Когда речь заходит об асинхронных операциях в Unity, на ум первым делом приходит coroutine. И это не удивительно, так как большинство примеров в сети реализованы именно через них. Но мало кто знает, что Unity поддерживает работу с async/await еще с 2017 версии.

Так почему же большинство разработчиков до сих пор использует coroutine вместо async/await? Во первых, как я уже упомянул, большая часть примеров написана с использованием coroutine. Во вторых, async/await кажется очень сложным для начинающих разработчиков. Ну и в третьих, когда речь заходит о коммерческих проектах, где основным из критериев является стабильность, предпочтение отдается проверенному годами подходу.

Но технологии не стоят на месте и появляются библиотеки, которые делают работу с async/await в Unity удобной, стабильной и самое главное высокопроизводительной.

Для начало придется забыть слово заставить. Задача помочь сотрудникам полюбить зарабатывать вам деньги.

Меня зовут Слава. Я создал и развалил сеть ночных клубов, прошел 300 собеседований на маркетолога, проработал как подрядчик и сотрудник в более 50 компаниях. Сейчас занимаюсь системным маркетингом.

Там, где я работал, были разные системы управления, но всегда работал один и тот же принцип.

Привет, Хабр! Давно у нас в блоге не было расшифровок мастер-классов. Исправляемся. В этом посте вас ждет грандиозное путешествие в мир шрифтов от древнейших времен до наших дней. Если вы хотите понять, каким образом шрифты влияют на наши эмоции и наконец научиться отличать гуманистический гротеск от ленточной антиквы — добро пожаловать под кат. И да, там очень много картинок. Передаем слово автору.

Шутка, написанная гарнитурой Times, на 10 % смешнее той, что написана гарнитурой Arial. Почему? Чёрт знает. Лучшее объяснение, которое я видел: юмор ассоциируется с агрессией, с остротой, с остроумием — а Times выглядит более острым, чем Arial.

Ещё один любопытный эксперимент, в котором участвовало 45 тыс. человек. Заходишь на сайт, тебе показывают статью Дэвида Дойча, британского физика. В статье автор пишет, что сегодня очень трудно внезапно умереть. Например, от инфекционного заболевания или в уличной драке. Лет сто назад это случалось намного чаще. Главный вывод статьи — сейчас мир безопасен как никогда. В среднем, конечно, ведь где-то постоянно идут локальные военные конфликты.

Введение

Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд ошибок классификации с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.

Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.

Задача

Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.

Official translation (with a bit of polishing) is available here.

Очередная вводная статья для начинающих программировать графику реального времени

«Чёрт, я не понял(а), что надо сделать / сказать / ответить» — нервно крутится бегущая строка в голове, когда вы остаётесь наедине с собой во время неловкой паузы. Вы недопоняли, чего от вас хотят и не знаете, как переспросить.

Кратко о главном