Синхронизация состояний в многопользовательских играх

Автор: admin от 18-05-2017, 23:00, посмотрело: 390

Синхронизация состояний в многопользовательских играх

Проблема многопользовательских игр


Одна из самых сложных задач многопользовательских игр заключается в синхронизации состояний всех игроков с состоянием сервера. В Интернете есть хорошие статьи по этой теме. Однако в них не достаёт кое-каких подробностей, что может сбивать с толку новичков в программировании игр. Надеюсь, что у меня получится объяснить всё в этой статье.

Я обозначу несколько техник, обычно используемых для решения таких задач. Прежде чем переходить к проблеме, давайте вкратце рассмотрим принцип работы многопользовательских игр.

Обычно программа игры должна симулировать следующее:

изменения в окружении с учётом времени и вводимых игроками данных.

Игра — это программа, хранящая состояние, поэтому она зависит от времени (реального или логического). Например, PACMAN симулирует окружение, в котором постоянно перемещаются призраки.

Многопользовательская игра не является исключением, однако из-за взаимодействия игроков её сложность намного выше.

Категория: Программирование » Веб-разработка

 

Gorilla: быстрая, масштабируемая in-memory time-series база данных

Автор: admin от 18-05-2017, 17:15, посмотрело: 424

Это перевод обзора статьи «Gorilla: A fast, scalable, in-memory time series database» Pelkonen et al. VLDB 2015


Чуваки из фейсбука сделали высокопроизводительный движок для мониторинговых данных. Мне понравился обзор этой статьи в блоге "The morning paper" — особенно про алгоритмы сжатия, и вот перевод.


Стиль — авторский.


Количество ошибок на одном из серверов Facebook зашкаливало.

Категория: Программирование

 

Разбиение слов на элементы таблицы Менделеева

Автор: admin от 18-05-2017, 17:00, посмотрело: 293

Разбиение слов на элементы таблицы Менделеева


(Полный исходный код лежит тут)


Сидя на пятичасовом занятии по химии, я часто скользил взглядом по таблице Менделеева, висящей на стене. Чтобы скоротать время, я начал искать слова, которые мог бы написать, используя лишь обозначения элементов из таблицы. Например: ScAlEs, FeArS, ErAsURe, WAsTe, PoInTlEsSnEsS, MoISTeN, SAlMoN, PuFFInEsS.

Категория: Программирование

 

Почему программисты не могут программировать

Автор: admin от 18-05-2017, 09:20, посмотрело: 345

Я был недоверчив, когда прочитал это наблюдение у Реджинальда Брейтуэйт:


Как и у меня, у автора возникают проблемы с тем фактом, что 199 из 200 претендентов на каждое задание программирования не могут писать код вообще. Повторяю: они не могут писать никакого кода вообще.

Категория: Программирование

 

Экспериментируем с Azure ML: Классификация, деревья решений

Автор: admin от 17-05-2017, 12:30, посмотрело: 383

В конце февраля этого года Хабр взорвала статья про открытый курс машинного обучения от сообщества Open Data Science. Наш MVP, Mikhail_Komarov, решил поэкспериментировать и пройти его с использованием Azure ML для реализации некоторых алгоритмов. Под катом вы найдёте разбор для 3 части курса «Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей».

Экспериментируем с Azure ML: Классификация, деревья решений

Категория: Компании » Microsoft

 

Многорукий бандит в задаче поиска объектов в видеопотоке

Автор: admin от 16-05-2017, 18:40, посмотрело: 484

Многорукий бандит в задаче поиска объектов в видеопотоке На Хабре уже неоднократно затрагивалась тема применения так называемых “бандитов” для интеллектуального анализа данных. В отличии от уже привычного обучения машин по прецедентам, которое сплошь и рядом применяется в задачах распознавания, многорукий бандит применяется для построения в некотором смысле “рекомендательных” систем. На Хабре уже очень подробно и доступно рассказано о идее многорукого бандита и применимости ее к задаче рекомендации интернет-контента. Мы же в своем очередном посте хотели рассказать вам о симбиозе обучения по прецедентам и обучения с подкреплением в задачах распознавания видеопотока.

Категория: Программирование

 

Обратная сторона авиабилета. Как Туту.ру помогает подобрать оптимальный тариф

Автор: admin от 16-05-2017, 11:25, посмотрело: 302

Обратная сторона авиабилета. Как Туту.ру помогает подобрать оптимальный тариф


Весной 2014 года были приняты поправки к Воздушному кодексу РФ, позволяющие авиакомпаниям заключать договор на перевозку без возврата платы за проезд в случае расторжения договора. Иными словами, на рынке авиаперевозок появились невозвратные тарифы. До этих изменений авиакомпании могли лишь удерживать штраф в размере не более 25% от стоимости билета, если пассажир сдавал билет позднее, чем за сутки до вылета. Новые поправки позволили авиакомпаниям предложить пассажирам более дешевые, но невозвратные билеты.


В это же время появились бюджетные «безбагажные тарифы». На самом деле, полностью безбагажными их назвать нельзя: по закону РФ, пассажир имеет право провезти с собой до 10 кг личных вещей. И здесь есть интересный момент: закон не регулирует, каким образом пассажир перевозит эти 10 кг — в салоне самолета или в багажном отсеке. Как известно, в салон нельзя брать множество вещей: например, жидкость более 100 мл, маникюрные ножницы, пилочку и некоторые гаджеты. Даже если тариф включает провоз багажа, каждая авиакомпания сама определяет максимальный вес и размеры багажа и ручной клади на одного пассажира.


Пассажиры путались в тарифах, возникало много вопросов, связанных с провозом багажа и доплатой перевеса. В этой статье я хочу рассказать, что и как мы сделали, чтобы облегчить пользователям Tutu.ru поиск наиболее подходящих авиабилетов среди десятков доступных вариантов.

Категория: Программирование, Веб-разработка

 

Нейронные сети, генетические алгоритмы и прочее… Мифы и реальность. Версия II

Автор: admin от 16-05-2017, 08:05, посмотрело: 283

Прежде всего, я хотел бы поблагодарить всех, кто дал свои критические комментарии по первой версии статьи. Мне показалось, что написать версию два, а не просто оставить все как есть, было бы правильной идеей.
 
Конечно же, искусственный интеллект уже существует!  Если посмотреть заголовки статей в популярных СМИ, названия и слоганы различных научных конференций на эту тему – безусловно это так. Нельзя не поверить, особенно когда очень этого хочется наконец-то оказаться в XXI веке — «настоящем», как это описывалось во всех научно-фантастических романах. Но так ли это? А если нет, то что существует на самом деле. В попытке разобраться в мифах и реалиях была написана эта статья.
 
Первоначально хотелось начать как-то так: «впервые упоминание термина «Искусственный интеллект» появилось у Д. Мккарти в 1956 году на конференции в Дартмундском университете, основоположниками ИИ следует считать У.Мак-Каллока, У.Питса, Ф.Розенблата» и т.д. Однако, это уже слишком поздно и не совсем отвечает целям статьи, да и википедия опередила с таким началом.

Анализируя последние «победы» ИИ, а также критические статьи неизбежно приходишь к выводу, что все крутится вокруг нескольких общих особенностей. Одна часть статей критикует невозможность прохождения тестов, а другая полна патетики о «невероятных победах».  При этом игнорируется тот факт, что победы были достигнуты в узкоспециализированных задачах, где основным преимуществом машины была скорость переборов по базе фактов и «умении» видеть закономерности там, где человек просто-напросто быстро устает это делать. Блестящие примеры кластерного анализа в том или ином виде и формирование базы шаблонов-фактов. Всё это следствия, причины же в большинстве случаев или не анализируются совсем, или рассматриваются поверхностно.

Категория: Программирование » Веб-разработка

 

Проблемы современного Data Science

Автор: admin от 15-05-2017, 14:20, посмотрело: 338

Проблемы современного Data Science

Привет, хабр!

В последнее время все чаще приходится наблюдать, что ожидания работодателей и потенциальных ученых по данными сильно отличаются. Компания, инвестируя в новые разработки в первую очередь ждет возврат на инвестиции, а не очередную модель. Специалист же, окончивший всевозможные курсы ждет на вход чистые и понятные данные, а на выходе хотел бы отдать модель прикрепив к ней метрики качества. А дальше «пусть менеджеры разбираются», как это все будет встроено в процесс и как именно полученная модель будет использоваться. В результате возникает пропасть и непонимание между бизнесом и учеными.

По факту оказывается, что модели сами по себе никому не нужны, а на деле приходится заниматься очень большим количеством рутинных задач.

Хотелось бы на обобщенных примерах (все совпадения с реальной жизнью случайны) показать, какие же на самом деле трудности приходится преодолевать, чтобы принести работодателю деньги. Наверное, после этого в аналитику данных люди будут идти более осознанно, попутно получая нужные для работы навыки, а не изучая очередную статью про алгоритм.

Категория: Программирование

 

Прикладное применение задачи нелинейного программирования

Автор: admin от 15-05-2017, 14:20, посмотрело: 269

Доброго времени суток, Хабр!

В свое время, будучи студентом младших курсов, я начал заниматься научно-исследовательской работой в области теории оптимизации и синтеза оптимальных нелинейных динамических систем. Примерно в то же время появилось желание популяризировать данную область, делиться своими наработками и мыслями с людьми. Подтверждением этому служит пара-тройка моих детских незрелых статей на Хабре. Тем не менее, на тот момент эта идея оказалась для меня непосильной. Возможно ввиду моей занятости, неопытности, неумения работать с критикой и советами или чего-то еще. Можно до бесконечности пытаться найти причину, но ситуацию это не изменит: я забросил эту идею на полку, где она благополучно лежала и пылилась до этого момента.

Закончив специалитет и готовясь к защите кандидатской диссертации, я задался вполне логичным вопросом: «а что же дальше?» Имея за плечами опыт как обычной работы, так и исследовательской, я вновь вернулся к той самой идее, которая, казалось бы, должна была утонуть под толщей пыли. Но вернулся я к этой идее в более осознанной форме.

Я решил заняться разработкой программного обеспечения, связанного с той отраслью, которой занимаюсь уже на протяжении 8 лет, и моими личными академическими пристрастиями, которые включают в себя методы оптимизации и машинное обучение.

Прикладное применение задачи нелинейного программирования

Ну что ж, всем заинтересовавшимся:
Добро пожаловать под кат

Категория: Программирование