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 2 подобни публикации

Търсене: #scientist

当前筛选 #scientist清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3048 · 26.11.2025 г., 16:04

#вакансия#data#scientist#ML#remote#удаленка Название компании: deeplay Формат работы: Удаленка Занятость: Полная Контакты: @hitommooo Мы разрабатываем роботов-аниматоров для интеллектуальных карточных игр: покер, бридж, маджонг, преферанс. Аниматоры создают активность на игровой платформе, привлекая пользователей 🎲🧩 Ищем сильного Middle Data Scientist 🎯 Что по задачам? - Разработка инструментов, автоматических отчётов и методов кластеризации данных и системы мониторинга работы ML-моделей - Контроль качества ML-моделей, обнаружение дата-дрифта и поддержание качества предсказаний на необходимом уровне - Аналитика данных, проверка гипотез, исследования данных и методов 🧑‍💻Наши ожидания - Коммерческий опыт работы в должности Data Scientist от 3х лет - Уверенное знание ML (опыт работы с полным ML-пайплайном) - Знание методов статистического анализа данных (EDA, LDA, MDS) - Знание методов кластеризации и её оценки, методов понижения размерности - Опыт программирования на Python - Знание различных видов визуализаций в python, любовь к графикам — приветствуется 🍪Мы предлагаем - Полностью удаленный формат работы - График работы с гибким началом и окончанием рабочего дня - Ежегодно проводим performance review, по итогу которых намечаем планы развития сотрудника - Частичная компенсация расходов на медицинские услуги, бассейн, массаж - Частичная компенсация расходов на спорт - Материальная помощь к важным событиям и в сложных жизненных ситуациях - Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры - Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю 📩 Контакты:@hitommooo

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1850 · 25.12.2023 г., 09:01

#вакансия#vacancy#senior#lead#data#scientist ✨Senior/Lead Data Scientist Компания: WILDBERRIES ЗП: по результатам собеседования Wildberries - это 9 млн заказов и 1 млрд поисковых запросов в сутки. Мы ищем Senior/Lead Data Scientist в команду FBO Wildberries. Наша команда управляет процессом с момента планирования поставки товара на склад Wildberries до момента, когда этот товар оказывается на месте хранения и становится доступен к продаже. Ключевые требования - Знание классического ML, DL. - Знание методов оптимизации, временных рядов. - Хорошее знание алгоритмов и структур данных. - Знание и умение применять для ML стек Python (Pandas, Sklearn, Numpy, Scipy, XGBoost/LightGBM/Catboost), а также SQL. - Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят там пользу. - Для Lead опыт управления командой DS, внедрения корпоративных моделей данных. - Опыт работы – от 3 лет. Основные задачи Предстоит заниматься рекомендациями по завозу товаров, управлением потоком товаров по складам, а именно: - Прогнозирование спроса и предложений товара у покупателей для продавцов на Wildberrries. - Оптимизация потока завоза товаров на склады. - Динамическое тарификация для продавцов на склад, где цена будет меняться в зависимости от загрузки склада, длительности хранения и так далее. - Вместе с бэкендерами строить production pipeline. Компенсация/мотивационный пакет Мы предлагаем: - Оформление по ТК, ГПХ, ИП. - Гибридный формат работы: от офиса в Москве (с бесплатными завтраками, обедами и ужинами) до удаленки из любой точки мира. - Гибкое начало рабочего дня. - Возможность увидеть однозначные результаты работы, напрямую влияющие на бизнес с триллионами GMV. - Возможность брать 3 day-off в любой день. - Необходимое мощное железо и ПО. - Ежегодная 40%-ая скидка на покупку ноутбука или мобильного телефона. - Премии и бонусы по итогам работы. - Карьерный и профессиональный рост. Откликнуться: @yana_itrec Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs