Пользователь
Нейронку можно обучить не только понимать, где на картинке собака, а где кошка. Можно шагнуть дальше, чтобы обучить ее распознавать данные графиков зрачковых реакций на свет и выдавать результат: норма или отклонение.
Эта статья про сверточные нейронные сети, классификацию изображений с помощью моделей глубокого обучения, а также применение Google Colab для написания кода на Python.
Привет, Хабр!
Думаю, все заметили, что технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта появились во многих сферах нашей жизни. Аналитика изображений применяется на производстве, в медицине, в системах управления, в географии.
В сфере спорта также не обошлось без компьютерного зрения. Современные технологии используются для анализа игр и стратегий, предоставляя тренерам и спортсменам ценную информацию, которую сложно или невозможно получить вручную. В частности, в футболе компьютерное зрение используется для трекинга, детектирования действий игроков, вычисления их скоростей и решения многих других задач. Аналитика матча вручную может занимать много времени и требует внимания квалифицированных специалистов, а технологии компьютерного зрения позволяют значительно автоматизировать и оптимизировать процессы.
Одна из задач, которая была поставлена в рамках нашего проекта по футбольной аналитике, заключается в определении команды, к которой принадлежит конкретный игрок. Для человеческого глаза эта задача — проще некуда. Достаточно посмотреть на цвет формы игрока, чтобы понять, в какой он команде. Однако как научить компьютер автоматически понимать цвет? Оказалось, что в общем случае эта задача совсем не тривиальна.
Изначально были попытки обучить на размеченных данных классические детекторы объектов, например, YOLO. Однако оказалось, что модель сильно усложняет задачу — начинает ориентироваться на расстановку игроков, и из-за этого точность становится невысокой. Поэтому возникла идея попробовать более классические и, соответственно, более простые алгоритмы.
Зеркалка — хорошая штука, но смартфон однозначно компактнее и удобнее. Да, мобильная оптика все еще далека до уровня зеркалок, однако получить красивые фотографии человек хочет здесь и сейчас. Как быть? Взамен харда, подключается софт, алгоритмы!
Именно софт смартфона помогает снять фото в HDR или сделать видео менее смазанным. Он состоит из «классических» вычислительных алгоритмов и нейросетей. Вычислительные алгоритмы требуют много ручной работы и глубокого понимания решаемой задачи, зато хорошо работают при ограниченных вычислительных ресурсах. Нейросети прожорливы, но сильно упрощают жизнь разработчику и потенциально позволяют достичь большего. Объединение двух этих подходов даёт замечательные результаты!
Привет! Меня зовут Хамзат. Я хочу поделиться своей историей, успехами и планами на будущее касаемо разработки игровых ассетов и самих игр в целом.
Прежде чем рассказать про архитектуры игровых движков, я подумал, что будет полезно немного рассказать о том, как я понимаю архитектуру ПО и как это связано с играми. Во-первых, они (архитектуры) есть, чтобы бы там не врали про игрострой. Во-вторых, их оказывается больше одной. Это, возможно, поможет вам понять, почему остальные статьи написаны в таком порядке, или без какого-то порядка. В худшем случае, когда вас втянут в спор о том, насколько отвратительны (или, наоборот, потрясающе гениальны) отдельные игровые движки и их архитектуры, у вас будет пара аргументов и понимание что к чему.
Символично, что статья про архитектуру игрового движка появилась после того, как было рассказано про строки, мультипоток, применение алгоритмов: просто оно так и в жизни получается, мы сначала пишем код, редактор, игру - костяк проекта обрастает мясом, и тут нас догоняют проблемы, на которые все забивали, потому что надо было выдать хоть что-то похожее на работающий вариант. Но от того, что мы забивали на проблемы и заметали их под коврик беклога, проблемами быть они не перестали.
Вы не получите из статьи знаний об аллокаторах, контейнерах, или математике, стоящей за физикой игры. Так-же я не ставлю целью научить вас, как применять A* разбиение в поиске пути неписей или моделировать реверберацию комнаты. Вместо этого есть размышления о коде между всем этим. И даже не столько про написание кода, сколько о его организации.
Столкнулся я с ситуацией, в которой нужно было собирать OpenSSL под разные операционные системы и архитектуры процессоров. В сумме насчитывается 5 сборок.
Главной проблемой сборки OpenSSL выступает система сборки - Autotools, ее сложно интегрировать в CMake. В данной статье рассмотрим как приложив минимальное количество усилий перенести сборку OpenSSL на CMake.
Дисклеймер: идея о «безопасных дозах алкоголя» смешна, но еще смешнее и ужаснее выглядит пропаганда «ждановщины», которая лишена конструктива в своей основе. Наиболее адекватное объяснение общего вреда алкоголя изложено в этой лекции профессора нейробиологии Стэнфордского университета доктора Эндрю Губермана. В частности, если 1-2 бокала вина или 2-4 кружки пива в день, или еженедельный загул по пятницам стали для человека нормой – он априори вредит своему мозгу и организму в целом. Новое исследование показывает наглядные изменения в мозге при ежедневном «умеренном потреблении».
Привет Хабр!
В этой статье будет разобрана работа Unreal Header tool, рефлексии, и немного затронем VM.
Если вы планируете переходить с иностранного софта на отечественный и ищете полноценный аналог Unreal Engine 4, то одним из вариантов может стать 3D движок UNIGINE.
Сравниваем основные термины, управление проектами, интерфейс редактора, работу со сценой, настройки проекта и многое другое под катом.
Ремейки успешных видеоигр — частое явление в современной игровой индустрии. И в отличие от совершенно нового проекта, ремейк определенно проще в реализации, поскольку ключевые компоненты игры уже разработаны, опробованы и знакомы игрокам.
Именно эти преимущества вместе с общим трендом побудили меня сделать ремейк ранее созданный игры, когда появилась задача углубиться в Unreal Engine 5 и язык программирования С++. О том, что получилось в итоге, что пришлось изменить и доработать, хочу рассказать в этой статье.
/etc/services знают, что одни сетевые службы используют транспортный протокол TCP, другие же — UDP. Каждый из них имеет свою область применения. Если надёжность соединения имеет приоритет над скоростью передачи данных, то TCP предпочтительнее. Например, для SMTP, или IMAP больше подходит TCP. Обратное тоже верно там, где важна скорость передачи данных, а потеря дейтаграмм или их порядок не критичны — используют UDP. К их числу относятся SNMP, DNS, VoIP и другие службы.
В контексте сетевой коммуникации транспортный уровень выполняет жизненно важную функцию — обеспечивает логическую связь между процессами приложений, работающими на разных компьютерах или серверах. Он отвечает за точную и надёжную передачу данных, гарантируя их последовательность, контроль ошибок и корректировку маршрутов при необходимости.
Транспортный уровень играет ключевую роль в организации обмена информацией: он управляет разбиением данных на пакеты, их доставкой и сборкой на стороне получателя. Это позволяет обеспечить эффективную, безопасную и бесперебойную работу сетевых приложений.
Всем привет. Не так давно добавлял поддержку кастования через 'as' к себе в компилятор и задался вопросом — в каких случаях я получу Compile Time ошибку? Если заинтересовал — прошу под кат.
Привет, Хабр! Сегодня я предлагаю Вам перевод статьи Duomly, посвящённой изучению и практике программирования на языке Python.
Изучение Python не сильно отличается от изучения других языков программирования. Один путь для становления профессионалом в Python (или в другом любом языке) в основном зависит от имеющегося опыта и знаний. Это означает, что опытные программисты уже знакомы с основными концепциями программирования, обычные используют разные методы решения задач, когда как новички — нет.
Не смотря ни на что, имеется несколько вещей общих для всех, одна из них — Вам нужно практиковаться, очень много практиковаться!
Всем привет, меня зовут Аббакумов Валерий.
Я Python разработчик, в основном занимаюсь бэкэндом веб приложений. Хочу написать серию статей для начинающих разработчиков. Посты будут трех уровнях сложности (от меньшей к большей) на разные аспекты языка, с которыми сложно справиться обывателю.
Не хочу лить воды, уверен, применение вы найдете сразу, потому что во-первых декораторы - это красивый синтаксический сахар, во вторых очень мощный прием для решения многих классов задач. В этой статье будет код с кратким разъяснениями и ничего более.
Я прикреплю ссылки на смежные статьи (тоже хороший материал, но ИМХО в них либо странная подача либо некоторая неполнота), мне кажется, что мой материал в разрезе 3 статей на каждую тему будет лаконичней и полней, но тут уже решать только вам, дорогие читатели