TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1099 · 16.05

Давно подписан на группу Mighty Box, автор которой придумывает и выпускает органайзеры для настолок. Изначально я просто следил за процессом, но недавно заказал два орга: для «Ведьмака» (ещё не собрал) и для «Подводных городов» (на фото). Органайзер в коробку с настольной игрой нужен по двум причинам: 1. Хороший орг позволяет вместить в одну коробку компоненты, например, из базовой игры и дополнения, и сильно экономить место на полке 2. Раскладывать такую игру гораздо проще, потому что достаточно вытащить части органайзера с нужными карточками и ресурсами, положить поле, и вы готовы Второй пункт особенно важен для меня, поскольку тот же «Ведьмак» чудовищно долго сетапится: около десяти колод, элементы из нескольких дополнений, жетоны, деньги, кубики... Уже расхочешь играть, пока это всё разворачиваешь. Ну ладно, орг для «Ведьмака» ждёт пары свободных выходных, а вот «Города» я склеил. Автор очень внимательно подходит к процессу проектирования: собственно, я изначально подписался на его группу, потому что мне нравилось наблюдать за инженерной составляющей. Проектируется всё на листовом ХДФ и акриле под лазерную резку. Помимо геометрической составляющей много внимания уделено UX: чтобы всё удобно было вытаскивать и складывать. Собирается на клей ПВА без особых проблем, укладывается чётко. Органайзер для «Городов» предусматривает место под фигурки подводных лодок вместо картонных токенов, так что я не удержался и сразу напечатал на фотополимернике лодки и здания (модельки нашёл в сети). Надо будет ещё их покрасить, чтобы проще отличать. В целом очень доволен. Сразу скажу: органайзеры не дешёвые, но для игр, которые точно останутся в коллекции годами, это, на мой взгляд, уместная покупка. #games#окр

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #convolution

当前筛选 #convolution清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14659 · 01.05.2025 г., 15:30

#cplusplus#arm#convolution#deep_learning#embedded_devices#llm#machine_learning#ml#mnn#transformer#vulkan#winograd_algorithm MNN is a lightweight and efficient deep learning framework that helps run AI models on mobile devices and other small devices. It supports many types of AI models and can handle tasks like image recognition and language processing quickly and locally on your device. This means you can use AI features without needing to send data to the cloud, which improves privacy and speed. MNN is used in many apps, including those from Alibaba, and supports various platforms like Android and iOS. It also helps reduce the size of AI models, making them faster and more efficient. https://github.com/alibaba/MNN