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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #654 · 16.11

Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы. Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой... В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу. Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности: 1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть. 2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить. Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где? #games

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #3dmodeling

当前筛选 #3dmodeling清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8558 · 16.09.2025 г., 13:04

⚡️Релиз Hunyuan3D 3.0 Новая версия обеспечивает в 3 раза более высокую точность 3d-генерации , геометрическое разрешение 1536³ и 3.6 миллиарда вокселей для создания моделей с ультра-HD детализацией. Ключевые улучшения: ▪ Генерация лиц с реалистичными контурами и естественными позами, что делает модели максимально правдоподобными. ▪ Точная реконструкция сложных структур из изображений благодаря многоуровневой стратегии генерации, позволяющей улавливать скрытые детали. ▪ Повышенная чёткость и профессиональная детализация: улучшенное качество текстур и корректное выравнивание для визуализаций, близких к оригинальному дизайну. Доступен бесплатный доступ через Hunyuan 3D AI Engine (20 генераций). Решение интегрировано в Tencent Cloud API. Попробовать можно здесь: https://3d.hunyuan.tencent.com @ai_machinelearning_big_data #Hunyuan3D#Tencent#3Dmodeling#AI#UltraHD

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3408 · 18.12.2024 г., 12:10

CLO Virtual Fashion Raises $34.81M CLO Virtual Fashion successfully raised $34.81 million in funding, with a funding round occurring on December 16, 2024. For more information, visit their website: CLO Virtual Fashion. #Funding#CLOVirtualFashion#Investment#Fashion#Tech#3DModeling#VirtualReality#FashionTech#Innovation#Startup#TechFunding#Capital#December2024#Growth#Industry#Development#Design#FashionIndustry#DigitalFashion