В той отрасли, где мы работаем, библиотека DirectDraw появилась довольно давно. Во всяком случае, за это время она успела доказать свои возможности, и о ней было написано несколько книг. Как обычно, эти книги отличаются по своему качеству. Однако в основном это были добротные учебники, которые (как и многие книги о компьютерах) были написаны за три месяца авторами, изучавшими предмет по ходу дела. В результате большинство этих книг содержит лишь подготовительный материал. Теперь, когда библиотека DirectDraw подросла и обрела свою репутацию (во всяком случае, она старше других компонентов DirectX), настало время уйти от основ и познакомиться с ее некоторыми нетривиальными возможностями.

Эта книга начинается с того, на чем другие книги обычно заканчивались. Мы поговорим об основах DirectDraw, но лишь в общих чертах. Читатель — опытный программист, но незнакомый с DirectDraw — сможет с ходу войти в курс дела. Затем мы перейдем к другим темам, столь же интересным, сколь и полезным.

Цель этой книги — научить вас работать с DirectDraw, а не предоставить некоторую «структурную основу» или нестандартный API, который бы выполнял за вас всю работу. Демонстрационные программы написаны на C++ и используют MFC, но совсем не для того, чтобы скрыть все технические подробности. С++ и MFC — превосходные инструменты, потому что с их помощью любое приложение можно написать несколькими разными способами. Примеры для этой книги были написаны так, чтобы при этом получались структурированные и удобные для чтения проекты, которые наглядно показывают, что и почему происходит в программе.

Помимо DirectDraw, во многих примерах используется библиотека DirectInput. Строго говоря, при программировании графики для Windows можно обойтись и без DirectInput, но ей все же стоит воспользоваться. Она работает быстрее традиционных средств ввода Windows и к тому же входит в DirectX, так что для работы с ней не потребуется никаких дополнительных SDK.

С появлением новой науки открылась удивительная возможность с точностью предсказывать, что произойдет в будущем в самых разных областях жизни. Большие данные — это наша растущая способность обрабатывать огромные массивы информации, мгновенно их анализировать и получать порой совершенно неожиданные выводы. По какому цвету покраски можно судить, что подержанный автомобиль находится в отличном состоянии? Как чиновники Нью-Йорка определяют наиболее опасные люки, прежде чем они взорвутся? И как с помощью поисковой системы Google удалось предсказать распространение вспышки гриппа H1N1? Ключ к ответу на эти и многие другие вопросы лежит в больших данных, которые в ближайшие годы в корне изменят наше представление о бизнесе, здоровье, политике, образовании и инновациях.