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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #458 · 24.07

Есть такая игра TrackMania, я вам уже про неё когда-то давно писал. Это очень аркадная гонка. Настолько аркадная, что автомобили на трассе никак друг с другом не взаимодействуют (вы не можете столкнуться с соперником, просто проедете сквозь него), и задача игрока состоит в том, чтобы сражаться со сложностью трассы. А трассы обычно включают в себя прыжки, мёртвые петли, движение по стенам и так далее. Разумеется, нужно пройти трассу быстрее, чем остальные. "Пройти трассу" с точки зрения движка игры означает следующее: корпус автомобиля в любом порядке пересекает чекпоинты, а затем попадает в область финиша. Ещё физический движок у игры идемпотентный: одинаковый набор управляющих воздействий всегда в точности приводит к тому же положению автомобиля и тем же векторам линейной и угловой скорости. Это создаёт ситуацию, при которой повтор прохождения игроком какой-либо трассы можно записать просто как цепочку нажатий на клавиши управления в заданные моменты времени. Так что игроки могут этими повторами обмениваться и соревноваться асинхронно: один проходит трассу за 2 минуты и 19 секунд, загружает свой результат в сеть, а другой через неделю соревнуется и с ним и побеждает, проходя трассу за 2 минуты 18 секунд. Вокруг этой игры создалось очень большое и активное сообщество людей, которые друг с другом соревнуются и ставят рекорды. Эти игроки проводят в TrackMania десятки часов в неделю, и зачастую сами себе создают челленджи. Например, пройти все трассы в игре, никогда не поворачивая вправо. Или пройти задним ходом. Или даже с закрытыми глазами, ориентируясь по звукам и таймеру. Ещё в игре есть редактор трасс, и поэтому сообщество создаёт очень сложные многоуровневые треки для всех желающих. Так вот, интересный момент. Как я уже говорил, движок засчитывает прохождение по довольно формальным признакам. Поэтому технически совсем не обязательно проехать на машине по дороге. Если вы каким-то образом заставите машину взлететь и проскакать с более быстрой скоростью — это валидный рекорд. И сообщество тоже такое принимает и даже всячески восхищается игроками, которые смогли обмануть игровой движок и найти, что называется, shortcut. Профессиональные игроки владеют набором специальных багов. Например, если определённым образом поставить машину боком под правильным углом с правильной скоростью, трение торможения уменьшится, и можно будет пройти какой-то кривой участок быстрее. Ещё можно под нужным углом удариться о поверхность и отскочить от неё куда требуется. И таких обманов движка пара десятков. Нередко игрокам приходится их комбинировать, поэтому они сидят десятки и сотни часов, проходя одну и ту же трассу, чтобы получить идеальное стечение обстоятельств ради улучшения времени на одну сотую секунды. Не преувеличиваю. При этом, однако же, читерство и "внешние" обманы в игре очень сильно критикуются. Если тебя заподозрят в использовании программы, которая за тебя нажимает клавиши, или в какой-нибудь подделке памяти — это смерть для твоей репутации в сообществе. Вот какое дело получается: разработчики заложили формальные правила игры (ехать на машине по дороге), и нарушение этих правил поощряется. Но нарушение правил игрового движка уже жёстко критикуется. Чисто практически разница между этими правилами очень условная: и то, и другое это отступление от игры в том виде, в котором игра задумана. Но людям нужно было где-то поставить границу, после которой издевательство над игрой уже не обладает зрелищностью и спортивной составляющей, так и получилось. На видео ниже норвежский про-игрок с ником Wirtual рассказывает об одном из таких случаев, по-моему, очень интересно и напряжённо вышло :) #games https://www.youtube.com/watch?v=_b67SC7Y4qA

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #databricks

当前筛选 #databricks清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2587 · 02.03.2025 г., 12:04

Ищем Data Engineer (Middle/Middle+/Senior) в аутстафф-компанию Top Selection для работы над зарубежным ритейл-проектом. Грейд: Senior Название компании: Top Selection Локация: Не важно Часовой пояс: МСК Предметные области: ритейл Формат работы: Удалёнка Мы ищем Data Platform Engineer с опытом работы в Microsoft Fabric или Databricks для построения и оптимизации дата-платформы в ритейле. Основная задача – разработка облачной платформы обработки данных, интеграция с различными источниками и аналитика в реальном времени. Работа в ритейле требует глубокого понимания данных о продажах, цепочке поставок, потребительском поведении и управлении товарными запасами. Обязанности: Ключевые обязанности (MS Fabric): - Проектирование архитектуры данных на Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouses, Synapse Data Warehouse, Power BI). - Разработка и внедрение ETL/ELT-конвейеров данных (Fabric Data Pipelines, Azure Data Factory). - Оптимизация хранения и обработки данных в OneLake и Lakehouses. - Настройка Real-Time Analytics (анализ транзакций, логистика, продажи в режиме реального времени). - Интеграция с Power BI и построение семантических моделей. - Оптимизация SQL-запросов для больших объемов данных в Synapse Data Warehouse. - Автоматизация CI/CD-конвейеров (Azure GitOps). - Обеспечение безопасности данных и соответствие стандартам работы с персональными и коммерческими данными. Технологии, с которыми предстоит работать: - Microsoft Fabric: - OneLake (облачное lakehouse-хранилище данных) - Lakehouses (совмещение Data Lake и традиционных DWH) - Data Pipelines (аналог Azure Data Factory) - Synapse Data Warehouse (облачный аналитический движок) - Real-Time Analytics (потоковая обработка данных) - Power BI & Semantic Models (бизнес-аналитика) - KQL (Kusto Query Language) для анализа событий и логов - DevOps & CI/CD: - Azure GitOps, YAML-пайплайны - Автоматизированное развертывание и управление инфраструктурой данных Требования: - Практический опыт работы с Microsoft Fabric или Databricks (или другим релевантным облачным стеком). - От 2 лет опыта в data engineering и облачных хранилищах данных. - Глубокие знания SQL, Python, Spark/PySpark, T-SQL. - Опыт оптимизации SQL-запросов и работы с большими объемами данных. - Понимание архитектуры баз данных и lakehouse-концепции. - Опыт работы с ETL/ELT-процессами, DataOps, CI/CD для данных. Пожелания: Будет плюсом: - Опыт работы с потоковыми данными (Kafka, Event Hubs, Stream Analytics). - Знание ритейл-данных (ценообразование, товарные запасы, программы лояльности). - Опыт работы с Delta Lake, Databricks ML. - Оптимизация SQL-запросов и настройка кластера Spark. Сертификации (желательно): - Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate - Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate - Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional Контактные данные: @mherchopurian / @datasciencejobs #вакансия#DataEngineer#Middle#MSFabric#Databricks#Удаленно

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15513 · 20.02.2026 г., 14:30

#python#agents#claude#cursor#databricks#vibecoding The Databricks AI Dev Kit enhances AI-driven development by providing your coding assistant (Claude Code, Cursor, etc.) with trusted Databricks knowledge and best practices. It includes a Python library, MCP server with 50+ tools, markdown skills teaching Databricks patterns, and a web-based builder app. You can build Spark pipelines, jobs, dashboards, knowledge assistants, and deploy ML models faster and smarter. The benefit is that your AI coding assistant gains direct access to Databricks functionality and patterns, enabling you to develop data and AI applications more efficiently with built-in governance and best practices. https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2029 · 15.04.2024 г., 16:25

#вакансия#удаленно#dataengineer#de#spark#databricks#kafka # Ищем Data Engineer на проектную занятость в Dodo Engineering (возможен неполный рабочий день) Компания: Dodo Engineering Локация: Remote Должность: Data Engineer (middle+/senior/lead) Занятость: проектная, на 3-6 месяцев, возможен вариант на неполный рабочий день (4 часа). Вилка: 350 000 - 500 000 р Формат: ГПХ\ИП О команде Мы разрабатываем платформу данных для it команд в Dodo. На данный момент перед нами стоит амбициозная задача по оптимизации затрат на дата платформу, поэтому в усиление нашей команде ищем на проектную занятость data engineer. Срок проекта - 3-6 месяцев. Мы ищем коллегу с бэкграундом в разработке, уверенным знанием Spark, Spark SQL. Если работали с databricks — будет большой плюс. Наш стек технологий: У нас современная платформа, которая базируется на облачных сервисах Azure Databricks. Данные загружаем с помощью debezium или принимаем события в Event Hub (Kafka). Храним в Delta Lake, всё раскладываем по слоям и Data Vault. Витрины храним в Kusto, а визуализация в Superset. Основной язык — python. Чем предстоит заниматься: - Оптимизация витрин, помощь другим командам в работе с данными и нашим инструментом - Оптимизация процессов в databricks для снижения затрат на compute и storage - Развертывание и обслуживание data сервисов Требования: - Уверенное владение одним из языков программирования: Python, Scala, Java. - Построение пайплайнов данных с мониторингом и логированием; опыт в оптимизации/изменении существующих пайплайнов. - Spark, Spark Streaming (у нас Structured Streaming) - Желателен опыт оптимизации аналитического кода Отправить резюме и задать вопросы можно тут: @AKoronnova 👉 Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3425 · 18.12.2024 г., 12:12

Databricks Secures $10B Funding Round Databricks has successfully raised $10 billion in a funding round that concluded on December 17, 2024. For more details, visit Databricks. #Databricks#Funding#Tech#Investment#Data#Cloud#Analytics#Software#BigData#Startup#Round#Financing#VentureCapital#Database#Platform#Enterprise#AI#ML#SaaS#Growth#Innovation

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3881 · 15.01.2025 г., 10:00

Major Funding Rounds Announced Multiple companies secure significant funding this month: - Databricks: $5B on Dec 17, 2024. - Nordic Investment Bank: $795.2M on Jan 9, 2025. - Brex: $235M on Jan 13, 2025. - Bjelin Group: $204.31M on Jan 13, 2025. - Caidya: $165M on Jan 13, 2025. - Harbinger: $100M on Jan 14, 2025. - Vita Group: $84.53M on Jan 10, 2025. - Aerin Medical: $32.5M on Jan 13, 2025. - Clear Labs: $30M on Jan 13, 2025. - Labviva: $25M on Jan 13, 2025. - Raspberry AI: $24M on Jan 13, 2025. - Conceivable Life Sciences: $18M on Dec 17, 2024. - Pimax VR: $13.64M on Jan 13, 2025. - Intelex Vision: $6.82M on Jan 13, 2025. - bythen: $5M on Jan 14, 2025. - Genesy AI: $4.82M on Jan 14, 2025. - Primus: $3.5M on Jan 13, 2025. - Wultra: $3.09M on Jan 15, 2025. - BIMINI Biotech: $3.06M on Jan 13, 2025. - Red Sky Health: $3M on Jan 13, 2025. Details can be found in the respective links. #Funding#Investment#Databricks#NordicInvestmentBank#Brex#Caidya#Harbinger#VitaGroup#AerinMedical#Labviva#RaspberryAI#ConceivableLifeSciences#PimaxVR#IntelexVision#GenesyAI#Wultra#AI#VC#Healthcare