Пользователь
В мире видеоигр игровая физика играет важную роль, определяя реалистичность и взаимодействие игрового мира с игроком. Что же происходит под капотом? Какие алгоритмы и подходы используются в современных движках? И что же значит «застрять в текстурах»? (спойлер: чушь полнейшая)
В этой статье мы рассмотрим основные принципы и технологии, лежащие в основе работы физических движков, а также предоставим советы по ее оптимизации для улучшения производительности игрового движка.
Это перевод моей статьи на medium.com.
Год назад я провёл краткий обзор по теме переноса стиля. Пару месяцев назад я решил вернуться к этому вопросу и исследовать прогресс за последний год. За это время случилось много значимых изменений: архитектура open-source модели Stable Diffusion стала, лидирующей среди моделей для задач генерации изображений. Особенно её модификация SDXL [1]. Hugging Face превратился в лидирующую платформу для запуска модели Stable Diffusion с помощью библиотеки diffusers [2].
Как всем известно, люди делятся на две категории:
1. Те, кто любит отправлять голосовые сообщения
2. Те, кто кто надеются, что для первых приготовлен отдельный котел
Но мы здесь не для того чтобы осуждать какую-то из этих категорий. Читать сообщения я люблю больше, чем слушать и здесь я расскажу, как я попробовал решить для себя эту проблему.
Если вы C# разработчик, то наверняка вам знаком класс Dictionary. В качестве значений вы, скорее всего, использовали классы. Но что если я скажу, что в Dictionary можно использовать структуры? Не стоит бояться того, что структуры копируются при передаче в метод или возврате из него. Есть способ этого избежать, и это работает быстро.
Друзья, всем привет, вышла в свет новая удивительная технология, на гите она подписана как InstantID : Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds. Но по факту это самый крутой генератор аватарок в мире, который по одной лишь вашей фотографии может создать персонализированное изображение с вашим лицом в любом стиле по текстовому запросу используя SDXL модели Stable Diffusion. Так что к концу этой статьи, у вас так же как и у меня будет десяток новых аватарок и совершенно бесплатно.
В статье много красивых и тяжелых картинок.
Автор: Дмитрий Косаревский
Привет, Хабр! 👋
Меня зовут Дима Косаревский, я инженер данных (DE), увлеченный Data Science и всем, что связано с этим направлением.
Data Science позволяет извлекать ценную информацию из огромных объемов данных при помощи статистических и вычислительных методов.
В последнее время эти ИИ, вроде ChatGPT, врываются прямо во все сферы. И вот благодаря увлечению Data Science можно использовать этих ботов, чтобы помогать людям, да ещё и пообщаться с ними на разные темы. Здорово, правда?
ChatGPT действительно впечатляет. Он не только общается на разные темы, но еще и стихи сочинять умеет.
Вот один из примеров, которые я получил недавно:
В последнее время нам почти каждый день рассказывают в новостях, какие очередные вершины покорили языковые нейросетки, и почему они уже через месяц совершенно точно оставят лично вас без работы. При этом мало кто понимает — а как вообще нейросети вроде ChatGPT работают внутри? Так вот, устраивайтесь поудобнее: в этой статье мы наконец объясним всё так, чтобы понял даже шестилетний гуманитарий!
В августе я уволился с работы, чтобы запустить свою первую мобильную игру. Мой проект провалился, но за 2 месяца я прошел все этапы создания игр. В статье рассказываю про инструменты, как планировал работу, настраивал монетизацию, запускал рекламу, анализировал данные и сотрудничал с издателями.
— Слушай, она меня на кухне не слышит.
— Ну да, далековато. Давай дополнительный микрофон протянем.
<покупается 5 метров кабеля>
— О, классно!
— ...
— Теперь в комнате не работает.
Это продолжение статьи Ирина — опенсорс русский голосовой помощник. Offline-ready - про голосового помощника, не зависящего от крупных корпораций. Расскажу, что улучшилось за два месяца с момента прошлой статьи.
TL;DR> Отлажен клиент-сервер с несколькими микрофонами/машинами; можно командовать по всему дому. Сделан Телеграм-клиент. Несколько новых голосов (TTS). Обработка голоса в контексте (можно делать голосовые игры). Интеграция с Home Assistant. И ЕЩЁ больше плагинов и документации.
В нашей прошлой статье про синтез речи мы дали много обещаний: убрать детские болячки, радикально ускорить синтез еще в 10 раз, добавить новые "фишечки", радикально улучшить качество.
Сейчас, вложив огромное количество работы, мы наконец готовы поделиться с сообществом своими успехами:
Это по-настоящему уникальное и прорывное достижение и мы не собираемся останавливаться. В ближайшее время мы добавим большое количество моделей на разных языках и напишем целый ряд публикаций на эту и смежные темы, а также продолжим делать наши модели лучше (например, еще в 2-5 раз быстрее).
Попробовать модель как обычно можно в нашем репозитории и в колабе.
Ты написал код, отправил его на ревью. Во время ревью тебе указали на ошибку в коде и вернули задачу на доработку. Или текст, отправленный на проверку, получил фидбэк о пропущенной запятой или орфографической ошибке.
Рассуждаем о том, почему не стоит сразу исправлять ошибку и отправлять на повторное ревью. Призываем делиться своим мнением по вопросу в комментариях.
Создаем персонажа, который сам решает, что ему стоит сделать с игроком.
В этой статье я познакомлю вас с методикой проектирования искусственного интеллекта под названием GOAP на примере игры Hitman.
Подобные методики редко применяются в СНГ, но более популярны в зарубежных студиях (чаще всего уровня ААА), где есть отдельный департамент разработки ИИ и вместо готовых ассетов проектируются интереснейшие поведения. Но чем плохо начать сейчас внедрять в наш геймдев эти техники и наконец сделать достойную триплэй игру?
Андрей Акиньшин @DreamWalker хорошо известен в .NET-сообществе: он мейнтейнер BenchmarkDotNet и perfolizer, член программного комитета нашей конференции DotNext, автор книги Pro .NET Benchmarking о том, как правильно бенчмаркать.
А теперь эта книга есть и на русском языке — ее перевод подготовило издательство «Питер». Сделаем важную оговорку: переводил не сам Андрей, так что русскоязычная терминология может отличаться от той, которую выбрал бы он, и «каноническим авторским вариантом» по-прежнему остаётся англоязычный. Но наверняка для многих важна сама возможность прочитать это на родном языке, поэтому с любезного разрешения Андрея и издательства мы публикуем на Хабре фрагмент перевода.
В книге много сказано о бенчмаркинге в целом, поэтому она может быть полезна для самых разных разработчиков, но мы приведём фрагмент о том, что специфично для .NET.
Эта статья является переводом моей английской статьи которую можно прочитать здесь. Заранее извиняюсь за возможные неточности в компьютерной терминологии на русском языке.
Интерфейсы прикладного программирования или API отвечают за большую часть системной интеграции и функциональных компонентов современного вычислительного ландшафта как в потребительской, так и в корпоративной среде.
Правильно сконструированные безопасные API обеспечивают значительные преимущества при создании новой системы, интеграции с другими системами и на протяжении всего жизненного цикла приложения.
Основываясь на опыте автора при внедрении API для различных клиентов в финансовом, страховом, телекоммуникационном и государственном секторах, безопасность часто упускается из виду в пользу упрощенной реализации для конкретного поставщика/продукта, что затрудняет интеграцию и приводит к дополнительным расходам на поддержку и внедрение новых функций.
В этой статье рассматриваются методы проектирования безопасности API в нейтральной для продукта манере, чтобы помочь архитекторам планировать и создавать простые в работе и безопасные API.
Рекомендуемый подход — отделить безопасность API от его бизнес-функций и позволить бэкэнд-разработчикам сосредоточиться только на бизнес-функциях. Когда бизнес-логика для API готова, ее можно опубликовать с помощью общих компонентов безопасности, описанных в этой статье.
В этой статье не даются какие-либо рекомендации по конкретному продукту, но любая современная платформа безопасности/управления API сможет удовлетворить большинство предлагаемых требований, используя имеющиеся стандартные функции.
Автор Лысый Камрад (@LKamrad)
Диск Сабу (инвентарный номер JE 71295) можно увидеть в Каирском музее под стеклом витрины в комнате №43. Ему более пяти тысяч лет, и он найден в гробнице "принца Сабу", недалеко от ступенчатой пирамиды фараона Джосера, но сам артефакт, как минимум, на два-три века старше этой самой древней египетской пирамиды.
Глядя на него, становится до какой-то степени понятен энтузиазм сторонников альтернативной истории и палеокосмического контакта - настолько необычно смотрится этот артефакт.
Легко представить, как с минуты на минуту сюда вбежит запыхавшийся гуманоид в серебристом комбинезоне и сообщит работникам музея, что пять тысяч лет назад оставил своему приятелю Сабу запасной трансфлюкатор от гипердрайва, дико извиняется, но ему необходимо забрать его прямо сейчас.
На написание данной статьи меня подтолкнуло не столь большое наличие текстовой информации по работе с GMap на просторах интернета, как хотелось бы.
Стояла задача визуализировать на карте положение объектов по известным координатам для дальнейшего анализа и выявления каких-либо закономерностей расположения этих объектов.
Первое что могу порекомендовать из своего опыта – начать работать сразу с WinForm, а не с WPF т.к. проще и больше информации можно добыть именно по ней.
Краткий словарь терминов, которые встретятся в моей статье:
Весной мы провели DotNext 2021 Piter. А теперь, пока готовим следующий DotNext (пройдёт 21-22 октября), выложили на YouTube видеозаписи весеннего.
И традиционно представляем Хабру лучшую десятку докладов (составленную на основе зрительского фидбека). Для большей интриги доклады расположены в тексте от десятого места к первому, чтобы можно было до последнего момента гадать, кто лидирует.
Если вы .NET-разработчик, то почти наверняка под катом есть что-то, полезное для вас: там и перформанс, и глубокая отладка, и БД с разных ракурсов, и даже детективное расследование.