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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #949 · 26.01

На выходных попробовали Трон Кубов. Это такая полудуэльная игра на сражение между разными персонажами. У игры фантастически крутой продакшен — каждый планшет героя оформлен в своём стиле со своими цветами, кубики сделаны с персональной текстурой и гранями, своя колода карточек и жетоны состояний. Вообще, каждый персонаж это просто такая мини-коробочка со всем необходимым, можно носить на турниры (под это, собственно, игра изначально и создавалась). У каждого персонажа свои способности, но сам игровой процесс одинаковый: бросаешь кубики, и по ним определяешь, какую из способностей активировать. На кубики можно влиять: во-первых, выбирать, какие и сколько раз перебросить; во-вторых, играть с руки карты вроде "Установи любой кубик в желаемое положение", "Скопируй один из выпавших кубиков", "Измени значение на единицу". Игра моим друзьям очень понравилась, а ещё она оказалась на удивление сбалансированной: первую партию сыграли вничью, во второй мы убили соперников, когда у нас самих оставалось 2 жизни из начальных 50. Задумался в целом о рандоме в играх. Кит Бургун пишет, что синглплеерные игры без источника случайности вообще не могут существовать, потому что иначе они превращаются в пазлы: для каждой ситуации находится и фиксируется оптимальный ход, игра становится решённой (solved). В играх против других людей ваш соперник является источником случайности для вас, потому что вы не знаете, как он думает. И всё-таки, добавление случайности в саму механику часто очень важно. Бывают игры с огромным пространством неоднозначных решений, как, например, шахматы или го. У них есть своя интересная специфика, но нередко они требуют очень длительного обдумывания хода, потому что человек начинает перебирать это пространство в глубину, и делает это сравнительно медленно. Бывают игры с очень маленьким пространством решений, например, крестики-нолики, и любому взрослому играть в них скучно. Найти баланс довольно сложно, поэтому (по крайней мере среди казуальных игр) хорошо работает следующая механика: игрок с помощью случайности либо получает небольшой кусочек пространства решений, либо ему меняют веса в этом пространстве так, чтобы его настоящий выбор был не таким большим. В добавок это создаёт мета-игру на риск, повышает реиграбельность, а ещё позволяет более слабому игроку выиграть за счёт удачи — очень хорошие свойства для казуальной настолки. Впрочем, в такой системе тоже не слишком легко сбалансировать процесс. Иногда от случайности может зависеть слишком многое, и мы получим Монополию или Колонизаторов, в которых скилл вообще не влияет на победу. Иногда случайность добавлена, но она скорее мешает: в Brass шесть разных действий, доступных с помощью карт, но только в одном важно, какая именно карта вам пришла. Иногда случайность добавлена и не работает как надо: в Hearthstone порядок прихода карт почти не влияет на решения игрока — он всегда играет оптимальную карту в конкретный ход. А иногда рандом приводит к злоупотреблению другими аспектами игры: в Baldurs Gate 3 из-за броска одного кубика может зависеть результат сложнейшего боя, поэтому иногда выгоднее просто перезапускать сохранение, пока не выпадет, как надо. Так что задача геймдизайнера отнюдь не становится простой при работе со случайностью. По первым двум партиям кажется, что авторы Трона Кубов вполне справились с управляемым рандомом, но евро-игрокам скорее всего такая степень случайности будет казаться большой, да и стратегически игра совершенно не глубокая. В любом случае, продолжим играть, пока не надоест :) #games

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #databricks

当前筛选 #databricks清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2587 · 02.03.2025 г., 12:04

Ищем Data Engineer (Middle/Middle+/Senior) в аутстафф-компанию Top Selection для работы над зарубежным ритейл-проектом. Грейд: Senior Название компании: Top Selection Локация: Не важно Часовой пояс: МСК Предметные области: ритейл Формат работы: Удалёнка Мы ищем Data Platform Engineer с опытом работы в Microsoft Fabric или Databricks для построения и оптимизации дата-платформы в ритейле. Основная задача – разработка облачной платформы обработки данных, интеграция с различными источниками и аналитика в реальном времени. Работа в ритейле требует глубокого понимания данных о продажах, цепочке поставок, потребительском поведении и управлении товарными запасами. Обязанности: Ключевые обязанности (MS Fabric): - Проектирование архитектуры данных на Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouses, Synapse Data Warehouse, Power BI). - Разработка и внедрение ETL/ELT-конвейеров данных (Fabric Data Pipelines, Azure Data Factory). - Оптимизация хранения и обработки данных в OneLake и Lakehouses. - Настройка Real-Time Analytics (анализ транзакций, логистика, продажи в режиме реального времени). - Интеграция с Power BI и построение семантических моделей. - Оптимизация SQL-запросов для больших объемов данных в Synapse Data Warehouse. - Автоматизация CI/CD-конвейеров (Azure GitOps). - Обеспечение безопасности данных и соответствие стандартам работы с персональными и коммерческими данными. Технологии, с которыми предстоит работать: - Microsoft Fabric: - OneLake (облачное lakehouse-хранилище данных) - Lakehouses (совмещение Data Lake и традиционных DWH) - Data Pipelines (аналог Azure Data Factory) - Synapse Data Warehouse (облачный аналитический движок) - Real-Time Analytics (потоковая обработка данных) - Power BI & Semantic Models (бизнес-аналитика) - KQL (Kusto Query Language) для анализа событий и логов - DevOps & CI/CD: - Azure GitOps, YAML-пайплайны - Автоматизированное развертывание и управление инфраструктурой данных Требования: - Практический опыт работы с Microsoft Fabric или Databricks (или другим релевантным облачным стеком). - От 2 лет опыта в data engineering и облачных хранилищах данных. - Глубокие знания SQL, Python, Spark/PySpark, T-SQL. - Опыт оптимизации SQL-запросов и работы с большими объемами данных. - Понимание архитектуры баз данных и lakehouse-концепции. - Опыт работы с ETL/ELT-процессами, DataOps, CI/CD для данных. Пожелания: Будет плюсом: - Опыт работы с потоковыми данными (Kafka, Event Hubs, Stream Analytics). - Знание ритейл-данных (ценообразование, товарные запасы, программы лояльности). - Опыт работы с Delta Lake, Databricks ML. - Оптимизация SQL-запросов и настройка кластера Spark. Сертификации (желательно): - Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate - Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate - Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional Контактные данные: @mherchopurian / @datasciencejobs #вакансия#DataEngineer#Middle#MSFabric#Databricks#Удаленно

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15513 · 20.02.2026 г., 14:30

#python#agents#claude#cursor#databricks#vibecoding The Databricks AI Dev Kit enhances AI-driven development by providing your coding assistant (Claude Code, Cursor, etc.) with trusted Databricks knowledge and best practices. It includes a Python library, MCP server with 50+ tools, markdown skills teaching Databricks patterns, and a web-based builder app. You can build Spark pipelines, jobs, dashboards, knowledge assistants, and deploy ML models faster and smarter. The benefit is that your AI coding assistant gains direct access to Databricks functionality and patterns, enabling you to develop data and AI applications more efficiently with built-in governance and best practices. https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2029 · 15.04.2024 г., 16:25

#вакансия#удаленно#dataengineer#de#spark#databricks#kafka # Ищем Data Engineer на проектную занятость в Dodo Engineering (возможен неполный рабочий день) Компания: Dodo Engineering Локация: Remote Должность: Data Engineer (middle+/senior/lead) Занятость: проектная, на 3-6 месяцев, возможен вариант на неполный рабочий день (4 часа). Вилка: 350 000 - 500 000 р Формат: ГПХ\ИП О команде Мы разрабатываем платформу данных для it команд в Dodo. На данный момент перед нами стоит амбициозная задача по оптимизации затрат на дата платформу, поэтому в усиление нашей команде ищем на проектную занятость data engineer. Срок проекта - 3-6 месяцев. Мы ищем коллегу с бэкграундом в разработке, уверенным знанием Spark, Spark SQL. Если работали с databricks — будет большой плюс. Наш стек технологий: У нас современная платформа, которая базируется на облачных сервисах Azure Databricks. Данные загружаем с помощью debezium или принимаем события в Event Hub (Kafka). Храним в Delta Lake, всё раскладываем по слоям и Data Vault. Витрины храним в Kusto, а визуализация в Superset. Основной язык — python. Чем предстоит заниматься: - Оптимизация витрин, помощь другим командам в работе с данными и нашим инструментом - Оптимизация процессов в databricks для снижения затрат на compute и storage - Развертывание и обслуживание data сервисов Требования: - Уверенное владение одним из языков программирования: Python, Scala, Java. - Построение пайплайнов данных с мониторингом и логированием; опыт в оптимизации/изменении существующих пайплайнов. - Spark, Spark Streaming (у нас Structured Streaming) - Желателен опыт оптимизации аналитического кода Отправить резюме и задать вопросы можно тут: @AKoronnova 👉 Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3425 · 18.12.2024 г., 12:12

Databricks Secures $10B Funding Round Databricks has successfully raised $10 billion in a funding round that concluded on December 17, 2024. For more details, visit Databricks. #Databricks#Funding#Tech#Investment#Data#Cloud#Analytics#Software#BigData#Startup#Round#Financing#VentureCapital#Database#Platform#Enterprise#AI#ML#SaaS#Growth#Innovation

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3881 · 15.01.2025 г., 10:00

Major Funding Rounds Announced Multiple companies secure significant funding this month: - Databricks: $5B on Dec 17, 2024. - Nordic Investment Bank: $795.2M on Jan 9, 2025. - Brex: $235M on Jan 13, 2025. - Bjelin Group: $204.31M on Jan 13, 2025. - Caidya: $165M on Jan 13, 2025. - Harbinger: $100M on Jan 14, 2025. - Vita Group: $84.53M on Jan 10, 2025. - Aerin Medical: $32.5M on Jan 13, 2025. - Clear Labs: $30M on Jan 13, 2025. - Labviva: $25M on Jan 13, 2025. - Raspberry AI: $24M on Jan 13, 2025. - Conceivable Life Sciences: $18M on Dec 17, 2024. - Pimax VR: $13.64M on Jan 13, 2025. - Intelex Vision: $6.82M on Jan 13, 2025. - bythen: $5M on Jan 14, 2025. - Genesy AI: $4.82M on Jan 14, 2025. - Primus: $3.5M on Jan 13, 2025. - Wultra: $3.09M on Jan 15, 2025. - BIMINI Biotech: $3.06M on Jan 13, 2025. - Red Sky Health: $3M on Jan 13, 2025. Details can be found in the respective links. #Funding#Investment#Databricks#NordicInvestmentBank#Brex#Caidya#Harbinger#VitaGroup#AerinMedical#Labviva#RaspberryAI#ConceivableLifeSciences#PimaxVR#IntelexVision#GenesyAI#Wultra#AI#VC#Healthcare