крупные IT-компании требуют от своих потенциальных сотрудников знания фундаментальных основ computer science, к которым как раз относятся алгоримты и структуры данных, и с пристрастием спрашивают их на собеседованиях.

Ведь они ищут лучших из лучших, и знание алгоритмов как раз делает вас лучше как разработчика. Тем более, лучше инвестировать свое свободное время в новые знания и навыки, чем в сериалы на Netflix.

И на этой прекрасной ноте давайте перейдем к основной теме статьи.