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
https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis
#pyAudioAnalysis is a Python library covering a wide range of audio analysis tasks. Through pyAudioAnalysis you can:
Extract #audio features and representations (e.g. mfccs, spectrogram, chromagram)
Classify unknown #sounds
Train, parameter tune and evaluate classifiers of audio segments
Detect audio events and exclude silence periods from long recordings
Perform supervised segmentation (joint segmentation - classification)
Perform unsupervised segmentation (e.g. speaker diarization)
Extract audio thumbnails
Train and use audio regression models (example application: emotion recognition)
Apply dimensionality reduction to visualize audio data and content similarities