Карта расстояний (Distance Map) — это объект, позволяющий быстро получить расстояние от заданной точки до определенной поверхности. Обычно представляет собой матрицу значений расстояний для узлов с фиксированным шагом. Часто используется в играх для определения «попадания» в игрока или предмет, и для оптимизационных задач по совмещению объектов: расположить объекты максимально близко друг к другу, но так, чтобы они не пересекались. В первом случае качество карты расстояний (то есть точность значений в узлах) не играет большой роли. Во втором — от нее могут зависеть жизни (в ряде приложений, связанных с нейрохирургией). В этой статье я расскажу как можно достаточно точно обсчитать карту расстояний за разумное время.

В статье Нейросети для чайников. Начало автор Paul_Smith доступно показал насколько просто создать нейронную сеть для распознования картинок. Но есть одно но — то что он описал нейронной сетью не является. Перед его следующей статьей хочу рассказать вам как решить ту же задачу, но с использованием нейронной сети Кохонена.

Итак, распознавать мы будем цифры, написанные белым по черному, такие как эти:

Иногда полезно представить граф в графической форме, так чтобы была видна структура. Можно привести десятки примеров, где это может пригодиться: визуализация иерархии классов и пакетов исходного кода какой-нибудь программы, визуализация социального графа (тот же Twitter или Facebook) или графа цитирования (какие публикации на кого ссылаются) и т.д. Но вот незадача: количество ребер в графе зачастую настолько велико, что нарисованный граф просто невозможно разобрать. Взгляните на эту картинку:



Это граф зависимостей некой программной системы. Он представляет собой дерево разбиения на пакеты (серые шарики — пакеты, белые — классы), на которое поверх наложены ребра зависимости одних классов от других. Чтобы не рисовать стрелки направления, ребра нарисованы в виде градиентных линий, где зеленый — это начало, а красный — конец ребра. Как видите, граф настолько визуально перегружен, что архитектуру программы невозможно проследить.
Под катом описание метода, решающего эту проблему.

Введение

Добрый день.
Не нашел простого и внятного описания данного алгоритма на русском языке. Решил восполнить сей пробел. Прежде всего что это такое? LR(0)-анализатор в первую очередь это синтаксический анализатор. Цель синтаксического анализатора обработать входной поток лексем(базовые элементы языка, которые производит лексический анализатор на основе входного потока символов, примеры лексем — число, запятая, символ) и сопоставить его с описанием языка заданного в определенном формате. Сопоставление заключается в построении определенной структуры данных, чаще всего — дерева. Дальше эта структура пойдет на следующий этап — семантический анализ, где уже компилятор пытается понять смысл, заключенный в дереве.

Существует 2 класса синтаксических анализаторов — восходящие анализаторы и нисходящие. Первые строят дерево начиная с листьев, которые являются входными лексемами, вторые соответственно наоборот начинают с корня дерева. Собственно LR и значит то, что анализатор будет читать поток слева направо (L — 'Left') и строить дерево снизу вверх (пусть не смущает буква R, которая значит Right, объяснения даны чуть ниже). Индекс 0 обозначает то что мы не предпросматриваем следующие лексемы, а работаем только с текущей. Какие же плюсы даёт нам выбор этого типа анализаторов?

• Он быстр.
• Покрывает множество языков. То есть если вы придумали язык и описали его, то с большой долей вероятности LR-анализатор его сможет обработать.
• Синтаксические ошибки обнаруживаются так быстро как это возможно. Сразу же как встречается символ, который не соответствует предыдущему входному потоку, мы можем вывести ошибку об этом.

Есть и недостатки:

• Относительная сложность построения.
• Можно вогнать анализатор в ступор неоднозначностью описания языка.

Просматривая одно из обучающих видео "Школы разработки интерфейсов" Яндекса, наткнулся на ссылку на офигенный труд израильской веб-программистки Тали Гарсиэль (Tali Garsiel) "How browsers work" (Как работают браузеры).

Она в течение нескольких лет отслеживала всю издаваемую информацию о внутреннем устройстве браузеров, изучала исходный код WebKit и Gecko и, в конце концов, собрала все воедино. Вот что пишет сама Тали:

Когда на 90% компьютеров был установлен IE, приходилось мириться с тем, что это загадочный «черный ящик», однако теперь, когда более половины пользователей выбирает браузеры с открытым исходным кодом, пришло время разобраться, что скрывается у них внутри, в миллионах строк программного кода на C++...

Пролистав, я был поражен — отличная работа. Внутреннее устройство браузеров, алгоритмы разбора — все хорошо иллюстрировано, доступно и понятно. И без излишних подробностей, страниц на 30-40. Как раз то, что нужно. Решил — это надо обязательно перевести. Покопался еще немного — оказалось перевод уже как 1,5 года есть!

Возможно для кого-то это давно уже не новость, но, надеюсь, для тех, кто не слышал, будет полезно (на хабре упоминаний не нашел).

Под катом содержание перевода, чтобы решить стоит ли читать.

Бен Кэменс обнаружил, что в выпадающем списке Shop by Department на сайте «Амазон» ховер-эффект происходит очень быстро, абсолютно без какой-либо задержки. Тем самым происходит нарушение старого, выработанного ещё в 90-х годах прошлого века правила: перед отображением пункта подменю необходим так называемый гистерезис, запаздывание.



Запаздывание необходимо не только для того, чтобы сберечь ресурсы машины пользователя, но и по соображениям юзабилити: если не добавить задержку, то переводить курсор мыши на выпавшее подменю будет неудобно, придётся вести его сначала горизонтально в меню, не задевая другие пункты, и лишь после выбирать нужный подпункт.

Для разработчиков игр на XNA существует довольно много полезных и не очень проектов, которые весьма облегчат жизнь и избавят от написания своих велосипедов. Вот небольшой список годных open source проектов под xna: