Привет всем. Многие из вас знакомы с лагом ввода. Это бывает, когда вас в очередной раз убивают в компьютерной игре, и вы кричите: «Ну я же нажал блок/атаку/уворот». Ну а затем джойстик летит в стену. Знакомо? Происходит это потому, что между нажатием клавиш и появлением результата на экране проходит значительное время. Фактически, когда вы смотрите в экран — вы видите прошлое состояние, которое может абсолютно не отражать действительность.

Если вы разрабатываете собственную игру, или вообще занимаетесь рендером, и хотите уменьшить задержки ввода, то крайне советую заглянуть под кат.

Введение

Для игры World Void нам понадобилось портировать в Unreal Engine 4 исторический памятник. Моей задачей было сканирование замка. Я ожидал финансирования, которое всё задерживалось, поэтому решил наконец просто взять и сделать всё самостоятельно, без денег, и у меня получилось — я отсканировал замок! Прошло уже несколько месяцев, а я до сих пор в восторге! В этой статье я расскажу, как мне это удалось. Но сначала я хочу поблагодарить Милоша Лукача, Джеффри Иэна Уилсона и 3D Scanning User Group, без которых это бы оказалось невозможным.

Что такое фотограмметрия?

Если вкратце, то фотограмметрия — это процесс создания 3D-моделей из нескольких фотоснимков одного объекта, сделанных под разными углами.

Я не буду рассматривать трёхмерное сканирование объектов, эта тема уже достаточно освещена.

Если вы хотите начать осваивать фотограмметрию, то рекомендую это короткое видео Джеймса Кэнди с YouTube. Хоть в нём и упоминается Agisoft Photoscan, рассмотренные концепции сработают в любом другом ПО для фотограмметрии. Можно также изучить Руководство по фотограмметрии для бедных.

В своём рабочем процессе фотограмметрию используют очень многие художники, её применяли для демо Kite компании Epic games, в Star Wars Battlefront и бесконечном числе других проектов. Однако большинство этих студий сканировало камни и деревья. Epic games написала пост о том, как создавались ресурсы для демо с открытым миром. Сотрудники компании даже написали пост о выборе оборудования и ещё один, описывающий процесс устранения освещения. Крайне рекомендую прочитать эти посты, если вы ещё их не видели.

Провайдеры Российской Федерации, в большинстве своем, применяют системы глубокого анализа трафика (DPI, Deep Packet Inspection) для блокировки сайтов, внесенных в реестр запрещенных. Не существует единого стандарта на DPI, есть большое количество реализации от разных поставщиков DPI-решений, отличающихся по типу подключения и типу работы.

Существует два распространенных типа подключения DPI: пассивный и активный.

Пассивный DPI

Пассивный DPI — DPI, подключенный в провайдерскую сеть параллельно (не в разрез) либо через пассивный оптический сплиттер, либо с использованием зеркалирования исходящего от пользователей трафика. Такое подключение не замедляет скорость работы сети провайдера в случае недостаточной производительности DPI, из-за чего применяется у крупных провайдеров. DPI с таким типом подключения технически может только выявлять попытку запроса запрещенного контента, но не пресекать ее. Чтобы обойти это ограничение и заблокировать доступ на запрещенный сайт, DPI отправляет пользователю, запрашивающему заблокированный URL, специально сформированный HTTP-пакет с перенаправлением на страницу-заглушку провайдера, словно такой ответ прислал сам запрашиваемый ресурс (подделывается IP-адрес отправителя и TCP sequence). Из-за того, что DPI физически расположен ближе к пользователю, чем запрашиваемый сайт, подделанный ответ доходит до устройства пользователя быстрее, чем настоящий ответ от сайта.

Дизайнеры всегда стремились показывать красивые картинки заказчикам. Они добавляли стильные эффекты в изображения, находили крутые фотки в фотобанках, отбрасывали от объектов немыслимые тени (порой против законов физики реального мира) и прибегали к прочим хитростям. Возможно их зачастую не волновало насколько это реализуемо в работающий продукт. Картинки в такой красивой обертке далее отправлялись клиенту или руководителю и дизайнер готовился снимать сливки...

Так было раньше и это работало. Я сам прибегал к таким хитростям неоднократно. Однако, мир вокруг стремительно меняется. Современный продукт настолько сложен, что одна картинка не даст понимания и ответов на вопрос “Как это работает?”. Схематичное или wireframe прототипирование тоже постепенно угасает в закате, так как черно-белые линии и прямоугольники не дают клиенту полного понимания. Всё больше желающих сегодня видеть живой прототип, а не серию картинок…

Все разработчики рано или поздно сталкиваются с регулярными выражениями. Практически в 100% случаев нам совершенно не нравится их составлять, считая это побочной работой, не связанной с программированием.

Большинство из нас, впервые столкнувшись с данной проблемой, начинают забивать в поисковых системах что-то типа: «regexp online generator» и к своему великому сожалению осознают что гугл сломался все результаты в поиске являются сервисами для проверки корректности уже составленного регулярного выражения (или я плохо гуглил).

А как же составить это самое регулярное выражение?

До недавнего времени существовало 2 ответа на этот вопрос:

1. Изучить документацию по регулярным выражениям и составить регулярку самому
2. Попросить кого-то более опытного сделать это за вас

Теперь, после нескольких месяцев разработки, рад представить и 3-й ответ:

» Генератор регулярных выражений

История

Давным давно, в одном проекте пришел довольно интересный и сложный запрос от внутренних пользователей. Персоналу технической поддержки нужно было самим задавать правила валидации для определенных полей, разным пользователям. Правила должны были часто и очень оперативно изменяться.

Как устроена загрузка современных ОС? Как при установке системы настроить загрузку посредством UEFI, не утонув в руководствах и ничего не сломав?

Я обещал "самое краткое руководство". Вот оно:

1. Создаём на диске таблицу разделов GPT
2. Создаём FAT32-раздел на пару сотен мегабайт
3. Скачиваем из интернета любой UEFI-загрузчик
   (нам нужен сам загрузчик, это один бинарный файл!)
4. Переименовываем и кладем этот файл на созданный раздел по адресу /EFI/Boot/bootx64.efi
5. Создаём текстовый конфиг, кладем его там, где загрузчик ожидает его увидеть
   (настройка и местоположение конфига зависят от конкретной реализации загрузчика, эта информация доступна в интернете)
6. После перезагрузки видим меню загрузчика
   (Если на диске установлена Windows 8 или 10 — с большой вероятностью это руководство сокращается до пунктов 3 — 5.)

TL;DR не надо прописывать путь к загрузчику в новых загрузочных записях UEFI — надо файл загрузчика расположить по стандартному "пути по-умолчанию", где UEFI его найдет, и вместо загрузочного меню UEFI пользоваться меню загрузчика, которое гораздо проще и безопаснее настраивается

Не секрет, что WiFi-решений на рынке сейчас много. Можно даже сказать, что слишком много – глаза разбегаются. И речь сейчас не просто о «консьюмерских» домашних «диртриста», которых под любым брендом в любом корпусе можно купить, наверное, тысячу и ни разу не повториться: речь о системах, которые позиционируются как оборудование для построения больших WiFi-сетей с централизованным управлением. Это значит, что мы не просто ставим в одном месте десяток ТД (здесь и далее – точка доступа), но еще и настраиваем их таким образом, что либо они все знают друг о друге и учитывают частоты друг друга при радиопланировании, осуществляют хендовер клиентов, либо какой-то отдельный узел сети управляет сразу всеми как одной большой сетью.


В противном случае, установка большого количества точек доступа в пределах видимости друг друга не улучшит, а скорее ухудшит ситуацию из-за взаимных помех и потери связи клиентами при переключении между точками.
Если приглядеться ко всему многообразию корпоративных решений, то условно можно разделить их на две большие группы:

Мы собрали интересные лекции, которые помогут понять, как работает машинное обучение, какие задачи решает и что нам в ближайшем будущем ждать от машин, умеющих учиться. Первая лекция рассчитана скорее на тех, кто вообще не понимает, как работает machine learning, в остальных много интересных кейсов.

В настоящее время существует огромное количество веб-инструментов по оптимизации CSS файлов. Большинство из них имеют собственный алгоритм работы (есть, конечно, и дубликаты). Эффективность самих программ тоже значительно отличается. Кроме того, некоторые оптимизаторы могут «ломать» CSS код, после чего стили становятся невалидными. Как показывает практика, процент таких «полезных» инструментов достаточно высок.

Данная статья представляет собой отчет о проведенном тестировании наиболее популярных онлайн-оптимизаторов. Эксперимент проводился на 3 CSS файлах. Ссылки на каждый из них приведены в таблице результатов.

Инфографика TeleGeography

Google запускает рой воздушных шариков в стратосферу, а Facebook — армию беспилотников на солнечных батареях. Но это лишь маленькие игрушки гиков, которые мечтают покрыть связью всю планету. Их амбициозные сервисы станут крохотным дополнением к мощной базовой инфраструктуре Всемирной сети — разветвлённой сети наземных и подводных магистральных каналов. Вот где настоящая кровеносная система современной цивилизации. Именно здесь бьётся её пульс.

Крупнейшие хабы

На физическом уровне интернет представляет сеть хабов (точек обмена трафиком), связанных магистральными каналами. В точках обмена трафиком концентрируется не только трафик, но и сетевая инфраструктура (дата-центры, хостинг и т.д). Крупнейшие точки обмена находятся во Франкфурте, Амстердаме, Лондоне и Париже. В каком-то смысле эти города можно считать столицами мирового интернета. По крайней мере, точно крупнейшими сетевыми узлами, вместе с Нью-Йорком, который тоже входит в пятёрку основных хабов.

В списке крупнейших точек обмена трафиком в мире лидируют DE-CIX (пиковая пропускная способность 5178 Гбит/с), AMS-IX (4270 Гбит/с). Российская MSK-IX находится на 5-м месте (2135 Гбит/с).

Я ни в коей мере не утверждаю, что указанный мной способ лучший из возможных. Более того, я вовсе не уверен в том, что он вообще правильный. Возможно, если бы моим первым языком был не Си, а какой-либо из функциональных языков или ассемблеров, моё мнение было бы иным, и жизнь моя сложилось бы совсем иначе. Так что весь нижеизложенный материал воспринимайте со здоровым скептицизмом.

Перевод поста Стивена Вольфрама "What Is Spacetime, Really?".
Выражаю огромную благодарность Кириллу Гузенко KirillGuzenko за помощь в переводе и подготовке публикации.

Примечание: данный пост Стивена Вольфрама неразрывно связан с теорией клеточных автоматов и других смежных понятий, а также с его книгой A New Kind of Science (Новый вид науки), на которую из этой статьи идёт большое количество ссылок. Пост хорошо иллюстрирует применение программирования в научной сфере, в частности, Стивен показывает (код приводится в книге) множество примеров программирования на языке Wolfram Language в области физики, математики, теории вычислимости, дискретных систем и др.

---

Содержание

Простая теория всего?
Структура данных Вселенной
Пространство как граф
Может быть, нет ничего, кроме пространства
Что есть время?
Формирование сети
Вывод СТО
Вывод ОТО (Общей теории относительности)
Частицы, квантовая механика и прочее
В поисках вселенной
Ок, покажите мне Вселенную
Заниматься физикой или нет — вот в чем вопрос
Что требуется?
Но пришло ли время?

---

Сто лет назад Альберт Эйнштейн опубликовал общую теорию относительности — блестящую, элегантную теорию, которая пережила целый век и открыла единственный успешный путь к описанию пространства-времени (пространственно-временного континуума).

Есть много различных моментов в теории, указывающих, что общая теория относительности — не последняя точка в истории о пространстве-времени. И в самом деле, пускай мне нравится ОТО как абстрактная теория, однако я пришел к мысли, что она, возможно, на целый век увела нас от пути познания истинной природы пространства и времени.

Я размышлял об устройстве пространства и времени немногим более сорока лет. В начале, будучи молодым физиком-теоретиком, я просто принимал эйнштейновскую математическую постановку задачи специальной и общей теории относительности, а так же занимался некоторой работой в квантовой теории поля, космологии и других областях, основываясь на ней.

Но около 35 лет назад, отчасти вдохновленный своим опытом в технических областях, я начал более детально исследовать фундаментальные вопросы теоретической науки, с чего и начался мой длинный путь выхода за рамки традиционных математических уравнений и использования вместо них вычислений и программ как основных моделей в науке. Вскоре после этого мне довелось выяснить, что даже очень простые программы могут демонстрировать очень сложное поведение, а затем, спустя годы, я обнаружил, что системы любого вида могут быть представлены в терминах этих программ.

Воодушевившись этим успехом, я стал размышлять, может ли это иметь отношение к важнейшему из научных вопросов — физической теории всего.

Во-первых, такой подход казался не слишком перспективным — хотя бы потому, что модели, которые я изучал (клеточные автоматы), казалось, работали так, что это полностью противоречило всему тому, что я знал из физики. Но где-то в 88-м году — в то время, когда вышла первая версия Mathematica, я начал понимать, что если бы я изменил свои представления о пространстве и времени, возможно, это к чему то бы меня привело.

1. Части I, II (синглплеер с авторитарным сервером)
2. Часть III (Появление врага)
3. Часть IV (Хэдшот!)

Как повесить идеальный хэдшот если у тебя пинг 2 секунды? Вы узнаете в этой статье.

Текущий алгоритм работы мультиплеера

• Сервер получает команды с клиентов и времена их отправления
  
• Сервер обновляет состояние мира
  
• Сервер с некоторой частотой отправляет свое состояние всем клиентам
  
• Клиент отправляет команды и локально воспроизводит их результат
  
• Клиент получает обновленные состояния мира и:
  • Применяет состояние от сервера
  • Заново применяет все свои команды, которые сервер не успел применить.
  • Интерполирует предыдущие состояния других игроков
• С точки зрения игрока, есть два серьезных последствия:
  • Игрок видит себя в настоящем
  • Игрок видит других в прошлом.

Обычно это отлично работает, но это становится большой проблемой для событий, которым нужна высокая пространственно-временная точность. Например если хочется разнести врагу башку!

Волею судеб, ко мне в руки попали данные о заработных платах, премиях и сверхурочных множества госслужащих одного крупного портового города, от мэра до сторожа бассейна. Не теряя ни минуты, я бросился вгрызаться в цифры. Нет ничего любопытнее, чем смотреть на чужие зарплаты, особенно, когда можно оправдать себя тем, что занимаешься Data Science!

Как только прошли первые приступы зависти, я осознал, что в датасете присутствует информация не только по крупным руководителям, но и по рядовым сотрудникам от самого низкого уровня. Получается, что по этим данным можно воочию наблюдать основные закономерности в распределении доходов в реальном мире. Пользуясь случаем, я приглашаю всех диванных экономистов в увлекательное турне в мир роскошных окладов и скупой статистики!

Сегодня мы поговорим про средние и медианные зарплаты, индекс социального неравенства Джини, отношения между богатыми и бедными (индекс Rich/Poor), непреодолимый разрыв доходов (эффект Матфея) и карьерный рост.

Во время общения с медиа мы в Relap.io часто сталкиваемся с массой заблуждений, в которые все верят, потому что так сложилось исторически. На сайте есть блоки типа «Читать также» или «Самое горячее» и т.п. Словом, всё то, что составляет обвязку статьи и стремится дополнить UX дорогого читателя. Мы расскажем, какие заблуждения есть у СМИ, которые делают контентные рекомендации, и развеем их цифрами.
 

 
 

Есть прекрасный сайт www.reformagkh.ru. На нём можно найти, управляющую компанию, закреплённую за домом, сколько денег, на что тратится и всё такое. Но кроме этого можно узнать разные интересные вещи о нашей стране в целом, например, для каждого дома на сайте указана дата его постройки, поэтому можно посмотреть, как строилась Москва с 1900 года:



Ещё более эпичная картинка получается, если посмотреть на Россию целиком:

Использование готового и бесплатного скрипта, о котором пойдет речь, значительно упрощает и ускоряет процесс переноса исходников из Photoshop в Sketch. Но я думаю, скрипт может пригодится и для тех, кто с указанной программой не работает. Он экспортирует слои в формат .svg, избавляя от необходимости по одному генерировать SVG файлы.



Требования:

— Windows или Mac OSX;
— Photoshop CS5, CS6;
— Adobe Illustrator.

Загрузить скрипт PSD в SVG

Нет надобности расписывать, как важен цвет в дизайне. Удачное цветовое решение — это уже половина успеха проекта. В помощь развивающимся дизайнерам — немного теории цветового круга и подборка ссылок на полезные ресурсы.



Базовый цветовой круг пригодится в выборе наиболее подходящего сочетания цвета (или поможет гармонично совместить между собой определенные оттенки). Он изображает базовые и известные еще со школы правила смешивания основных цветов: красного, синего и желтого. Если смешать красный и желтый — получится оранжевый, синий и желтый дадут зеленый, а красный с синим — фиолетовый. Оранжевый, зеленый и фиолетовый — это вторичные цвета. Третичные цвета, как красно-фиолетовый и фиолетово-синий, получены от смешивания основных с вторичными.

Широкий выбор мобильной рекламы: от мешающей до ужасающей. Во всяком случае до 2016 года.

Пользователь: это невозможно, GPS съест батарейку
Джуниор: это возможно, используй Geofences
Сеньор: есть варианты и получше

На картинке сначала в одну, а потом в другую сторону одновременно с одним человеком «прогулялись» 6 одинаковых телефонов. Но какой разный результат!