Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Краснодар, Краснодарский край, Россия
- Works in
- Date of birth
- Registered
- Activity
Specialization
Fullstack Developer, Technical Support Engineer
Senior
Web
Restful WebServices
RESTful API
FullStack
NestJS
Vue.js
TypeScript
TypeORM
C#
Python
Ну как я понял из оригинального видео - эти интервалы (deltaTime) могут отличаться на разных машинах. Поэтому мы и передаем его в качестве параметра в методы update(). По идее это и есть адаптация. Я думаю в любом случае это можно проверить - адаптируется игра или нет.
Еще в данной статье не было сказано про переменную которая отвечает за игровое время, но в полной версии игры она есть (speed в классе Game). Возможно вы ее имели ввиду. Во второй части напишу про нее.
Описали бы в статье. Народ подсказал бы)
Можете поделиться кусочком кода. Доработаю)
Неплохая идея.
Автор видео кстати не объяснил, почему мы здесь вообще массив используем. Нельзя ли просто по нажатию/отпусканию клавиши менять скорость игрока ?! Но я так понял это какая-то общепринятая практика.
У программирования нет цели - только путь!
В четвертых. Наверное, самое главное, подобные геометрические утверждения могут служить наглядной интерпретацией какого нибудь факта из смежной математической дисциплины (например, алгебра и даже анализ), что позволит легко доказать ту или иную гипотезу.
DataGrip - это, как по мне, единственный инструмент который правильно визуализирует диаграмму таблиц БД (констрейнты и т.п.). Также с его помощью проектировать БД - одно удовольствие.
https://www.jetbrains.com/help/datagrip/creating-diagrams.html
Имхо. Не смотря на всю мою любовь к C#, все-таки async/await лучше начинать учить с JS, коллбэкс и промисов)). А потом проводить аналогии с Task-ами в C#.
Я вот тоже недавно баловался...аш на C#
https://habr.com/ru/post/708928/
Тоже в свое время хотел кликер такой написать, чтобы в одной игрушке участвовать в боях с крипами)
Если кто знает подобные библиотеки для C# - буду признателен)
Я нашел эту статью, наверное, за день до публикации. Неплохой обзор. Но у Хайкина вывод алгоритма обратного распространения будет получше.
Если посмотрите по коммитам, сначала я вообще хотел нагенерить сам обучающую выборку в пейнте)) Но после 2К изображений мне надоело это занятие и я начал искать...и вышел на mnist))
Да, эксперименты в песочнице меня самого не очень порадовали. Я думал, раз нейронка удачно распознала >95% изображений, то в песочнице она будет почти всегда предсказывать правильно. Но не тут то было. Я заметил, что некоторые цифры она предсказывает лучше остальных.
Нечайно минусовал)
Хорошо, спасибо за совет!
И правда, я немного поэксперементировал с Parallel и PLINQ, но никакого прироста производительности не ощутил.
Идея с оптимизацией поиска смежных вершин отличная. Добавил изменения в проект.
Статья переехала сюда: https://habr.com/ru/post/700462/
Я завидую вам) Универ универу рознь. Я об этом алгоритме узнал буквально несколько месяцев назад. Хотя в универе, я думаю, хватило бы сил реализовать его. Только на каком нибудь Pascal)
Нашел в себе силы для реализации алгоритма Дейкстры) Если кому интересно:
https://habr.com/ru/post/699466/
RabbitMQ теперь надеюсь можно будет поставить согласно скрипту из офиц документации?
В принципе, да. Для работы этого алгоритма поверхность должна быть гладкой. Сложные препятствия из зданий, стен и т.п. обходить он не умеет.