TestFlight Games
@TFGames · Post #1827 · 04.01.2024 г., 21:31
#NSO#VIT#GAMES https://testflight.apple.com/join/ILE6mgKT
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Најди сличен содржај
Изворен канал @pythonotes · Post #164 · 14 окт.
🙄Разминка для ума! Треугольник Серпинского, интересная фигура которую построить достаточно просто. Алгоритм такой: 1. создаём любые 3 точки на плоскости 2. из этих точек случайно выбираем любую, как начальную 3. случайно выбираем любую точку из этих же трёх точек как цель 4. перемещаемся в сторону цели на половину расстояния 5. повторяем бесконечно с пункта 3 Если сделать достаточно много итераций то вырисовывается интересная фигура. Треугольник, в который вписаны более мелкие треугольники. Это самый настоящий фрактал! Я собрал пример построения такой фигуры на базе Qt. 🌎 Код можно посмотреть здесь. С помощью paintEvent я рисую точки по озвученному алгоритму. Каждые 10 секунд либо по клику на виджете строится следующий треугольник. Особенности примера: 🔸 Атрибут Qt.WA_OpaquePaintEvent позволяет сохранить то, что было нарисовано в прошлой итерации. Таким образом мы видим постепенное наполнение точек а не мелькающую одну точку. 🔸QTimer позволяет создавать отложенные вызовы один раз или с повторением через интервал. 🔸QColor.fromHsv() позволяет создать рандомный но предсказуемый цвет с помощью HSV схемы. Не слишком светлый и не слишком тёмный но всегда с разный. Рандомизации подвергается только смещение по цветовому кругу (Hue), яркость (Value) и насыщенность (Saturation) можно контролировать отдельно в своих пределах или оставить статичными. Обычный рандом цвета по RGB не даёт такой предсказуемый результат. 🔸 Каждый новый цикл с новым треугольником предварительно затемняет предыдущие через этот вызов painter.fillRect(rec, QColor(0, 0, 0, 100)) То есть полупрозрачный цвет. Таким образом, чем старше треугольник, тем он темней. Если сделать виджет фулскрин, то у нас получится некий ScreenSaver))) 🔸 Да, я знаю, что рисование в Qt не самый лучший способ сделать этот пример) Скорее всего самый НЕподходящий. Попробуйте сделать тоже самое но другими средствами. #qt#source#tricks
Резултати
Пронајдени 2 слични објави
Пребарај: #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