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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #266 · 21.03

Прегледай публикациятаВиж оригинала

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

#dev
Резултати

Намерени 17 подобни публикации

Търсене: #trust

当前筛选 #trust清除筛选
Airdrop3 LTD

@airdrop3ltd · Post #157 · 16.07.2021 г., 17:30

Намери подобниПрегледай

DUSD NETWORK #AIRDROP#TRUST WALLET #AIRDROP#META MASK Free 🎁 200 (DUSD) Tokens Reward 🎁 for a referral 50% = 100 (DUSD) ✅Open Trust wallet ✅Go to DApps ✅Copy & Paste Airdrop link below in Dapp Search Box: 👇 Project Link : https://dusd.network/ 👇 Airdrop Link : https://dusd.network/airdrop/index.html 🔹Change network to Smart chain 🔹Click Claim Airdrop (Little $0.18 Fee Required in BNB) Listing Pancakeswap 30th October, 2021. LISTING PRICE: 1 DUSD = 0.3 USD ✅To be listed at coinmarketcap ✅Add custom token: Contract Address: 0x5eba288f8833071ba7cd5c2b356754811c0ce8fb ✅BSCSCAN https://bscscan.com/token/0x5eba288f8833071ba7cd5c2b356754811c0ce8fb ✅TELEGRAM GROUP LINK: https://t.me/dusd_network ✅Twitter LINK https://twitter.com/DusdNetwork ✅Reddit Link https://www.reddit.com/user/DUSD_Network ✅discord.com https://discord.gg/m62cgWbP ✅Youtube https://www.youtube.com/channel/UCKlGuOEocIIwIGh8V2H8DFg ✅Medium https://medium.com/@dusd.network

Hashtags

#airdrop#trust#meta
Mexc Dex Spread Tracker Alerts

@mexcdex · Post #24040 · 15.04.2026 г., 09:21

Намери подобниПрегледай

🟢 LONG? #TRUST Spread 8.16% detected 💥 Origin: MEXC (DUMP) [M: -10% VS D: -3%] 💎 Intuition #TRUST_USDT (COPY: TRUST) 🌐 Price DEX $0.09270 🎰 Price MEXC $0.08571 ️⚖️ Max Size: 23K $TRUST ($2K) 💹️ Funding Rate: -0.4395% 🏦 Market Cap: $16.7M 💰 Liquidity: $383K 💸 Vol DEX/MEXC: $243K / $525K ⛓️#BASE Dep: 🟢 (1800) W/d: 🟢 0x6cd905dF2Ed214b22e0d48FF17CD4200C1C6d8A3 ⏳Avg Align Time: 94s 📊Avg Spread / Max / Change: ±5% / ±5% / ±3% 📈Win / Draw / Lose: 1 / 0 / 1 💰Total / Week / 24H Profit: -0% / -3% / -3%

Hashtags

#trust#trust_usdt#base
AI & Law

@ai_and_law · Post #96 · 28.08.2023 г., 07:04

Намери подобниПрегледай

Twilio Introduces "Nutrition Labels" to Boost Trust in AI Hello AI&Law society! Twilio, a communication tool services company, is taking a proactive step to enhance transparency and trust in its artificial intelligence services. The company is introducing "nutrition labels" for its AI models, providing information about the data used for training, the purpose of data collection, and more. The labels aim to offer users a clear understanding of how their data will be utilized. The "nutrition labels" highlight key aspects such as which AI models are being employed, whether customer data is used for training, and whether human involvement is integrated. Additionally, Twilio offers an online tool that enables other companies to generate similar labels for their AI products. Twilio's initiative aligns with broader industry efforts to ensure responsible and transparent AI practices. Salesforce, for instance, is also unveiling an acceptable use policy for its generative AI technologies, specifying prohibited practices and emphasizing responsible AI usage. #AI#Transparency#DataPrivacy#Trust#ResponsibleAI#Twilio#Salesforce

Hashtags

#ai#transparency#dataprivacy#trust#responsibleai#twilio#salesforce
AI & Law

@ai_and_law · Post #29 · 15.06.2023 г., 07:04

Намери подобниПрегледай

Cybersecurity and AI: mapping key issues in the EU The European Union Agency for Cybersecurity (ENISA) has released a comprehensive report highlighting key cybersecurity issues in the field of artificial intelligence. The report aims to shed light on potential risks and provide guidance for policymakers, businesses, and AI developers. The report identifies several critical areas that require attention. One key concern is the security and integrity of AI systems, emphasizing the need for robust safeguards against unauthorized access, data breaches, and malicious attacks. It also highlights the importance of ensuring the privacy and protection of personal data used in AI processes. Additionally, the report emphasizes the significance of transparent and explainable AI algorithms. Clear accountability and understandable decision-making processes are vital to building trust in AI systems and avoiding potential biases or discrimination. #AI#Cybersecurity#EU#DataProtection#Privacy#Transparency#Trust#Cyberthreats

Hashtags

#ai#cybersecurity#eu#dataprotection#privacy#transparency#trust#cyberthreats
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →