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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #130 · 3.01

Arcane — лучший сериал, который выпустили в прошлом году. Вот что получается, если экранизацию игры доверить тем, кто, собственно, эту игру делает. Парадокс, но за всю историю Голливуда специалисты по созданию кино всегда делали очень плохое кино по играм. А вот тут специалисты по играм сделали очень крутое кино по игре. Я сам никогда не играл в League of Legends, и даже не видел ничего из неё, не знаю вселенную и персонажей. Но при этом получил огромное удовольствие от Arcane. Для начала отмечу стильное и приятное графическое решение — художественный фильтр поверх 3D. Причем, хитрый фильтр, с лимитом на число цветов и каким-то эффектом кисти, что ли. Именно таким способом нужно превращать в мультик современную трехмерную графику, а не так, как попытались сделать это авторы марверовского What If, на который не слёз не взглянешь. Но даже и вне графики Arcane это десяток интересных и разнообразных персонажей, глубокие проработанные конфликты, очень классный экшен с прекрасной постановкой кадра, и, наконец, красивый, но не избитый сеттинг. Авторам удалось совместить стимпанк, магию и зомби так, что это осталось гармоничным. Конечно, сериал не избежал чисто видеоигровых условностей. Герои развиваются слишком быстро, многие вещи не в меру вычурны, а артехипы персонажей очень полярны: вот тебе DD, вот тебе рога, вот тебе инженер итд. И всё-таки, сразу видно, что Arcane создавали люди, которые очень любят своё дело, и хотели не столько заработать денег и показать неуклюжий фансервис, сколько рассказать историю и попробовать себя на новом поприще. Кстати, в интервью с главой компании говорилось, что пафосные голливудские журналы о кино вроде Variety и The Hollywood Reporter проигнорировали выход сериала. Старики небось подумали, кому нужен мультик по игре. А мультик по игре лучше, чем 95% всего, что вышло в Голливуде за год. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #resnet

当前筛选 #resnet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