→
В этой статье я постараюсь визуализировать общий подход к работе. Итак, вы решили учиться арту: вы скачали какое-то ПО, запустили его и увидели все эти опции, бесконечные цвета и многое другое, быстро всё закрыли, удалили программу и выбросили свой ноутбук в окно.

Возможно, спустя несколько месяцев вы это повторите. Иногда вы попытаетесь нарисовать пару линий, которые выглядят как детский карандашный рисунок, или даже хуже, и на этом решите бросить.

Если вам это знакомо, то данная статья как раз для вас, так что продолжайте читать.

Независимые разработчики игр довольно часто жалуются на то, что они не могут создавать графику, потому что они программисты, а денег на оплату художников у них нет.

И хотя изучение арта может показаться устрашающей задачей, в реальности вы можете подняться до вполне достойного уровня, потратив на практику по крайней мере один год.

Если возьмётесь за работу очень усердно, то, возможно, получите неплохие результаты через несколько месяцев.

Изучение аттрактора Лоренца, а затем редактирование кода в Iodide

В последние десять лет произошёл настоящий взрыв интереса к «научным вычислениям» и «науке о данных», то есть применению вычислительных методов для поиска ответов на вопросы, анализа данных в естественных и социальных науках. Мы видим расцвет специализированных ЯП, инструментов и методов, которые помогают учёным исследовать и понимать данные и концепции, а также сообщать о своих выводах.

Но на сегодняшний день очень немногие научные инструменты используют полный коммуникационный потенциал современных браузеров. Результаты дата-майнинга не очень удобно просматривать в браузере. Поэтому сегодня Mozilla представляет Iodide — экспериментальный инструмент, который помогает учёным составлять красивые интерактивные документы с использованием веб-технологий, всё в рамках итеративного рабочего процесса, который многим знаком.

Смирись, человек 21 века, что твой главный инструмент — это информация, данные, цифры и управление с их помощью. Сегодня мы делимся с вами очень полезным списком литературы о Data Science!

Я не люблю читать книжные рейтинги по двум причинам. Во-первых, чаще всего они представляют собой список книг, отобранных неведомым автором по неведомым критериям. Во-вторых, описания книг больше напоминают рекламные тексты издательств, которым сложно верить.

Из-за этого большинство подобных материалов мало полезны, несмотря на то, что могут содержать толковые книги. Мне давно хотелось написать полезный обзор, который не станет навязывать определенные материалы, а позволит читателю выбрать наиболее подходящие.

Я всегда хотел написать подробное руководство для начинающих о том, как создать roguelike, содержащее как общие, так и более специфические советы. Проведённый в этом году очередной праздник Roguelike Celebration показался мне отличной возможностью наконец-то заставить себя это сделать, поэтому я подготовил получасовой доклад по этой теме.

У меня есть довольно большой опыт — в течение последних семи лет я работал только в этом жанре (Cogmind, Cogmind 7DRL, POLYBOT-7, REXPaint, X@COM), и в течение последних пяти эта работа была моей основной. К тому же, все эти годы я помогал превращению r/RoguelikeDev в крупнейшее сетевое сообщество разработчиков roguelike.

*фарм — (от англ. farming) — долгое и занудное повторение определенных игровых действий с определенной целью (получение опыта, добыча ресурсов и др.).

Введение

Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.

Всем привет! Целых 4 года я не писал на Хабр. Последняя моя серия постов была о различных инструментах и приемах, которые мы применяли на нашей прошлой игре (разрабатывая ее на Unity). С тех пор игру ту мы благополучно выпустили, а также выпустили и новую. Так что теперь можно немного выдохнуть и написать несколько новых статей, которые могут быть кому-то полезны.


Сегодня я хочу рассказать о графических приемах и ухищрениях, которые мы применяли для создания той картинки, которую вы видите на гифке выше.

Мы очень трепетно относимся к визуалу наших игр и по этому вложили довольно много времени и сил в различные эффекты и прочие плюшки, которые позволили бы сделать наш пиксель-арт максимально привлекательным. Возможно, кто-то найдет что-то полезное для себя.

Для начала, кратко перечислю из чего собирается картинка в нашей игре:

Перевод A Complete Machine Learning Walk-Through in Python: Part Two

Собрать воедино все части проекта по машинному обучению бывает весьма непросто. В этой серии статей мы пройдём через все этапы реализации процесса машинного обучения с использованием реальных данных, и узнаем, как сочетаются друг с другом различные методики.

В первой статье мы очистили и структурировали данные, провели разведочный анализ, собрали набор признаков для использования в модели и установили базовый уровень для оценки результатов. С помощью этой статьи мы научимся реализовывать на Python и сравнивать несколько моделей машинного обучения, проводить гиперпараметрическую настройку для оптимизации лучшей модели, и оценивать работу финальной модели на тестовом наборе данных.

Весь код проекта лежит на GitHub, а здесь находится второй блокнот, относящийся к текущей статье. Можете использовать и модифицировать код по своему усмотрению!

Автор статьи, перевод которой мы публикуем, предлагает поговорить о решении задач из сферы компьютерного зрения исключительно средствами веб-браузера. Решить подобную задачу не так уж и трудно благодаря JavaScript-библиотеке TensorFlow. Вместо того, чтобы обучать собственную модель и предлагать её пользователям в составе готового продукта, мы дадим им возможность самостоятельно собрать данные и обучить модель прямо в браузере, на собственном компьютере. При таком подходе серверная обработка данных совершенно не нужна.

Испытать то, созданию чего посвящён этот материал, можно здесь. Вам для этого понадобится современный браузер, веб-камера и мышь. Вот исходный код проекта. Он не рассчитан на работу на мобильных устройствах, автор материала говорит, что у него не было времени на соответствующие доработки. Кроме того, он отмечает, что рассматриваемая тут задача усложнится в том случае, если придётся обрабатывать видеопоток с движущейся камеры.

«Это легко. Берём метрику Шварцшильда, ищем символы Кристоффеля, вычисляем их производную, записываем геодезическое уравнение, меняем некоторые декартовы координаты (чтобы не страдать), получаем большое многострочное ОДУ — и решаем его. Примерно так».



Теперь ясно, что чёрные дыры меня засосали. Они бесконечно увлекательны. В прошлый раз я разбирался с визуализацией геометрии Шварцшильда. Меня поглотила проблема точного представления, как кривизна такого пространства-времени влияет на внешний вид неба (поскольку фотоны из удалённых источников движутся вдоль геодезических линий, изогнутых чёрной дырой) для создания интерактивного моделирования. Вот результат (работает в браузере). Хитрость в максимально возможном предрасчёте отклонения световых лучей. Всё работает более-менее нормально, но конечно, такая симуляция далека от идеала, потому что в реальности там не производится никакой трассировки (для неспециалистов: восстановление назад во времени местонахождения световых лучей, падающих в камеру).

Мой новый проект исправляет этот недостаток, отказавшись от эффективности/интерактивности самым простым образом: это рейтрейсер чисто на CPU. Трассировка выполняется максимально точно и максимально долго. Рендеринг изображения вверху занял 15 5 минут (спасибо, RK4) на моём ноутбуке.

Распознавание изображений с помощью нейросетей становится лучше, но до сих пор исследователи не побороли некоторые его фундаментальные недостатки. Там, где человек четко и ясно видит, например, велосипед, даже передовой натренированный ИИ может увидеть птицу.

Часто причина в так называемых «вредных данных» (или «соревновательных элементах», или «вредоносных экземплярах» или еще куче вариантов, поскольку «adversary examples» так и не получили общепринятого перевода). Это данные, которые обманывают классификатор нейросети, подсовывая ему признаки других классов — информацию не важную и не видную для для человеческого восприятия, но необходимую для машинного зрения.

Исследователи из Google опубликовали в 2015 году работу, где проиллюстрировали проблему таким примером:


На изображение панды наложили «вредный» градиент. Человек на полученной картинке, естественно, продолжает видеть панду, а нейросеть распознает ее как гиббона, поскольку в те участки изображения, по которым нейросеть научилась определять панд, специально намешали признаки другого класса.

В сферах, где машинное зрение должно быть предельно точным, а ошибка, взлом и действия злоумышленников могут иметь тяжелые последствия, вредные данные — серьезная помеха развитию. Прогресс в борьбе идет медленно, и компания GoogleAI (подразделение Google занимающееся исследованием ИИ) решила привлечь силы сообщества и устроить соревнование.

Мой телеграм канал: https://t.me/winc0de.
Всем привет, пишу небольшую 2D игру и параллельно хотел бы рассказывать о реализации некоторых вещей в Unity3D.
Программирование графики само по себе очень интересное занятие с безграничным количеством вариаций результата. В этой статье опишу реализацию искажения пространства от взрывной волны.

Многие организации, например, банки и страховые компании, проходят установленные процедуры аттестации и сертификации, чтобы подтвердить соответствие требованиям регуляторов. За рубежом это такие требования, как Sarbanes Oxley, HIPAA, FERC и Basel III; у нас, наряду с международными стандартами, — требования Банка России и пр. Другие компании считают процедуры аттестации и сертификации способом, подтверждающим прозрачность ведения бизнеса.

Какие же подходы используются при аттестации и сертификации, как организуется ресертификация, как все это устроено? Об этом — ниже.

Известный гуру внутреннего устройства Windows и архитектуры ARM Алекс Ионеску опубликовал на ресурсе GitHub исходный текст базовой части гипервизора (инструмент виртуализации). Гипервизор содержит в себе множество замечательных свойств, включая, компактный размер, поддержку современных архитектур микропроцессоров, минимальное использование ассемблера в исходных текстах, а также комментарии по его использованию. При его разработке упор делался на максимальную компактность.



Опубликованный проект является настоящей находкой для системных программистов, а также исследователей по безопасности, которые интересуются низкоуровневыми функциями ОС. Гипервизор получил название SimpleVisor, поддерживает только современные 64-битные системы и был успешно протестирован на совместимость с такими системами как Windows 8.1 на микропроцессоре архитектуры Intel Haswell, а также Windows 10 на архитектуре Intel Sandy Bridge.

Тема получения сертификата Let's Encrypt уже подымалась на хабре (см. тут), да и в сети можно найти много рецептов разного качества.

Читал я и ужасался: одни пишут, что то нужно nginx или apache остановить («на пару минуточек всего»), другие предлагают файлы подкладывать в папку веб-сервера (в соседней ssh-сессии), третьи — о том, как важно соблюсти правильный Content-type для файлов проверки домена…

Давайте попробуем обойтись без всего этого: чтобы не было мучительно больно ни на стадии установки, ни очередном продлении — даже если придётся обновлять сразу много доменов. Собственно, вот и вся цель моей небольшой заметки: это не пошаговый степ-бай-степ, не длинная теоретическая статья о том, как функционирует Let's Encrypt — просто описывается правильный на мой взгляд подход, который будет правилен для конфигурации любой сложности.

Вся суть в двух словах: пусть Let's Encrypt запустит веб-сервер на 9999 порту, а мы допишем конфиг nginx, чтобы он пробросил запрос на этот бекенд. Кому интересны детали — прошу под кат

Есть мнение, что система электронного документооборота полностью избавляет от работы с бумагами, но это не так. Для оцифровки бумажных экземпляров документов их обычно пропускают через сканер. Когда поток документов и требования к качеству сканов превышают некоторый порог возникает ряд вопросов, которые необходимо решать программно.

Какие проблемы приходится решать:

• Корректировать угол наклона изображения, т.к. фидер сканера неизбежно наклоняет документ при протяжке. Неряшливость в важных документах недопустима.
• Выделять полезную часть на скане, остальное — удалять, так как это не информативно и занимает дисковое пространство впустую.
• Находить и удалять пустые страницы, которые обязательно будут при дуплекс-сканировании.

В этой статье я расскажу об опыте поставки и конфигурирования многочисленных взаимосвязанных продуктов (непричастные называют это просто «созданием инсталляторов»).

Итак, представьте разбросанный по нескольким серверам набор приложений: 12 штук. Приложения разнородные, разработаны разными компаниями в разное время. Реализованы различные методы интеграции от примитивных экспортов/импортов через файловую систему, до продвинутой на базе web-сервисов. Приложения используют базы данных SQL Server и Oracle. Все эти приложения работают в сотнях разных окружений конечных заказчиков.

Установить и сконфигурировать все это стоит немалых трудов и ресурсов. Хорошо, установили. А обновления, которые для бухгалтерских систем должны выпускаться в соответствии с изменениями в законодательстве? Масштабирование приложений? А новый функционал? Что насчет новых клиентов с их «особенными» конфигурациями? Вручную – дорого и долго, если у вас, скажем, 150 клиентов и хотя бы 2 обновления такого «монстра» в год.

Первая часть

От переводчика. OlegKozlov рассказал о приёмах камеры в своей игре «Несыть». Из-за большого количества трафика и не слишком верно действующего JS якорь перебрасывает куда угодно, только не на комментарий, поэтому сделаю копию здесь.

Ну и по поводу навязчивости и комфорта. Было тяжело переводить и ещё тяжелее вычитывать, анимация в периферийном зрении очень мешала, да и нагруженные анимацией страницы заглючивали «рыжую». И простите, что на день бросил первую часть под замок.

Направление

Подсказываем, куда идти, близко ли цель и что рядом важного

Мы уже рассмотрели, как сделать, чтобы поле зрения игрока соответствовало управлению, и как показать то, что игрок хочет видеть — в нашем треугольнике это взаимодействие. Также мы осветили множество способов сделать прокрутку ненавязчивой, но действенной (комфорт). Теперь, как режиссёры игры, попробуем обратить внимание публики на то, что мы сами хотим ей показать — то ли ради контекста, то ли чтобы подчеркнуть течение игры, то ли ради драмы и сюжета.

Wonder Boy, ещё одна моя любимица, быстрый платформер, в котором можно идти только вперёд через старое доброе одностороннее окно свободного хода. В отличие то Super Mario Bros., там нет зоны разгона, плавно ускоряющей камеру, но есть другая интересная техника, которую я называю «рельсы». Камера ставится и движется так, чтобы предвосхищать будущие преграды.

Wonder Boy (Sega, 1986)

Рельсы: запрограммированный маршрут камеры Зона свободного хода (односторонняя) Статическое упреждение

Пятое поколение приставок, среди них PlayStation и Nintendo 64, открыло новые аппаратные возможности, положив начала грубому, но настоящему 3D. Приёмы трёхмерной камеры — сами по себе захватывающая и многогранная тема, но поддержка 3D повлияла и на двухмерные игры. Разработчики теперь могут приближать камеру, наклонять вид и даже сочетать 2D и 3D — то, что мы сейчас называем 2,5D, когда игра идёт на двухмерной плоскости, но в объёмном мире.

CSS Protips

Это современные решения типичных проблем, коллекция советов, которая поможет вам улучшить ваши профессиональные навыки CSS.

От переводчика

Приветствую, для вас подготовлен еще один перевод заметок на тему CSS. Мэтт Смит, разработчик из Портленда, поделился CSS-советами и выложил их на GitHub. Мне особенно понравилась его подборка, она структурирована, не особо громоздкая в плане скучных больших текстов и описаний, и в целом будет понятна даже новичку. Я буду рад, если в комментариях мы с вами обсудим каждый пункт и в итоге дадим некоторые заключения. Итак, приступим.

Cодержание

1. Используем псевдо-класс :not для задания рамки навигации
2. Добавляем межстрочный интервал элементу body
3. Центрируем по вертикали все что угодно
4. Правильно разделяем запятыми элементы списков
5. Отрицательный порядковый номер в nth-child
6. Используем SVG-логотипы
7. Аксиоматический CSS
8. Максимальная высота у CSS-слайдера
9. Наследуем box-sizing
10. Одинаковая ширина ячейки таблицы
11. Динамические внешние отступы при помощи flexbox
12. Используем селектор атрибутов пустых ссылок
13. Стили по умолчанию для обычных ссылок

Часто вижу, что владельцы сайтов и разработчики используют видео-плееры вроде VideoJS, Flowplayer, Uppod и т.д., но очень редко вижу стандартные HTML5 плееры на сайтах. Мне это кажется странным, ведь обычные плееры в браузерах тоже выглядят очень симпатично. Что есть у стандартного «браузерного» видео плеера:

1. Стильный дизайн. Зависит от браузера, но везде на хорошем уровне.
2. Поддержка самого популярного формата — Mpeg4 (H.264) (Chrome, Firefox, IE, Safari, Opera).
3. Очень удобное API — http://www.w3.org/2010/05/video/mediaevents.html
4. Быстрая работа и поддержка мобильных устройств.

Почему же такие плееры не популярны? Вот список возможных причин:

1. Нет простого способа добавить свой логотип.
2. Нет поддержки FLV видео, которое часто ещё встречается.
3. Нет возможности ставить метки на видео и создавать свои расширения.
4. Нет возможности менять внешний вид и стиль плеера.

С последним пунктом сложнее всего, но довольно редко эта возможность используется и на плеерах, о которых я писал в начале. Чаще используется первая стандартная тема оформления. Первые три пункта я решил восполнить, написав jQuery плагин, так появился Video Extend.