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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #905 · 8.11

На выходных попробовали настольного Ведьмака, и у меня скорее положительные впечатления. Самое худшее точно не случилось: это не просто коробка с миниатюрками, а вполне работоспособная и интересная настолка. Ядро игры — сражения на цепочках карточек, и вот эта часть порадовала больше всего. Битвы с монстрами интересные, в меру разнообразные, не слишком простые, сильно зависят от подготовки. В каком-то смысле из-за этого вся остальная игра в виде приключений на карте и прокачки навыков кажется неизбежной рутиной между боями, но с точки зрения эмоциональных качелей — самое то. Из недостатков большинство обзорщиков отмечают даунтайм — то есть длительное ожидание хода других игроков. Могу сказать, что даже при игре на пятерых это не супер критично. У нас самые нетерпеливые игроки начали скучать только на последнем ходу, когда исход партии был решён. Пожалуй, к серьёзным проблемам я бы отнёс отсутствие разных стратегий победы. По сути, способа выиграть два: получать очки за прокачку навыков и получать очки за сражения с монстрами. Причём, в нашем случае выиграл игрок с помощью первого варианта, ни разу за всю игру не подравшись с монстром, что вызывает вопросы к балансу. Хотя, как мы впоследствии выяснили, выиграл он с нарушением правил, но общая тенденция напрягает. Отсутствие стратегий снижает реиграбельность, однако дополнительный контент повышает её, а его то как раз в коробке очень много. Мы едва ли пощупали четверть от всего. Так что с учётом кучи контента, шикарных миниатюрок и прекрасно работающего боевого ядра — очень рад иметь в коллекции эту игру, уверен, соберёмся ещё не раз. Наверное, опытный геймдизайнер мог бы взять и "обезводить" её, выпустив какую-нибудь карточную дуэльку, где были бы только механики цепочек из драк. Но у текущей версии значимый плюс это привлекательность для казуальной аудитории. #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