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 2 подобни публикации

Търсене: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading