Дизайн

WebGPU — это мощный GPU-API для веба, поддерживает продвинутые рендеринговые конвейеры и вычислительные конвейеры GPU. WebGPU ключевым образом отличается от WebGL своей поддержкой вычислительных шейдеров и буферов хранения данных. В WebGL такие возможности отсутствуют, а WebGPU, в свою очередь, позволяет целиком выполнять в браузере мощные приложения, требующие вычислений на GPU. Речь может идти о самых разных приложениях, от GPGPU (напр., симуляции, обработка/анализ данных, машинное обучение, т.д.) до конвейеров рендеринга на основе GPU-вычислений — а также о многих других приложениях в этом спектре.

В этой статье мы оценим вычислительную мощность WebGPU, сравнив её с показателями Vulkan. Для этого мы реализуем классический алгоритм «марширующие кубы» (Marching Cubes) для WebGPU. Алгоритм марширующих кубов почти без оговорок относится к чрезвычайно параллельным, в составе этого алгоритма выполняется два глобальных шага редукции, необходимых для синхронизации местоположений рабочих элементов и вывода потоков. Поэтому данное решение — отличный вариант GPU-параллельного алгоритма, который стоит первым делом попробовать на новой платформе. Дело в том, что он достаточно сложен, чтобы API испытал давление сразу по нескольким направлениям сверх элементарных параллельных операций диспетчеризации в ядре. При этом он не столь сложен, чтобы на его реализацию требовалось существенное время, а также он не превращается в узкое место из-за ограничения производительности ЦП.

Наш мир удивителен, простые на первый взгляд вещи оказываются очень сложными внутри. Так что же скрывает в себе обычная линия? Для ответа на вопрос, прошу под кат.

Однажды вдоволь наигравшись в данную серию игр и первую "Diablo" (1996) в отдельности, я стал интересоваться на предмет, а на что ещё можно обратить внимание со схожими параметрами? Поиск был ограничен следующими критериями:

*. RPG / ARPG. Либо другой жанр, например Action / Shooter, или rogue-like, но с явно выраженными схожими элементами.

*. Год выпуска не имеет значения.

1. Нет респавна. Во многом по этой причине, а также ввиду ниже обозначенных третьего и четвёртого пунктов, мне некогда больше приглянулась именно первая часть серии.

2. Умеренная продолжительность, без жёсткого, затяжного захода на 100+ часов.

3. Низкий порог вхождения, отсутствие сложных механик.

4. Атмосфера.

Singleton — порождающий шаблон проектирования, гарантирующий, что объект существует только в одном экземпляре, и предоставляющий глобальную точку доступа к нему (современные критики считают, что это паттерн реализации, а не проектирования).

Итак, представим, что у нас есть некоторые данные Info, которые можно получить из базы данных. Эти данные используются в разных частях программы и не изменяются во время её выполнения. Похоже, это идеальный кандидат для кэширования с помощью Singleton.

В этом кратком руководстве будет разобран вариант запуска "Duke Nukem 3D: Atomic Edition" (1996) с наиболее распространённым и актуальным source-портом, а также перечислен список адд-онов, которые могут представлять интерес.

Пазл-перевёртыш. Как в сюжетном плане, так и в геймплейном. Некая группа добрых существ пленила всех злодеев из видеоигр (по ходу прохождения можно будет встретить несколько знакомых образов), установив своё понимание правильного миропорядка. Двум персонажем с треугольными головами, носящим тёмные очки, предстоит их освободить, пройдя серию достаточно сложных уровней.

Cosmos представляет собой новейшее поколение медиа-обработчика на Netflix, интегрирующее архитектуру на основе микросервисов, асинхронные рабочие процессы и функционал без привязки к серверам. Эта платформа нацелена на оптимизацию медиа-процессов внутри Netflix, повышая их гибкость и производительность, а также способствуя более продуктивной работе разработчиков. За последние годы команда Encoding Technologies (ET) усердно трудилась над модернизацией видео-конвейера с использованием платформы Cosmos.

Обновлённый конвейер состоит из множества микросервисов, каждый из которых выполняет строго определённые функции. Один из таких сервисов – Video Encoding Service (VES), который играет ключевую роль в процессе кодирования видео, преобразуя исходные медиа-файлы в форматы, подходящие для стриминга на Netflix или других студийных задач. VES сталкивается с рядом требований, связанных с обработкой контента:

• Необходимость поддержки множества форматов, разрешений и качества изображения для разнообразных устройств пользователей, от мобильных телефонов до смарт-телевизоров;

• Обязательность чанковой кодировки для соответствия требованиям задержек, с учётом различной чувствительности к ним;

• Важность непрерывного выпуска обновлений для ускорения инноваций в стриминговых и студийных направлениях;

• Ежедневное обращение с множеством кодировочных задач, требующих эффективного и экономичного использования ресурсов.

В этой статье мы расскажем о процессе создания VES, о достижении целей, а также об уроках, извлечённых в ходе разработки микросервисов. Мы опустим некоторые детали, характерные только для Netflix, чтобы сфокусироваться на главной теме нашего обсуждения.

Приятного прочтения!

Сильный бренд — он как хороший знакомый. Знаешь о нём кое-что в общих чертах, видишь не слишком часто, но встречи всегда приятные. То вдохновляющую историю расскажет, то шуткой повеселит. Этого достаточно, чтобы составить мнение о человеке. Так же и с компанией.

Очертить образ помогают архетипы — модели с набором определённых качеств. Например, ваш знакомый кажется забавным, потому что постоянно попадает в курьёзные ситуации. То же используют бренды. Вспомните M&M’s с рекламой неловких говорящих драже. Архетип — это способ очеловечить бренд.

Все просмотренные Shorts я анализировал, досмотрел/не досмотрел, зацепила ли картинка, захотелось ли репостнуть или сохранить видео. Особенно пристально вглядывался в видео, которые уже набрали миллионы просмотров, разбирал каждую секунду, каждое слово

Постараюсь на каждый из 10 пунктов привести хороший и плохой пример(ы), чтобы было наглядно понятно, что и как снимать, а не типичная вода в интернете (даже будет несколько моих видео, естественно в "хороших" примерах)/

display: flex;
justify-content: center; /* Горизонтальное центрирование */
align-items: center; /* Вертикальное центрирование */

display: grid;
justify-items: center; /* Горизонтальное центрирование */
align-items: center; /* Вертикальное центрирование */

Привет, Хабр! Меня зовут Мария Бажина, я Android Developer в компании Звук. 

Вот уже полтора года я работаю над дизайн-системой, поэтому знаю здесь каждую мелочь. И в этой статье я хочу рассказать, зачем нам нужна дизайн-система и в каком виде она существует в нашем проекте. А также, что изменилось в архитектуре приложения и коде после ее внедрения. 

Спойлер – в результате разработка фич стала быстрее в 2 раза, сборка дизайн-макетов ускорилась в 3-4 раза, а UI приложения удалось избавить от хаоса из рандомных шрифтов и иконок и унифицировать. Подробнее – в статье. 

Привет хабр! Меня зовут Виталий Матыцин, я отвечаю за дизайн в Ampire. Cегодня хочу рассказать об особенностях и подводных камнях, с которыми мне пришлось столкнуться во время редизайна.

Всем привет! В этой статье расскажу, в чем отличие в работе, мышлении, поведении между агентским дизайнером и продуктовым. Сравню навыки дизайнеров из агентства и продукта, опишу разницу в процессе работы и результатах. А еще поделюсь, какого человека хотят видеть у себя в штате крупные компании вроде СберМаркета и как перейти из агентства в продукт.

Я сама 10 лет работала в разных агентствах, а в прошлом году перешла в продукт. И мне есть, что рассказать).

User Story Mapping - это методика визуализации пользовательских историй, которая помогает командам разработки программного обеспечения лучше понять пользовательский опыт и определить приоритеты для разработки функциональности продукта.

USM строится на основе пользовательских историй, которые описывают функциональные требования к продукту. Эти истории организуются в виде карты, которая визуализирует поток работы пользователя через различные этапы взаимодействия с продуктом. Карты User Story Mapping могут быть использованы для итеративного планирования разработки продукта, а также для улучшения понимания пользовательских потребностей и предпочтений.

История про то, как молодому специалисту дали карт-бланш в реализации автоматики сложной установки, и вроде бы у него даже что-то получилось.

При запуске новых плат и устройств с PCIe-соединениями недостаточно просто вставить карту в слот. Нужно так настроить эквалайзеры, редрайверы, пресеты и ретаймеры, чтобы на каждой полосе «поднялся линк», то есть установилось соединение. Это значит, что приемопередатчики на обоих концах распознали друг друга, договорились о кодировке и скорости передачи.

Долгое время без специального дорогостоящего инструмента нельзя было убедиться в устойчивости линка: что он не пропадает при малейших воздействиях температуры, влажности или любопытных лапок. То есть нелегко было узнать количественный запас по уровню сигнала, насколько он близок к границе потери различимости физических уровней — а значит, и разрыва соединения. Эта безнадежная ситуация изменилась с появлением четвертого поколения стандарта PCIe.

Меня зовут Алексей Афонин, я старший дизайнер продукта в Yandex Cloud. В прошлом году нам понадобилось полностью изменить внешний вид нашего сервиса для бизнес‑аналитики DataLens перед его выходом в опенсорс. Разработчики и дизайнеры интерфейсов часто сталкиваются с подобными задачами: есть уже работающий сервис, но его нужно стилизовать, например, в случае ребрендинга или при необходимости учесть специфический пользовательский опыт.

В наших продуктах мы пользуемся дизайн‑системой и библиотекой компонентов Gravity UI — это проект Yandex Cloud, который не так давно тоже вышел в опенсорс. В этой статье я поделюсь опытом, как мы решили задачу «перекрашивания DataLens» с её помощью. Но даже если вы не используете DataLens и ещё не знакомы с Gravity UI, наши наработки могут пригодиться командам разработчиков и дизайнеров, которые хотят стилизовать свои продукты быстрее и удобнее.

Современные томографы позволяют получать высокоточные трехмерные изображения внутренней структуры большого размера, предоставляя ценную информацию о геометрии, составе и дефектах исследуемых образцов. Размеры одной реконструкции обычно колеблются от 512 мегабайт до 1 терабайта. Для анализа таких данных используются специализированные инструменты, но традиционная визуализация трёхмерного объема реконструкции до сих пор является важным этапам оценки качества реконструкции и её интерпретации специалистом.

В сегодняшней статье мы расскажем, как нам удалось обойти все трудности и сделать визуализатор, работающий в режиме реального времени. Одна из важных задач визуализатора, созданного командой Smart Engines, - отображение процесса реконструкции, которая тоже потребовала креативного подхода, так как все вычислители нагружены выполнением другой вычислительно затратной задачи - выполнением реконструкции, а самих данных для отображения еще частично нет.