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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #846 · 22.07

Несколько лет назад по сети разошёлся один видеоролик с демонстрацией концепции игры. Оказывается, автор не бросил затею, и всё это время собирал команду и делал релизную версию. И вот игра вышла несколько дней назад под названием Viewfinder, я сразу купил и прошёл. Чтобы понять, в чём прикол, посмотрите кусочек моего геймплея ниже. Viewfinder это в чистом виде паззл. Хоть и есть некая претензия на сюжет, игровой процесс всё равно состоит из того, что вы последовательно решаете задачки, используя показанный принцип. Сами задачки интереснее и сложнее, чем, например, в The Entropy Centre. Но всё равно я мало где надолго задумался, кроме задачи с арбузом (кто проходил — напишите, быстро ли смогли догадаться). Однако, вот этот вот переход при размещении фотографии каждый раз ощущается очень кайфово. Ты прям ждёшь очередного места в игре, где нужно будет это сделать. Создаётся даже ощущение, что игра эксплуатирует свою основную механику недостаточно интенсивно (хотя на ней буквально построено абсолютно всё). В какой-то момент авторы частично лишают нас этих возможностей, и все такие уровни я прошёл без удовольствия. Ну и фишку с таймером запускают слишком поздно, уже в самом конце. Короче, классный пример инди с крутой идеей и качественной реализацией. Если вы по моему совету поиграли когда-то в Superliminal, и вам понравилось, то эта тоже зайдёт. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mdl

当前筛选 #mdl清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15271 · 05.11.2025 г., 12:30

#cplusplus#arm#baidu#deep_learning#embedded#fpga#mali#mdl#mobile#mobile_deep_learning#neural_network Paddle Lite is a lightweight, high-performance deep learning inference framework designed to run AI models efficiently on mobile, embedded, and edge devices. It supports multiple platforms like Android, iOS, Linux, Windows, and macOS, and languages including C++, Java, and Python. You can easily convert models from other frameworks to PaddlePaddle format, optimize them for faster and smaller deployment, and run them with ready-made examples. This helps you deploy AI applications quickly on various devices with low memory use and fast speed, making it ideal for real-time, resource-limited environments. It also supports many hardware accelerators for better performance. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite