Часть 1: шейдер растворения

Как это работает

Классификация лабиринтов

Лицо моей жены, когда она вычитывала эту статью

Я решил написать цикл статей, который и сам был бы счастлив найти где-то полгода назад. Он будет интересен в первую очередь тем, кто хотел бы начать разрабатывать классные приложения на React.js, но не знает, как подступиться к зоопарку разных технологий и инструментов, которые необходимо знать для полноценной front-end разработки в наши дни.

Я хочу с нуля реализовать, пожалуй, наиболее востребованный сценарий: у нас есть серверная часть, которая предоставляет REST API. Часть его методов требует, чтобы пользователь веб-приложения был авторизован.

В сети довольно много введений в основы работы с Three.js, но можно заметить нехватку материалов по более продвинутым темам. И одна из этих тем – это объединение шейдеров и сцены с трехмерными моделями. В глазах многих начинающих разработчиков это как будто несовместимые вещи из разных миров. Сегодня на простом примере “плазменной сферы” мы посмотрим, что такое ShaderMaterial и с чем его едят, а также что такое EffectComposer и как можно быстро сделать постобработку для отрендеренной сцены.

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

Метапрограммирование — вид программирования, связанный с созданием программ, которые порождают другие программы как результат своей работы, либо программ, которые меняют себя во время выполнения. (Википедия)

Говоря более простым языком, метапрограммированием в рамках JavaScript можно считать механизмы, позволяющие анализировать и менять программу в режиме реального времени в зависимости от каких-либо действий. И, скорее всего, вы так или иначе используете их при написании скриптов каждый день.

Приветствую всех и особенно тех кто интересуется задачами дискретной математики и теорией графов.

Предыстория

Так уж вышло, что ведомый интересом я занимался разработкой сервиса построения тур. маршрутов. Задача состояла в том, чтобы на основании интересующего пользователя города, категорий заведений и временных рамок спланировать оптимальные маршруты. Ну и одной из подзадач было рассчитывать время в пути от одного заведения до другого. Так как я был юн и глуп я решал эту задачу в лоб, алгоритмом Дейкстры, но справедливости ради стоит заметить, что только с ним можно было запустить итерацию из одного узла до тысяч других, кэшировать эти расстояния было не вариантом, заведений больше 10к только в одной Москве, а решения типа манхэттенского расстояния на наших городах не работает от слова совсем.

Пролог

Привет, Хабр! Этой статьёй я открываю цикл материалов, посвящённых работе с большими данными. Зачем? Хочется сохранить накопленный опыт, свой и команды, так скажем, в энциклопедическом формате – наверняка кому-то он будет полезен.

Проблематику больших данных постараемся описывать с разных сторон: основные принципы работы с данными, инструменты, примеры решения практических задач. Отдельное внимание окажем теме машинного обучения.

Начинать надо от простого к сложному, поэтому первая статья – о принципах работы с большими данными и парадигме MapReduce.

Содержание

Почему это важно?

• jade — html препроцессор;
• less — css препроцессор;
• coffeescript — язык программирования, компилируемый в javascript.

• Использование Silverlight и XNA на одной странице
• Простейшая обработка жестов в XNA
• Основы работы с камерой в XNA

• Какие типы данных поддерживаются в Windows Phone.
• Что использовать для длительного хранения данных в Windows Phone.
• Как использовать классы доступа к данным для сохранения и загрузки данных.