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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #892 · 29.10

Frostpunk — весьма самобытная игра-стратегия с интересной стилистикой. Изначально это видеоигра, но по ней не так давно вышла настолка, которую будут локализовать и официально привезут в Россию. Сейчас уже идёт предзаказ у издательства Фабрика Игр. Чтобы понять, хочу ли я настолку, решил наконец попробовать компьютерную версию, которая давно лежала в листе ожидания. По сюжету климат на Земле превратился в вечную сверхсуровую зиму, цивилизация уничтожена, и только жалкие остатки человечества пытаются выжить. Они нашли огромный угольный генератор (о том, как он появился, рассказывает дополнение к игре) и потихоньку строят город вокруг него. Основные ресурсы это уголь, дерево, сталь и пища, которые нужно добывать разными способами, попутно выстраивая как экономику, так и социальные взаимоотношения. Симуляция в игре прорабатывает действия и состояние каждого отдельного человека. Отправил кого-то работать на плохо отапливаемый завод — у него растёт шанс заболеть, после чего он работать не сможет какое-то время, и эффективность завода снижается. В итоге, заботиться об отоплении нужно не просто так, потому что игра командует, а с вполне конкретной практичной целью. Температура в мире постоянно снижается. Начинаешь ты при -20, а заканчиваешь активные действия уже около -80. У населения есть уровень надежды и уровень недовольства: в мою первую игровую сессию я проиграл как раз из-за его превышения. Нужно правильно выстраивать цепочку законов и других управляющих воздействий, определять направление развития исследований, решать конфликты. Вообще, считаю стратегии такого плана очень полезным опытом, потому что они, хоть и с сильным упрощением, показывают работу процессов на уровень выше, чем индивидуальные потребности человека. Вот ты, как управляющий, видишь, что уголь заканчивается, и, если срочно не добыть его больше, то кухня замёрзнет, тогда не будет еды, все умрут. Отправляешь людей на суточные смены, они возмущаются и называют тебя тираном, но ты то понимаешь, что иначе им же станет хуже. Посылаешь на работу детей и калек — выживание требует, ничего не поделаешь. Чтобы возмущение не росло, строишь дозорные вышки и обучаешь побольше стражи. Кто-то умер — не отвлекаемся от работы, завтра минус семьдесят, если лазареты с больными не обогреть, то умрёт ещё больше. Город в виде концентрических колец вокруг источника тепла — не только очень красивое решение, но и прекрасный образец хорошего UX для стратегии. У тебя все точки контроля под рукой, не нужно постоянно мотать камеру через всю карту. Ну и в целом игра очень логичная, это и плюс и минус. Минус, потому что после двух сессий ты уже будешь хорошо знать, что делать, так что реиграбельность страдает. Ещё заметно, что разработчикам не хватило денег на более дорогие анимации, катсцены, и вообще полировку мелочей. Но первая часть очень популярна, уже анонсирована вторая, авторы заработали, так что ждём всего больше и лучше! А настолку, наверное, возьму. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #datasciense

当前筛选 #datasciense清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2043 · 19.04.2024 г., 16:05

#вакансия#vacancy#job#timeseries #datasciense#remote Вакансия: Middle/ Senior Data Scientist Кадровое агентство: DevHunt ЗП: от 150.000 до 250.000 руб на руки Формат: удаленка Почему стоит выбрать именно эту позицию: - Удаленка с гибким началом рабочего дня - Свобода в принятии решений - Возможности для роста - Никакого тайм-трекинга - Неформальная атмосфера с минимальным числом бюрократии - Проекты не "в стол" - Плюшки IT-аккредитации - Годовые бонусы: х1, х1.5 - ДМС после испытательного срока Чек-лист идеального кандидата: - Опыт ML-разработки на Python от 3х лет - Опыт работы с Pandas, NumPy, SсiPy, scikit-learn, Keras/TensoFlow - Опыт работы с XGboost, LightGBM, Random Forest, линейными моделями, основными архитектурами нейронных сетей. Понимание механизмов их работы - Знание SQL на продвинутом уровне, опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, Oracle, MS SQL и пр.) Опыт работы с *nix системами - Навыки работы с Git и с Conda окружениями Будет плюсом: - Опыт разработки проектной документации в части подготовки разделов по предиктивному анализу - Опыт разработки архитектуры данных и структур баз данных - Знание и опыт работы с ETL/ELT инструментами Знание TimescaleDB, InfluxDB, AVEVA (OSIsoft) PI System - Понимание специфики работы IT-интегратора (outsource) - Опыт работы в нефтегазовой или смежной области Задачи: - Реализации проектов по предиктивной аналитике на промышленных предприятиях - Анализ и прогнозирование временных рядов - Анализ производственных процессов и выработка требований к сбору данных Выбор и обоснование моделей машинного обучения для решения бизнес-задач - Конструирование признаков для ML-моделей (feature engineering) Выбор и обоснование метрик для оценки моделей машинного обучения - Интерпретация результатов функционирования моделей машинного обучения - Разработка и автоматизация ML-пайплайнов Контакт:@barnes_recruiter

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1757 · 03.11.2023 г., 06:02

#вакансия#senior#python#ai#ml#ии#llm#datasciense ML-разработчик / Python-разработчик с опытом внедрения ИИ (Senior) ЗП: договорная, отталкиваемся от пожеланий кандидата Формат работы: full-time, удаленно, в офисе или гибрид Контакт:@pstarasov ❤️ О компанииЛайк: Мы EdTech компания, которая обладает уникальным доменным знанием в области бизнеса. Мы запускаем проект AI практически с нуля, поэтому в нем не будет раздражающего легаси, зато будет готовая инфраструктура и десятки разработчиков, которые могут воплотить в жизнь любые нужные тебе интерфейсы. Твоя задача – помогать в создании AI архитектуры внутри бизнеса, которая изменит рынок образования 🤔 Чем предстоит заниматься: • Создание архитектуры, на основе которой компания переедет на рельсы AI • Писать код руками. Мы ищем играющего тренера, который в будущем будет добирать команду, но основы должны быть заложены самостоятельно • У нас есть несколько направлений, которые мы успешно апробировали в формате MVP: – Продукт: верификация и генерация нового контента основываясь на базе знаний – Сервис-менеджмент: Q&A – Коммерция: технотрипваеры 👨‍💻Требования: • Опыт в Data Science от 2-х лет • Опыт работы с Python от 5-ти лет • Опыт работы с LLM и фреймворками (LangChain или аналоги) • Опыт дообучения моделей • Понимание принципов ООП, паттернов проектирования • Опыт работы с SQL, REST APIs • Будет плюсом опыт работы на уровне Deep Learning 👍 Мы предлагаем: • Возможность работать над интересными и сложными задачами в области ИИ • Удаленную работу из любой страны или работу в офисе в Москва-Сити • Конкурентоспособную зарплату • Работу в компании с IT-аккредитацией • Компенсацию 50% затрат на образовательные программы для сотрудников • Отпуск 28 календарных дней