TestFlight Games
@TFGames · Post #1827 · 04.01.2024 г., 21:31
#NSO#VIT#GAMES https://testflight.apple.com/join/ILE6mgKT
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #546 · 7.09
Прошёл Stray. Не абсолютно все секреты нашёл, но и не совсем пробежал. Впечатления скорее положительные: вполне милая игра, которую можно проходить, например, с детьми (но не слишком маленькими, всё-таки формально в игре есть монстры и убийства). Из недостатков, пожалуй, можно было подшлифовать графику (и модельки и, например, шерсть). Современные средства позволяют не слишком дорого сделать круче. Ещё лично мне не хватило описания мира: информация подаётся слишком отрывисто и короткими кусками. Мне кажется, такой мир можно было раскрыть интереснее, дав чуть более глубокие ответы на вопросы "Куда делись люди?", "Почему роботы носят одежду?", "Что случилось 11-го октября?" и так далее. Но хвалить игру хочется больше. Во-первых, сколько лет мы не видели выпуск хороших квестов? Мне вот казалось, что жанр давно или умер, или канул в какой-то маргинальной нише. А тут прямо квест: ты находишь предметы и ищешь способы их применить. При этом загадки простые и довольно логичные, ни разу не приходилось бродить час по одному уровню, пытаясь понять, что делать дальше (привет, "Чёрный Оазис"). Во-вторых, красивая аутентичная проработка. Необычная атмосфера и сеттинг. Приятно наблюдать за деталями, хочется рассматривать всё вокруг. Интересное решение по озвучке диалогов: и дёшево, и эмоции вызывает положительные. В-третьих, конечно же, всякие "кошачьи" мелочи. Авторы сами кошатники, поэтому добавили в игру кучу жизненных моментов: как для прикола, так и в виде полноценной игровой механики. Например, кошки любят сбрасывать предметы с полок: в Stray это можно делать и просто так и для решения задачек. Анимация при этом хорошо нарисована — котик прямо лапкой толкает вещи. Или, допустим, в одном месте нужно ходить по клавиатуре компьютера, вводя всякую абракадабру. Такого много: драть диваны тоже можно просто так, но в какой-то момент это пригодится специально :) Ну и, конечно, есть кнопка "мяукнуть". Постоянно нажимал. В общем, я не сказал бы, что это сногсшибательно новое слово в геймдеве, но совершенно точно яркое событие. Если есть пара-тройка свободных вечеров (игра короткая), сажайте своих детей рядом и вперёд. #games
Hashtags
Резултати
Намерени 2 подобни публикации
Търсене: #vit
当前筛选 #vit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