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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #610 · 27.10

Есть такая технология защиты от пиратства видеоигр — Denuvo. Не раскрывается, как именно она работает, но известно, что она очень агрессивная. Во-первых, сама по себе тяжёлая (к исполняемому файлу весом в сотню мегабайт может добавиться ещё 500). Во-вторых, она насилует компьютер постоянным шифрованием в реальном времени, из-за чего игра работает медленнее, чем работала бы без Denuvo. В-третьих, она ещё и насилует накопитель данных постоянными перезаписями. Есть несколько случаев, когда Denuvo сокращала срок службы SSD-накопителя, с которого запускали игру. Ну то есть, да, покупать лицензионную продукцию может быть плохо не только для вашего кошелька, но и для вашего оборудования. В первый раз Denuvo ломали месяц, взломали. Сейчас уже недели и дни. Чем популярнее игра, тем быстрее обычно она появляется на торрентах. Вот новая Gotham Knights, о которой я писал ранее, выложена на рутрекер этой ночью — спустя всего 5 дней после релиза. Казалось бы — зачем производителям игр так делать? Зачем ставить дорогую, тяжёлую, ухудшающую работу игры защиту, если её всё равно взломают за неделю? Дьявол тут в особенностях человеческой психики. Вся эта возня с защитой — как раз ради этих первых пяти дней. Разработчики даже сами выпускают патчи, которые через время защиту убирают. С одной стороны, многим людям важно поиграть в игру сразу после релиза, а не через неделю. С другой стороны, компаниям тоже выгодно продать игру людям в первые дни, пока на неё не вышла куча обзоров, видеопрохождений на ютубе и разной критики. То есть, смотрите, как выходит: • Человек готов заплатить за игру, и у него есть на это деньги, но только если не достанет её где-то ещё. Для меня это странно: либо мне продукт нравится, и я в любом случае его покупаю, либо не так нравится, и я в любом случае подожду условную неделю, чтобы скачать. Тут стоит сделать поправку на физическую возможность купить. Если компания сама отказывается брать мои деньги (например, блокировкой по гражданству), то никаких обязательств перед ней у меня на мой взгляд не сохраняется. • Человек готов купить игру, не имея о ней достаточно информации, даже точно зная, что через неделю может появиться информация, которая его от покупки отвадит. Для меня это понятно: люди покупают впечатления, но часть этих впечатлений может появиться после просмотра видео или прочтения статьи, а за оставшуюся часть впечатлений полную цену платить уже не готов. Но, возможно, я бы в такой ситуации скачал, понял, что мне понравилось, и купил бы. То есть наличие игры на торрентах в данном случае не превращает покупку в непокупку, а вот наоборот могло бы. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 36 подобни публикации

Търсене: #part1fall2020

当前筛选 #part1fall2020清除筛选
DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #249 · 07.02.2021 г., 10:38

#part1fall2020 Решили продлить дедлайн по проектам первой и второй частей на неделю (раз мы все равно пока проверяем домашки) Деллайны скоро обновятся и на Степике. Если вы уже послали проект в форму, согласуйте с руководителем проекта формат досдачи.

DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #246 · 04.02.2021 г., 14:40

#part1fall2020 Добрый вечер! Обращаемся к тем, кто сейчас заканчивает первую часть курса. Мы уже делали опрос о промежуточных итогах курса. Теперь, когда все занятия уже выложены, очень просим вас пройти финальный опрос. Напишите ваши самые важные мысли по занятиям в текстовые поля. Нам очень важен ваш фидбек, чтобы сделать курс лучше. Если по некоторым занятиям вам сказать нечего, это не страшно, далеко не все вопросы обязательные. Заранее спасибо!

DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #245 · 27.01.2021 г., 12:42

#part1fall2020 Мы выложили на Степик ещё несколько дополнительных модулей для обоих потоков! Среди прочего там есть лекции от компании Яндекс, а также лекция от Kaggle-мастера Владислава Шахрая о том, как побеждать в конкурсах по анализу данных. Смотрим!

DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #242 · 06.01.2021 г., 23:47

#part1fall2020 Всем привет! Как те, кто был на вебинаре, уже знают, мы решили перенести дедлайн по выбору итоговых проектов на 10 января. Срок выполнения проектов мы продлеваем до 7 февраля, 23:59. Срок выполнения последнего домашнего задания для продвинутого потока продлён до 17 января, 23:59 Кроме того, для тех, кто уже зарегистрировался, мы выкладываем список назначенных проектов. Заходите в соответствующий чат в Slack и начинайте работу! Почти во всех чатах уже появилась вступительная информация к выполнению. Тем, кто ещё не выбирал проекты, советуем поскорее определиться и заполнить форму. Предлагаем вам записываться на один проект и сразу начинать работу по нему, чтобы не ждать результатов распределения

DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #241 · 04.01.2021 г., 16:42

#part1fall2020 Всем привет! Напоминаем, что через 20 минут состоится трансляция с ответами на вопросы о последних занятиях курса и итоговых проектах. Вопросы можно задать в комментариях к предыдущему посту в этом канале, а также во время трансляции в чате youtube. Ссылка на трансляцию

DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #240 · 03.01.2021 г., 14:34

#part1fall2020 Всем привет! Завтра в 20:00 мы проведём вебинар по последним темам курса, а также про выполнение итогового проекта. Ссылка на вебинар появится здесь. Вы можете задать волнующие вас вопросы к вебинару в комментариях к этому посту или на самом мероприятии

DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #238 · 02.01.2021 г., 01:45

#part1fall2020 Всем привет! На Stepik появилось много всего интересного: например, новые модули у базового и продвинутого потоков, которые помогут вам выполнить итоговые проекты, а также сама новость об итоговом проекте (в последнем модуле курса) Кроме того, мы создали в Slack чаты для выполнения проектов. После регистрации на проекты обязательно выбирайте чат с вашей тематикой и вступайте. Напоминаем, что дедлайн по регистрации на проекты — вечер 5 января

DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #234 · 24.12.2020 г., 10:52

#part1fall2020 Всем привет! Вслед за проектами второй части, выкладываем долгожданную информацию о заключительных проектах курса на первой части! Все необходимые сведения есть в текстовом документе. Для записи на проект обязательно заполните форму регистрации.

DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #230 · 13.12.2020 г., 02:14

#part1fall2020 Всем привет! Хотим рассказать о том, как будет устроено окончание семестра для базового и продвинутого потоков. — У базового потока появилось новое домашнее задание. Дедлайн по нему: 31 декабря 23:59:) — У продвинутого потока появился новый модуль по детекции. Впереди у базового и продвинутого потоков будет ещё по одному домашнему заданию, дедлайн у которого будет уже в январе. Также обоим потокам предстоит выполнение итогового проекта. Темы проектов будут известны в ближайшее время: мы надеемся, что успеем сфорировать полный список в середине следующей недели. После публикации списка тем у вас будет чуть больше недели, чттобы выбрать тему проекта. Выполнение проектов продлится до второй половины января. Всем хорошего окончания курса! Скоро мы напишем о предварительных порогах для получения дипломов.

DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #223 · 30.11.2020 г., 22:34

#part1fall2020 Позади осталась большая часть курса! В связи с этим мы хотели бы спросить ваше мнение о пройденном материале: что вам понравилось, что не понравилось, какие темы были легкими, какие — сложными. Пожалуйста, заполните анкету по ссылке. Это очень поможет нам сделать курс лучше в следующие запуски. В том числе нам ценно мнение тех, кто по какой-то причине курс не закончил.

DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #218 · 24.11.2020 г., 12:48

#part1fall2020 В связи с событиями во Владивостоке (полгорода без света), решили подвинуть дедлайн по домашнему заданию "Решение ML-задачи и Kaggle" на базовом потоке слегка вперёд. Теперь мягкий дедлайн — 28.11, жёсткий — 01.12.

DLS — новости

@deep_learning_school_news · Post #212 · 18.11.2020 г., 09:53

#part1fall2020 Всем привет! Выложили новые модули для базового и продвинутого потока, а также домашнее задание для продвинутого потока. Дедлайн домашнего задания — 3 декабря. Задание снова представляет собой контест на Kaggle.com. Советуем приступать к выполнению заранее. Для базового потока на этой неделе домашнего задания не будет, зато будет на следующей неделе.

ПредишнаСтр. 1 от 3Следваща