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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #971 · 10.04

Если кто-то думает, что настольные игры это скучное перекладывание жетонов с цифрами для душнарей, то посмотрите на "Неон". "Неон" — проект от российских разработчиков в жанре Battle Royale и сеттинге киберпанка. Если киберпанк от настолок ожидать можно легко (видеоигра Cyberpunk 2077 основана именно на настолке 1974 года), то батлрояль это что-то сравнительно новое. По меньшей мере, кажется, что настольному ритму это противоречит: если игрок на личной встрече друзей вылетает из игры навсегда и скучает, то это антипаттерн, и в нормальных играх с проработанной механикой такие вещи стараются не делать (одна из причин, по которым "Мафия" бесконечно хуже, чем "Авалон"). Авторы "Неона", впрочем, решили эту проблему, добавив отдельный дополнительный режим с возрождением: после смерти ты появляешься заново, а игра в таком случае идёт на очки. Причём, довольно хитро сделано, например, так, чтобы убивать только что возродившихся было менее выгодно, чем тех, кто засиделся на арене. Но можно играть и по хардкору настоящий режим на вылет. В остальном очень драйвовая настолка с неплохим балансом, пафосным лутом и простыми правилами, которые постигаются за 10 минут. Присутствует эффект постепенно уменьшающегося мира, как и положено в батлроялях, так что к концу игроки неизбежно стоят рядом и провоцируются на драку. Единственное что, мне кажется, не слишком большая реиграбельность: после пары десятков партий уже будут изучены все предметы и возможные цепочки действий. Надеюсь, авторы выпустят в скором времени дополнение. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #tfdeploy

当前筛选 #tfdeploy清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #274 · 18.03.2017 г., 01:48

https://github.com/riga/tfdeploy Google's TensorFlow framework is taking off big-time now that it's at a full 1.0 release. One common question about it: How can I make use of the models I train in TensorFlow without using TensorFlow itself? #Tfdeploy is a partial answer to that question. It exports a trained TensorFlow model to "a simple #NumPy-based callable," meaning the model can be used in Python with Tfdeploy and the the NumPy math-and-stats library as the only dependencies. Most of the operations you can perform in TensorFlow can also be performed in Tfdeploy, and you can extend the behaviors of the library by way of standard Python metaphors (such as overloading a class). Now the bad news: Tfdeploy doesn't support GPU acceleration, if only because NumPy doesn't do that. Tfdeploy's creator suggests using the gNumPy project as a possible replacement. #Machine_learning