TestFlight Games
@TFGames · Post #1827 · 04.01.2024 г., 21:31
#NSO#VIT#GAMES https://testflight.apple.com/join/ILE6mgKT
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1011 · 16.08
Видеоигры плохо коллекционируются. Цикл устаревания видеоигр очень своеобразный и отличается от практически всего остального: кино, книг, настолок, музыки. Во-первых, есть чисто технические проблемы: на современных устройствах старые игры не запустятся, так что вам нужно хранить, помимо самой игры, какую-нибудь древнюю приставку. И периферию к ней, потому что современный телевизор в теории тоже может отказаться работать с этим всем. И если, не дай бог, что-нибудь сломается, вы потеряете доступ вообще ко всей вашей коллекции. Я уже не говорю о том, что, в общем-то, держать придется десяток разных приставок и пару древних компьютеров. К этому добавляется тот факт, что игры вам придется покупать и хранить на дисках. А еще бывают игры, которые не являются многопользовательскими, но требуют перманентного соединения с интернетом и живых серверов разработчиков, такие коллекционировать можно только в пиратском виде. Во-вторых, есть эстетический момент. Бывают люди, которые спокойно смотрят на кубическую древнюю графику или даже наслаждаются ей, но таковы не все. Я вот обожаю Half-Life, однако всерьез играть в первую часть мне тяжеловато (к счастью есть Black Mesa Source). Практически во всех остальных жанрах искусства авторы почти не упирались в технологии своего времени, поэтому сейчас можно с полным удовольствием и читать книгу столетней давности, и смотреть старый фильм. Пожалуй, особняком стоит тут всякая фантастика: давайте честно, на бой световыми мечами в четвёртом эпизоде "Звёздных Войн" без слёз не взглянешь. Но всё равно это игровое кино, 80% времени которого занимают симпатичные актёры и прекрасно смоделированные декорации. С играми хуже — авторы первой "Лары Крофт" сделали бы круглые... эээ головы персонажей, если бы могли. С настолками в этом плане куда приятнее. Коробка содержит в себе все компоненты и правила. Ей не нужен интернет или другие источники данных. Ей не нужна периферия для работы. Через 20-30-50 лет я открою коробку, в ней всё ещё будет всё необходимое для игры, графика всё ещё останется такой же красивой. Даже если издатель за это время обанкротится, настолка — вещь в себе. Пожалуй, есть только один по-настоящему серьёзный недостаток против видеоигр — для партии в настолку нужны другие люди. #games
Hashtags
Резултати
Намерени 2 подобни публикации
Търсене: #vit
当前筛选 #vit清除筛选
Data Science Jobs
@datasciencejobs · Post #2854 · 08.08.2025 г., 06:05
#вакансия#ML#CV#Engineer#Senior#YOLOv5#YOLOv8#EfficientDet#EfficientNet#ResNet#ViT#DeepLab#ObjectTracking#SQL#Docker#k8s#Remote Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab. ○ Object Tracking. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (170-300k для middle, от 300 до 500к на руки для senior в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). 👉 По всем вопросам и с резюме пишите @PrometeiArt