Исходя из того, что предыдущую статью не заминусовали и даже не сильно критиковали, попробую продолжить серию и поделиться с проблемами некоторых различий типов данных в MS SQL и PostgreSQL.

Почему с некоторыми монстрами интересно играть? Графика тут конечно играет определенную роль вначале, красивая картинка радует глаз, а музыка берет за душу. Но если враг тупит, если поведение читается на раз-два, то внимание игрока начинает подмечать ошибки в целом, быстро разрушая общее впечатление, даже графоний не поможет, так устроено внимание человека. Среднее время удержания внимания на элементе игровой механике или поведении составляет не больше пяти минут. Дизайнеры игр об этом знают и стараются в пределах этого времени переключать внимание игрока на что-то другое. Вернемся к AI монстров, это же правило действует и здесь, если в течение пяти минут, NPC не показывает новых приемов в бою или поведении, то игроки считают его "тупым", много тупых и однотипных в поведении монстров вызывают только раздражение. Можно много говорить о быстром развитие ИИ общего назначения, увидеть его применение в играх, выходящим за рамки общения и диалогов вряд-ли получится в этом десятилетии. Поэтому нам остается применять проверенные временем поведенческие деревья (BT, Behavior Tree, GOAP), но тем не менее очень мощные и нейронную сеть общего назначения на печеньках и кофе.

Фото до (слева) и после (справа) калибровки камеры

В первой части статьи мы немного поупражнялись на яблоках, чтобы понять, как 3D-объекты проецируются на 2D-плоскость фотографии. Заодно мы описали математическую модель камеры и ее параметры.

Знаешь параметры — живешь в Сочи можешь восстановить 3D-сцену или ее характеристики: высоту здания, расстояние до пешехода, загруженность самосвала. Словом, сплошная польза для целого ряда отраслей. 

А вот как именно определить эти заветные параметры, так и осталось за кадром. К тому же мы рассматривали простейшую модель pinhole, но в реальной жизни все сложнее. У большинства камер есть линзы, которые искажают изображения (вспомните эффект fisheye). Все эти «рыбьи глаза»‎ и другие отклонения нужно как-то корректировать.

О том, как восстанавливать параметры камеры (калибровать ее) и нивелировать искажения (дисторсию), читайте в этой публикации.

Также из нее вы узнаете:

• как выглядит математическая модель калибровки и дисторсии;

• как собрать датасет для калибровки;

• какие есть методы калибровки;

• детали одного из этих методов.

Стек: OpenAPI, Spring Boot, Gradle

Небольшой гайд по генерации серверной и клиентской части в Spring Boot приложении.

Краткое содержание:

• Подготовьте репозиторий, в котором будут располагаться спецификации. Выделите отдельные директории для каждого сервиса и каждой версии спецификации внутри сервиса. Разделите спецификацию на удобные для работы части. Подготовьте техническую учётную запись с помощью который можно получить доступ к репозиторию.

• В сервисе-сервере сгенерируйте сервер по спецификации. Настройте созданные контроллеры/имплементируйте интерфейсы.

• В сервисе-клиенте сгенерируйте клиентскую часть по спецификации. Подключите сгенерированного feign клиента.

Хотя сейчас я работаю в ИТ-отрасли, много лет назад я верстал рекламную газету, и с тех пор дизайн – мой профессиональный навык и увлечение за пределами профессии.

Сделать диаграммы привлекательными гораздо проще, чем вы думаете. Получить рекомендации на все случаи жизни не выйдет, но освоить несколько приемов в Excel и узнать азы теории, вы сможете за 10 минут. 

Из тридцатилетнего опыта и десятков прочитанных книг я выбрал семь полезных приемов. Их мы и разберем в этой статье в блоге ЛАНИТ.

В данной статье описывается, как настроить вход по технологии единого входа (SSO) по протоколу SAML в Yandex Cloud через Access Management платформу с открытым исходным кодом OpenAM.

Введение

С тех пор, как год назад вышел ChatGPT, индустрия генерации цифрового контента находится в суматохе. Всех постепенно начинает вытеснять ИИ. Ряд художников, авторов, исполнителей, и даже звукозаписывающие компании подали многочисленные иски против компаний, занимающихся искусственным интеллектом, в основном против OpenAI. Все они касаются одного: обучающих данных. Компании ходят по всему интернету и собирают миллиарды фрагментов текста/звука, а также миллионы изображений в дата-сеты для тренировки своих моделей ИИ. Естественно, авторам или владельцам контента за это никто не платит, и их даже вообще никак не нотифицируют. Развитие технологии превыше всего.

Чтобы пресечь такой сбор данных, Reddit и X этим летом запретили доступ к своим API сторонним приложениям. Но обычные дизайнеры и цифровые художники не имели никакой возможности противостоять использованию их работ для обучения новых коммерческих ИИ. Теперь в их руках появляется более радикальный инструмент: система Nightshade. Которая отравляет любое изображение, которое ИИ просканировал без твоего разрешения.

Многие начинающие изобретатели видят свой путь к богатству примерно так:

1.      Создать гениальную разработку

2.      ?

3.      Profit!

Нельзя назвать эту схему неверной. Но для того, чтобы она заработала и начала приносить доход, нужно разобраться со вторым пунктом, понять, как превратить новое решение в прибыль. В этой статье обсудим способы заработка на изобретении.

В статье речь пойдёт про машинное обучение. Приведу одно из определений этого понятия: использование математических моделей данных, помогающих компьютеру обучаться без непосредственных инструкций. Машинное обучение является одним из направлений искусственного интеллекта.

Выполняется обучение модели на множестве данных, сохранение весов (параметров) модели и использование сохранённых параметров для быстрого принятия решений. Обучение может длиться долго и требовать больших вычислительных мощностей и множества данных; обученная модель работает быстро и на слабых компьютерах. С помощью такого подхода выявляются закономерности в данных, качество результатов напрямую зависит от объёма данных для обучения.

В данной статье я хочу раскрыть суть машинного обучения на примере создания искусственного интеллекта для математической игры Баше (названа в честь французского поэта и математика Баше де Мезириака).

У тебя часто было такое, что хочешь посмотреть какой-нибудь старый контент, но не можешь вспомнить где он находится или не можешь его найти? Возможно, автор просто удалил контент или его заставили удалить неугодное.

Со времен появления Интернета уже потеряно более 75% информации, то есть современный интернет представляет собой то ещё дырявое ведро, коллапса спасает эмиссия тиктоков.

На самом деле, большинство потерянного контента представляло интерес в основном только для нетсталкеров. Однако нельзя угадать какая информация станет критически важна ретроспективно.

Во времена цензуры и самоцензуры, а также постоянных кибератак мы начинаем наш путь добычи и защиты чужой информации.

Вторая статья по теме, развивающая мои теоретические выкладки про наследование реализаций из первой части. В этой части пойдет речь о доступе к данным через цепочку вложенных структур. Все также никакой лишней нагрузки в виде: Rc, RefCell, и тд, только no_std и немного nightly в конце. Но чтобы понимать происходящее требуется изучить первую статью: ссыль, хотя и будет предоставлена совсем минимальная вводная.

Крупнейшая американская сталелитейная компания делает ставку на то, что ядерный синтез поможет ей избавиться от выбросов углекислого газа и обеспечить энергией один из самых энергоёмких производственных процессов в мире.

В рамках первого в своём роде партнёрства между крупной промышленной компанией и стартапом в области ядерного синтеза, Nucor и Helion Energy планируют создать термоядерную электростанцию мощностью 500 мегаватт, которая будет размещена на одном из сталелитейных заводов Nucor в США к 2030 году, сообщили компании.

Этого количества электроэнергии будет достаточно для питания нескольких сотен тысяч домов, что примерно соответствует мощности обычной электростанции. Nucor инвестирует $35 млн в компанию Helion, за которой стоит генеральный директор OpenAI Сэм Альтман.

Чем же так занимательно число 6174? Казалось бы, это обычное натуральное чётное четырёхзначное число. Не лучше и не хуже, чем, скажем, соседние 6173 и 6175. Оно даже не является простым. Тем не менее, это число имеет своё собственное название — постоянная Капрекара. А ещё оно относится к так называемым «числам великой радости».

Давайте разбираться, что же в этом числе такого особенного. Займёмся несложными вычислениями...

Собственный мессенджер в скрытой сети

Поднимаем XMPP сервер в I2P. Статью также можно использовать как общее руководство по настройке и других сервисов в скрытой сети, а как именно, читайте далее...