Для особо извращённых, кому не нравится gdscript, но нравится python, кратко хотелось бы рассказать, как делать в Godot всякое при помощи своего любимого языка.

Окружение: win, сборка игры под платформу: win. Предполагается что python (>= 3.7) и pip уже установлены.

Я достаточно размялся, чтобы начать выполнение ваших реквестов. Под Бастией попросили Крыжовку – что ж, вот она.

Вообще, не особо хотел писать про этот случай – он слишком известен и очень подробно расписан в разных источниках, ну да ладно. Зато он, между прочим, является наинагляднейшим примером эффекта кумулятивного действия (он же теория швейцарского сыра), так что именно с этой точки зрения мы его и рассмотрим. Итак, погнали считать дырки.

Готовитесь к собеседованию за рубежом и переживаете за свой английский? Хотели бы работать в международной компании, но сомневаетесь, хватит ли языка? Не уверены, поймут ли ваш акцент? Тогда эта статья может помочь.

Меня зовут Андрей Столбовский, последние 5 лет я работал в Яндексе, а в прошлом году перешёл в Амазон и теперь работаю Software Development Manager в AWS Redshift – это мой первый полноценный опыт работы в международной компании. 

В этой статье хочу поделиться своими наблюдениями и выводами относительно владения английским языком, которые я сделал после прохождения собеседований и поработав почти год. 

Итак, поехали. 

Давайте ненадолго перенесёмся в школьные годы и вспомним уроки математики и физики. Помните, чему равно число π? Естественно, помните, мы же на Хабре! А чему равно π в квадрате? Это тоже странный вопрос. Конечно, 9,87. А чему равно ускорение свободного падения g помните? Ещё бы, это число так тщательно вдолбили в нашу память, что захочешь — не забудешь: 9,81 м/c². Конечно, оно может варьироваться, но для решения базовых школьных задачек мы обычно использовали именно это значение.

А теперь, внимание, следующий вопрос: а с какого это перепугу π² примерно равно g?

Полтора года я занимаюсь разработкой игр, а последние несколько месяцев посвятил созданию своего первого полностью самостоятельного проекта. У меня не было подобного опыта, так как ранее я участвовал в создании игр на должности Unity‑разработчика, и объём моих задач был ограничен. А теперь мне необходимо всё делать самостоятельно. Хоть я и делаю игру для мобильных устройств и веба, но чётко ощущаю, что её разработка затянулась.

В связи с этим я начал часто задумываться над причинами моего столь медленного темпа и смог сформировать несколько советов, основанных на моём опыте. Какие‑то из них могут показаться вам очевидными и лежащими на поверхности, но я считаю, что всё же такие вещи лучше «проговаривать вслух». Сразу хочу отметить, что всё написанное ниже, в бОльшей степени, будет полезно только начинающим соло‑разработчикам или молодым командам из двух‑трёх человек.

Это история про то, как не довести дело до конца, но получить уйму опыта, и вообще ни разу не обломаться.

Итак, у нас был один программист, один художник, абсолютное непонимание рабочего процесса, незнакомый нам игровой движок и желание что-то намутить. Если вам интересно, как в одном месте сошлись карта Вороного, частный случай расстояния Минковского, преобразования над полигонами, процедурная генерация и шумы — и все это в красивой стилизованной обертке, то вам под кат.

Осторожно, очень много картинок!

В 2023 году появилось много всего интересного, связанного с FPGA. Компании ставят рекорды, выпускают новые чипы и разрабатывают технологии, которых не было раньше. Сегодня обо всём этом и поговорим. Что же, самое интересное — под катом.

По мере того как приложение собирает все больше данных, правильное ведение журналов становится решающим фактором для быстрого и эффективного понимания общей функциональности. Это позволяет устранять проблемы до того, как они повлияют на конечных пользователей.

В этой статье мы рассмотрим лучшие практики логирования в Python. Следуя им, вы сможете обеспечить информативность, практичность и масштабируемость генерируемых логов. Давайте начнём!

Потребовалось 10 лет, около 500 учёных и около 600 млн евро, и вот проект "Человеческий мозг" - одно из самых масштабных исследований, когда-либо финансировавшихся Европейским союзом, - подходит к концу. Его дерзкая цель заключалась в том, чтобы понять человеческий мозг, смоделировав его на компьютере.

За время существования проекта учёные из проекта Human Brain Project (HBP) опубликовали тысячи работ и добились значительных успехов в нейронауке, таких как создание подробных 3D-карт не менее 200 областей мозга, разработка мозговых имплантатов для лечения слепоты, использование суперкомпьютеров для моделирования таких функций, как память и сознание, а также для разработки методов лечения различных заболеваний мозга.

«Когда проект начинался, почти никто не верил в потенциал больших данных и возможность использования их или суперкомпьютеров для моделирования сложного функционирования мозга», - говорит Томас Скордас, заместитель генерального директора Европейской комиссии в Брюсселе.

Эта история началась в начале марта этого года. ChatGPT тогда был в самом расцвете. Мне в Telegram пришёл Саша Кукушкин, с которым мы знакомы довольно давно. Спросил, не занимаемся ли мы с Сашей Николичем языковыми моделями для русского языка, и как можно нам помочь.

И так вышло, что мы действительно занимались, я пытался собрать набор данных для обучения нормальной базовой модели, rulm, а Саша экспериментировал с существующими русскими базовыми моделями и кустарными инструктивными наборами данных.

После этого мы какое-то время продолжали какое-то время делать всё то же самое. Я потихоньку по инерции расширял rulm новыми наборами данных. Посчитав, что обучить базовую модель нам в ближайшее время не светит, мы решили сосредоточиться на дообучении на инструкциях и почти начали конвертировать то, что есть, в формат инструкций по аналогии с Flan. И тут меня угораздило внимательно перечитать статью.

За последние пять лет компания под названием Flannery Associates потратила $800 млн на поиск и покупку земли недалеко Сан-Франциско, не объясняя свои мотивы и источники финансирования.

Как передает The Verge, теперь The New York Times и Bloomberg удалось узнать, что за этой компанией стоит группа богатых и известных IT-лидеров, которые надеются использовать землю для строительства нового города.

Недавно мы рассказали о ягодном бизнесе и деятельности агротехстартапов.

Но ягоду мало вырастить, её нужно ещё и собрать. 

При промышленном выращивании ягод в России по-прежнему используют преимущественно ручной труд. Однако наращивание площадей и дефицит рабочей силы способствует увеличению роли механизации и автоматизации в садоводстве. Ягодные компании находят помощников не только среди агрокомбайнов, но и внедряют в отрасль обучаемых роботов. В новой статье мы расскажем о механизации процессов сбора урожая и о роботах-помощниках.

Разработчикам несомненно надо уметь работать с Git и делать это через командную строку. Иногда бывают ситуации, когда просто нет возможности установить на машину альтернативный инструмент с графическим интерфейсом. При этом некоторые задачи удобнее выполнять в специализированных приложениях, и никто не запрещает использовать GUI в собственных проектах.

В этой статье собраны самые популярные графические интерфейсы Git. Есть как бесплатные инструменты с открытым исходным кодом, так и проприетарные решения с дорогими лицензиями. Некоторыми клиентами из статьи я пользовался сам, чтобы в итоге выбрать удобный вариант для своих задач.

Всем привет! Это моя первая статья на Хабр (поэтому не судите строго).

Дело было так: смотрел я как-то в окно и увидел, как человек сидит в машине на парковке и ждет, когда освободится парковочное место. Бывает, что и я сижу в машине и жду, когда же можно будет припарковать своего верного коня. И тут я подумал, а почему бы не подключить Компьютерное Зрение для этого? Зачем я учился разработке нейросетей, если не могу заставить компьютер работать вместо меня?

Изначально идея заключалась в следующем: Модель на базе компьютерного зрения должна через веб-камеру, установленную дома, отслеживать освободившиеся места на парковке и информировать через telegram-бота если такое место появится. Работать будем на Python.

Итак, ТЗ для меня от меня сформулировано, теперь за дело!

Первое с чем необходимо было определиться, это решить, какую модель детектирования объектов использовать. Сначала мой выбор пал на Fast R-СNN. Модель показывала хорошее качество детектирования. Однако после нескольких дней прокрастинации обдумывания реализации я решил воспользоваться более современными и интересными методами и подключить детектор от YOLO (взял не самую новую 4 версию).

Генерация контента сайтов с помощью AI может быть полезна в некоторых случаях. Однако, важно понимать, что AI-сгенерированный контент не всегда будет качественным или соответствовать потребностям вашей аудитории.

В этой статье я расскажу о своем опыте, сколько это стоит и каких можно добиться результатов.