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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #266 · 21.03

Много лет назад я делал игру ВКонтакте про домики. Одно общее изометрическое поле, где у каждого свой участок, на котором можно строить дом, выбирать его размеры, материалы, форму окон и крыши. И обставлять мебелью. Поле было квадратным 100 на 100, соответственно у каждого квартала был номер по одной оси X от 0 до 99 и по другой Y от 0 до 99. По какой-то причине мне тогда нужно было сохранить это в одном числе как идентификатор квартала, и я подумал, что изобрёл гениальный способ: A = X*100 + Y. Извлечь обратно тоже было легко: поделить A на 100 и округлить вниз, это получался X. А потом Y = A - X*100. Например, квартал с координатами 13-29, собственно, так и записывался: 1329. Важно, что это математические операции, а не строковые. Они и сами по себе быстрее выполняются программой, и позволяют, например, удобно отсортировать участки. Я считал себя очень умным, не зная тогда, что по сути изобрёл системы исчисления, и вообще подобный подход очень банален и прост. Мы куда чаще видим это в битовых масках, потому что и сама задача для двузначных свойств возникает чаще, и компьютер существенно быстрее работает с битами, но от того, какая там база системы исчисления, математический смысл не меняется. Если тебе надо записать в одно число несколько свойств, каждое из которых может быть в N значениях, то в это число должно влезать N*N*N... сколько там у тебя этих свойств. Ты пишешь первое свойство n1, потом прибавляешь n2*N, потом n3*N*N и так далее. Величины существуют в разных разрядах N-ричной системы исчисления, поэтому не пересекаются, и их можно разделить. Игра, кстати, поначалу хорошо набирала пользователей, а потом перестала. Я думал, что она не интересная, и закрыл проект. А сильно позже уже выяснилось, что был баг в коде регистрации игрока, из-за чего новые приходить не смогли начиная с какого-то момента. В том самом коде, который извлекал координаты квартала из его идентификатора, да. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #aihardware

当前筛选 #aihardware清除筛选

OpenAI представит первый свой гаджет в 2026: ждать ли революцию от ИИ-гиганта? Скоро «умный» мир ждет пополнение: в 2026 году OpenAI планирует выпустить свой первый гаджет. Подробностей мало — компания не раскрывает ни цен, ни точных дат. По информации инсайдеров, это будет носимый аудио-девайс. Эксперты прогнозируют, что его отличительной чертой станет глубокое голосовое взаимодействие с ИИ, а дизайнерскую концепцию создаст легендарный Джони Айв (Jony Ive). ➡️Что это значит? OpenAI выходит за пределы софта, чтобы напрямую влиять на то, как мы взаимодействуем с ИИ в реальном мире. ➡️Почему это важно? Попытки создать гарнитуру для общения с ИИ уже были у Humane и Rabbit, но рынок пока не завоеван. Если OpenAI удастся предложить уникальный опыт, это может задать новый тренд. Что думаете, удастся ли OpenAI переизобрести «умные» гаджеты? #OpenAI#ИскусственныйИнтеллект#AIhardware#Гаджеты#ИИновости Источники: Axios, TechCrunch. https://t.me/semasci

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8778 · 15.10.2025 г., 15:19

⚡️ Google представила Coral NPU - открытую платформу для создания умных ИИ-устройств на Эйдж девайсах Это полный стек для разработки локального искусственного интеллекта, который работает без облака и практически без задержек. Coral NPU - это новый тип нейропроцессора (Neural Processing Unit), созданный для умных гаджетов, IoT и носимых устройств. Можно обучать и запускать модели прямо на устройствах с низким энергопотреблением - от датчиков и дронов до мини-роботов и камер. Coral NPU позволяет делать это быстро и безопасно. 🧩 Врунти: - SDK и инструменты для TensorFlow Lite и ONNX - Компилятор, квантование и оптимизация моделей - Поддержка Python, C++ и микроконтроллеров Как это работает 1. Модель обучается (в TensorFlow / PyTorch). 2. Компилятор Coral NPU превращает её в оптимизированный код через MLIR → IREE → NPU binary. 3. Код работает прямо на устройстве, используя: - RISC-V (управляет задачами) - Векторные блоки( выполняют параллельные операции) - Матричные ускорители MAC (считают нейронные сети за милливатты энер)гии. Результат - ИИ-инференс с производительностью до 512 миллиардов операций в секунду, при этом устройство потребляет очень мало ресурсов и не передаёт данные в облако. Edge AI получает свою открытую архитектуру от Google. Подробнее: https://research.google/blog/coral-npu-a-full-stack-platform-for-edge-ai/ @ai_machinelearning_big_data #EdgeAI#GoogleResearch#CoralNPU#RISC_V#AIHardware

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64674 · 09.04.2026 г., 13:33

🚀 AlphaTON Capital Secures $43 Million Strategic Funding for AI Infrastructure AlphaTON Capital has announced a strategic financing agreement with Vertical Data, valued at approximately $43 million. According to Foresight News, the deal is expected to be finalized by the second quarter of 2026. The funding will focus on AI hardware deployment, accelerating the development of privacy computing and sovereign AI infrastructure. This initiative aims to support the integration of AI, digital assets, and confidential computing. Additionally, AlphaTON's AI and privacy computing infrastructure will provide foundational computing power for applications related to partners such as Telegram and Animoca Brands. #AlphaTONCapital#StrategicFunding#AIInfrastructure#PrivacyComputing#SovereignAI#DigitalAssets#AIHardware#ConfidentialComputing#VerticalData#ForesightNews#Telegram#AnimocaBrands#TON