Разработка

Кажется, только что испытал на себе новый вектор атаки на айтишников. Почему думаю, что на айтишников? Потому что через LinkedIn и, очевидно, с айтишников есть, что взять.

За время существования индустрии разработки игр формул разных механик, способных развлечь нас, придумали не одну сотню. Что-то умерло засветившись в паре игр, что-то ушло со временем, какие-то существуют до сих пор. Есть и такие, которые не просто выжили, но стали мейнстримом, хотя только портят нервы игрокам. Игровой дизайн большинства старых игр, от второго фолыча до первого FarCry и пятью активными перками, пусть и не был вершиной искусства - затягивал не хуже современных песочниц с миллионом активностей. Редкую игру захочется пройти второй раз, а как вспомню, что на прохождение можно потратить под сотню и больше часов - думаю, а оно мне действительно было надо? Можно же было заняться чем-то более интересным. Я знаю, чем закончился второй фолыч, знаю это уже четвертый раз, но каждый раз игра удивляет меня чем-то новым. А вот нового "Аватара" бросил на половине, слишком много всего и все недоделанное, и прозрачные стены... просто бич игры. И тут вопрос, чего-то не хватает в этой раздутой, перекачанной сотней механик игре? Только задумайтесь - в аватаре больше сотни основных механик, которые влияют на окружение. Может в играх что-то потерялось? Хотя "потерялось" - звучит странно - за столько лет индустрия только создала просто море всего нового. Статья ориентирована на "побурчать", так что не ждите каких-то великих секретов и тонкостей мастерства.

Проверка небольших чисел на простоту - популярная подзадача в спортивном программировании. И тест Миллера-Рабина, пожалуй, наиболее популярный из простых алгоритмов для этого.

У меня давно было желание с ним поиграться, стараясь оптимизировать различными способами. Например, векторизовать и посмотреть, станет ли быстрее.

По случаю выхода версии 0.12.0 языка Zig я снова решил написать статью об этом языке. И в этот раз о том, что изменилось в языке относительно версии 0.11.0. Сразу уточню, что я не буду описывать все изменения. Ссылка на примечания к выпуску под цифрой выше. Список изменений хоть и нетакой большой, как у версии 0.11.0, не все изменения мне интересны. Я опишу только те, что мне показались более важными для языка. Да, и если уж делать полный обзор, нужно давать подробные примеры - более детальные, чем те, что предложены в примечаниях к выпускам. Потому что не все изменения будут понятны сразу, нужно сделать сравнение. Это не претензия к авторам, просто есть детали, которые понятны только на более конкретных примерах (если прочитать между строк, то это я нифига не понял).

Приветствую, Хабр!

В статье хочу показать процесс снятия чипов в BGA корпусе и установки на новую плату не перекатывая шарики. Опишу некоторые нюансы, которые позволяют осуществлять данную операцию более или менее безболезненно.

Салют, Хабр! На связи Игорь Пасечник — технический лид направления XR RnD SberDevices. Сегодня я хочу рассказать про одно из наших направлений исследований — разработку генеративных моделей для 3D-контента. 

Современные методы генерации 2D-контента, такие, как 2D-диффузионные модели (Kandinsky 3.0, SDXL), уже достигли впечатляющих результатов и несколько лет являются неотъемлемой частью современности, генеративные видео модели также активно развиваются. Кульминацией развития таких подходов, вероятно, станет представленная не так давно модель Sora. Тем не менее большинство из этих моделей до сих пор испытывают проблемы при генерации консистентных 3D-сцен и объектов.

С другой стороны стороны, существует конвенциональная 3D-графика, а также огромная индустрия и множество прикладных областей, включая игры, XR, дизайн, архитектуру, маркетинг, 3D-проектирование, где используются пайплайны на основе 3D-графики и производится контент на их основе. Методы создания 3D-моделей, такие, как ручное моделирование, 3D-сканирование и фотограмметрия, могут быть трудоёмкими, дорогостоящими и требующими специальных навыков. 3D-продакшн в общем виде использует множество инструментов для создания и рендеринга тяжелой фотореалистичной графики, адаптация генеративных 3D-пайплайнов под такие подходы достаточно тяжела из-за множества инструментов, которые такие пайплайны должны поддерживать. Также адаптация больших латентных генеративных 2D-моделей вроде SORA для прикладных задач фотореалистичной графики может стать альтернативой классическми пайплайнам на основе физического моделирования. Тем не менее, на текущий момент пайплайны работы с графикой, использующие базовый набор примитивов, включая меши, PBR-текстуры, простые модели освещения, закрывают множество прикладных задач и также могут быть востребованы у массового пользователя в случае их демократизации.

Если при разработке электроники вы часто сталкиваетесь с задачей собрать в кучу россыпь модулей и проводов на столе, чтобы иметь возможность производить отладку в другом месте, эта статья для вас.

Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании RAFT. Сейчас технологии AI применяются и развиваются во многих сферах деятельности человека, в особенности LLM, про которые уже слышал каждый. В большинстве случаев подобные технологии реализуют на Python, используя различные библиотеки, такие как pytorch, tensorflow, jax. Все они имеют свои преимущества и недостатки. Например, всем известная скорость вычислений.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Соловьев, я разрабатываю интерфейсы международных платежей в Тинькофф Бизнесе. Уверен, многие хотят писать надежный, поддерживаемый, но при этом лаконичный код. Как найти баланс?

TypeScript упрощает разработку веб-приложений ценой роста кодовой базы. В большинстве случаев накладные расходы, связанные с аннотацией типов, невелики и полностью компенсируются выигрышем в надежности и поддерживаемости кода. TS всеми силами пытается облегчить нам работу за счет мощной системы вывода типов, но компилятор языка не всесилен, и порой нам приходится самим указывать, какие типы мы хотим видеть.

Частный случай решения проблемы сужения типов — функции-тайпгарды. Это полезная фича языка, но ее применение может привести к появлению однотипного кода и даже увеличить риск возникновения багов. В статье рассмотрим проблемы, связанные с использованием функций-тайпгардов и один из способов их решения — создание обобщенных фабрик.