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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #711 · 24.12

Графика в видеоиграх выглядит, как мультфильм, и отличается от графики в реальном мире либо на фотографии. Причина этого такая: чтобы нарисовать картинку, нам нужно знать, в каких местах какое количество света и цвета. Но свет в реальности — очень сложная фигня, и по факту он отражается от всего подряд, в том числе от незеркальных и неметаллических поверхностей. Ярким летним днём у вас в квартире светло даже там, куда не доходят напрямую солнечные лучи через окна. Трёхмерные мультики и компьютерные эффекты в кинофильмах мы уже научились делать похожими на фотографию, потому что там у нас на каждый кадр есть сколько угодно времени: можно очень подробно обсчитать сцену и определить, как и где расположен свет. Пусть вывод одного кадра займёт час процессорного времени (а рендерят мультики и фильмы на фермах), не страшно, зато красиво выходит. С играми всё хуже: получать картинку нужно сразу. В игре компьютер не знает заранее, в какую сторону я повернусь и на что посмотрю, поэтому нужно уметь вычислять внешний вид изображения на основе геометрии трёхмерной сцены. И делать это для комфортной игры как минимум 60 раз в секунду. Поэтому такое вычисление производят очень приблизительно, чтобы было быстро. Это смотрится неплохо, и мы способны узнать в игре человека, оружие, машину, но всё равно любым невооружённым глазом такое легко отличить от реальности. С развитием технологий и увеличением мощности видеокарт получил распространение метод трассировки лучей: из "глаз" игрока испускается невидимый луч, рассчитываются его отражения и преломления от всех поверхностей на некоторую глубину, а потом смотрят, попал ли этот луч в источник света. Зная его траекторию, мы можем "вернуть" в виртуальную камеру правильное количество света и правильный цвет. Понятно, что таких лучей должно быть очень много, и вот тут современные видеокарты с их параллельными вычислениями уже начинают неплохо себя показывать. Я попробовал Portal with RTX, его можно бесплатно скачать в Стиме, если у вас есть базовый Portal. Да, игра 15-летней давности, как её ни причёсывай, совсем круто не будет. Тем не менее, специалисты из Nvidia поработали над освещением, и местами очень приятно наблюдать, как картинка начинает выглядеть более правильно с точки зрения реальной физики. Массового внедрения технологии, видимо, не стоит ожидать, пока половина геймеров не обзаведутся топовыми видеокартами. И в целом графика впечатляет меньше, чем демка Матрицы. Но всё равно крайне любопытно. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #debugging

当前筛选 #debugging清除筛选
Dasturlash hayoti️️ ️

@dasturlash_hayoti · Post #3951 · 30.08.2025 г., 12:46

#debugging#chatgpt#dasturlash_hayoti ⚡️Debug qilishni osonlashtiradigan oddiy usullar 💻 Kod yozayotganingizda error chiqishi tabiiy. Muhimi — uni tez topish. Mana eng oddiy 3 maslahat: 1️⃣ Print-debugging ◾️ Kod ichiga print() (yoki console.log()) qo‘ying. ◾️ Qayergacha kod ishlayotganini kuzating. ➡️Eng tez va sodda usul. 2️⃣ Debugger’dan foydalaning ◾️VS Code, PyCharm yoki boshqa IDE ichida debugger mavjud. ◾️ Breakpoint qo‘yib, qadam-baqadam kodni ko‘ring. ➡️Murakkab xatolarni aniqlash uchun zo‘r. 3️⃣Error xabarini diqqat bilan o‘qing ◾️ Error chiqsa, ko‘pchilik avval GPT’dan maslahat oladi, keyin xabarni o‘qiydi 😁 ◾️ Aslida, xabarning o‘zi nimani noto‘g‘ri qilganingizni aytib turadi 😅 Error — bu dushman emas, yo‘lboshchi. Uni to‘g‘ri o‘qisangiz, vaqt va asabni tejaysiz. ❓ Siz ko‘proq qaysi usulda xatolarni topasiz? print() qo‘yibmi yoki debugger bilanmi? 💻@dasturlash_hayoti— xatosiz kod bo‘lmaydi😅

Dasturlash hayoti️️ ️

@dasturlash_hayoti · Post #4046 · 07.11.2025 г., 12:17

O'rganish tezligini oshirish: 1% yaxshiroq bo'lish qoidasi Ko‘pchilik dasturlashda "super yulduz" bo‘lishni xohlaydi, lekin bunga qisqa muddatda erishib bo‘lmaydi. Men sizga juda oddiy, ammo kuchli bo'lgan "1% yaxshiroq bo'lish qoidasi" ni taklif qilaman. Qoida mohiyati: Har kuni o‘tgan kundan ko‘ra o‘zingizni atigi 1% ga yaxshilang. Dasturlashda bu nima degani? — Har kuni 15 daqiqa davomida bitta yangi JavaScript Array Method'ini o‘rganing. — Har kuni Git buyruqlaridan bittasini chuqurroq tushunib oling. — Har kuni o‘zingiz yozgan kodning bir qismini Refactoring qilib, uni 1% ga tozalang. Bu kichik qadamlar boshida sezilmasligi mumkin, lekin bir yildan so‘ng siz 37 barobar kuchliroq bo‘lasiz! 1.01³⁶⁵ taxminan 37.78 Muhimi: Katta maqsadlarni emas, balki doimiy va kichik harakatlarni ustuvor qiling. Katta o‘sish doimiy o‘sishdan kelib chiqadi. #Debugging#DasturchiMaslahati#JavaScript 👉@jonibek_turapov

djangoproject

@djangoproject · Post #174 · 22.09.2016 г., 19:16

gc — #Garbage#Collector interface This module provides an interface to the #optional garbage collector. It provides the ability to disable the collector, tune the collection frequency, and set #debugging options. It also provides access to unreachable #objects that the collector found but cannot free. Since the collector supplements the reference counting already used in Python, you can disable the collector if you are sure your program does not create reference cycles. https://docs.python.org/3/library/gc.html

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15329 · 13.12.2025 г., 11:30

#typescript#browser#chrome#chrome_devtools#debugging#devtools#mcp#mcp_server#puppeteer Chrome DevTools MCP lets your AI coding tools like Gemini, Claude, or Cursor control a live Chrome browser for automation, debugging, and performance checks. Install it easily with npx chrome-devtools-mcp@latest in your MCP config, then prompt "Check performance of a site" to auto-record traces, take screenshots, analyze networks, and fix issues reliably. This benefits you by making AI smarter at web coding—verifying changes in real-time, spotting bugs fast, and boosting site speed without manual work. https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14848 · 21.06.2025 г., 00:00

#typescript#blockchain#dapps#debugging#ethereum#javascript#smart_contracts#solidity#task_runner#tooling#typescript Hardhat is a powerful Ethereum development tool that helps you write, test, and deploy smart contracts easily and efficiently. It includes a local Ethereum network for testing without real money, advanced debugging tools to find and fix errors quickly, and a flexible plugin system to add extra features. This makes your development faster, safer, and more convenient, especially if you want to build decentralized applications. You can install it with npm, follow simple setup steps, and access many guides and plugins to customize your workflow. Hardhat is widely used by professionals to streamline Ethereum programming and improve code quality. https://github.com/NomicFoundation/hardhat

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15488 · 13.02.2026 г., 12:30

#swift#analysis#analytics#cocoapods#crashlytics#debug#debugger#debugging#hacktoberfest#layout_debugger#leak_detection#log#logs_analysis#networking#performance_analysis#sandbox#swift#swift6#ui#uikit#view DebugSwift is a comprehensive toolkit that simplifies debugging for Swift iOS apps by providing real-time monitoring of network requests, performance metrics (CPU, memory, FPS), crash reports, and app resources like keychain and user defaults. It includes interface tools for visualizing layouts with grid overlays and touch indicators, plus memory leak detection and console logging. The main benefit is that you can quickly identify and fix issues during development without leaving your app—just shake your device to toggle the debug panel, making troubleshooting faster and more efficient. https://github.com/DebugSwift/DebugSwift