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: #vit

当前筛选 #vit清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2854 · 08.08.2025 г., 06:05

#вакансия#ML#CV#Engineer#Senior#YOLOv5#YOLOv8#EfficientDet#EfficientNet#ResNet#ViT#DeepLab#ObjectTracking#SQL#Docker#k8s#Remote Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab. ○ Object Tracking. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (170-300k для middle, от 300 до 500к на руки для senior в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). 👉 По всем вопросам и с резюме пишите @PrometeiArt