Пару недель назад достроил атомку в #Satisfactory. Иронично: занимаюсь атомными станциями в реальной жизни по работе, и теперь вот в игре тоже.
Понравилось решение разработчиков сделать ядерные отходы неуничтожимыми. Любой ресурс в игре легко удаляется специальной кнопкой, и только атомные энергоблоки производят отходы, которые можно либо переработать очень сложным образом, либо складывать бесконечно куда-то в угол карты. А если хочешь более мощную станцию, то и переработать нельзя, только складывать.
Недавно, кстати, состоялся релиз. До этого игра была в «раннем доступе», то есть формально считалась предварительной версией в активной стадии разработки. В релизе же изящно решили сразу две значительные проблемы. Во-первых, теперь можно дорогим и конечным способом точечно масштабировать энергетику и производство в отдельных местах. Это очень нужно ближе к концу игры для тонкой настройки. Во-вторых, и это самое крутое: можно построить специальный телепорт для ресурсов себе в рюкзак. Носить с собой в рюкзаке сколько угодно ресурсов нельзя, и поэтому для действительно масштабного строительства приходилось постоянно бегать на склад, это очень утомляло. Теперь исключительно целях строительства можно забирать ресурсы с некоторой задержкой прямо из места их производства на фабриках, которые ты построил по всей карте. Но конечно для автоматической передачи в цепочках производства так читерить нельзя, и это правильно. Только организация логистики.
Игра очень хорошо учит выстраивать процессы и дает понимание ничтожности отдельного элемента, если весь процесс включает тысячи таких элементов. В общем, мастхэв, 350 часов наиграно, и до конца ещё далеко.
#games
#вакансия#vacancy#DA#analyst#senior#remote#fulltime#optimization
Вакансия: Middle+/Senior Data Analyst (с опытом в оптимизационных задачах)
Формат: Удалённый
Занятость: Полная
Оплата: 3500 - 4500$ net.
Ptolemay - аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере металлургии.
Обязанности:
- Разрабатывать и внедрять алгоритмы оптимизации для объемно-календарного планирования.
- Осуществлять постановку и решение задач LP, NLP, определять целевые функции и ограничения.
- Автоматизировать планирование в промышленности или смежных областях.
- Работать с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner) и солверами (COBYLA, Ipopt и др.).
Требования:
- Опыт работы по функциональному направлению от 4-х лет.
- Знание языков программирования Python либо Java.
- Знание основных типов оптимизационных задач (LP, NLP и т.д.).
- Опыт работы с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner или аналогичные).
- Опыт работы с различными солверами (COBYLA, Ipopt и другие), понимание принципов их работы (сильные и слабые стороны).
- Опыт линеаризации задач, постановка целевой функции и ограничений.
- Опыт постановки задачи, разбиение на подзадачи.
Условия работы:
- Удалённый формат работы.
- Полная занятость.
- Оформление по ИП, СМЗ.
- Оплата 3500 - 4500$ net.
Буду рад ответить на вопросы и ознакомиться с резюме: @Dmitriy_Ptolemay
BuyerCaddy Secures $1.5M Funding
BuyerCaddy has successfully raised $1.50M in funding as of December 19, 2024. The platform focuses on cost savings, optimization, and tech stack benchmarking, helping users identify redundant products, track utilization, and enhance integrations.
#Funding#BuyerCaddy#TechStack#Optimization#CostSavings
Ekore Secures $1.35M Funding
Ekore raised $1.35M in funding, set to enhance building management through optimized consumption and maintenance via the Digital Twin concept. For more information, visit Ekore.
#Ekore#Funding#DigitalTwin#BuildingManagement#Optimization
#python#agents#document_search#evaluation#guardrails#llms#optimization#prompts#rag#vector_stores
Ragbits is a tool that helps build and deploy GenAI applications quickly. It offers features like swapping between many language models, ensuring safe interactions with these models, and connecting to various data storage systems. Ragbits also includes tools for managing data and testing prompts, making it easier to develop reliable AI applications. This helps users create more accurate and efficient AI systems by integrating the latest data and reducing errors. Overall, Ragbits makes it faster and more efficient to develop and deploy AI applications.
https://github.com/deepsense-ai/ragbits
#java#aerospace#flight_simulator#java#modeling#optimization#rocket#rocketry#simulation#trajectory
OpenRocket is a free tool to design, visualize in 3D, and simulate model rockets with six-degree-of-freedom flight analysis, real-time data on altitude/velocity, automatic optimization, and exports for 3D printing or other programs. It works on any platform via Java. You benefit by testing rockets virtually first, saving time/money on failed builds, predicting performance accurately, and flying safer, higher with optimized designs.
https://github.com/openrocket/openrocket
Future of AI Search Optimization
A new market emerges as users shift from traditional Google searches to AI tools like ChatGPT and Claude. The $70 billion search optimization industry sets the stage for a vast new optimization market focused on AI responses. Early entrants can capitalize on this shift with relatively simple platforms. Discover more: Read Here
#AI#SearchOptimization#ChatGPT#Claude#Perplexity#MarketTrends#Innovation#TechIndustry#BusinessOpportunities#DigitalMarketing#InformationRetrieval#Technology#Entrepreneurship#FutureOfWork#Investment#Strategy#Growth#Optimization#Startups
#python#ant_colony_algorithm#artificial_intelligence#fish_swarms#genetic_algorithm#heuristic_algorithms#immune#immune_algorithm#optimization#particle_swarm_optimization#pso#simulated_annealing#travelling_salesman_problem#tsp
You can use scikit-opt, a Python library offering many heuristic optimization algorithms like Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Ant Colony, Immune Algorithm, and Artificial Fish Swarm Algorithm. It supports user-defined functions to customize operators, allows continuing runs from previous iterations, and accelerates computations via vectorization, multithreading, multiprocessing, and caching. GPU support is in development. It helps solve complex optimization problems such as function minimization and the Traveling Salesman Problem efficiently, with easy installation and rich examples. This saves you time and effort in implementing and tuning optimization algorithms yourself.
https://github.com/guofei9987/scikit-opt