[Перевод] Пишем движок трёхмерного ретро-шутера с нуля

Мне всегда нравились классические шутеры от первого лица 90-х. Я часами просиживал за моим 386-м, играя Doom, потрясённый тем, как кому-то удалось написать код, отрисовывающий на моём экране 3D-графику в реальном времени с отличным разрешением 320x200. Я немного знал программирование (только что начал изучать BASIC), поэтому осознавал, что глубоко внутри это всего лишь куча математики и байтов, записываемых в видеопамять. Но в то время даже массивы для меня были довольно сложным понятием, поэтому я не мог даже начать постигать всю сложность 3D-рендеринга. В то время все писали 3D-движки с нуля, потому что другого способа не было. Но сегодня написание логики 3D-рендеринга с нуля скорее всего окажется плохой идеей. Очень плохой. Почти как изобретение колеса! При наличии огромного количества 3D-движков и библиотек, намного более хорошо протестированных и оптимизированных, чем то, что вы можете сделать сами, нет никаких причин для разумного разработчика начинать писать собственный движок. Если только… Представьте, что вы можете вернуться в машине времени назад в 90-е, когда ещё не было OpenGL и DirectX, не было видеопроцессоров. Всё что у вас есть — ЦП и экран, заполненный пикселями. Вам всё придётся писать самому. Если эта идея кажется вам интересной, то вы не одиноки: это именно то, что можно сделать на такой выдуманной консоли, как TIC-80. ...Далее...

Приглашение на Meetup по компьютерному зрению в Avito, 28 октября

Мы рады пригласить вас на встречу специалистов по анализу данных, которая пройдет в московском офисе Avito 28-го октября. Митап посвящен компьютерному зрению. Вы сможете узнать о передовых достижениях в задачах распознавания лиц и сегментации изображений, о real-time адаптации нейросетевых и классических алгоритмов, а также мы представим наш сервис — AvitoNet. Подробная программа и ссылка на регистрацию под катом.


Читать дальше →

Kaggle: как наши сеточки считали морских львов на Алеутских островах

header_im


Привет, Коллеги!
27 июня закончилось соревнование на Kaggle по подсчёту морских львов (сивучей) на аэрофотоснимках NOAA Fisheries Steller Sea Lions Population Count. В нем состязались 385 команд. Хочу поделиться с вами историей нашего участия в челлендже и (почти) победой в нём.

Читать дальше →

Конкурс идей от ABBYY – куда бежать и что делать

mABBYYlity logoВсем привет. Меня зовут Игорь Акимов, я руководитель направления мобильных продуктов ABBYY. Наверное, многие знают ABBYY по лучшим словарям Lingvo и помощнику любого студента FineReader, но кроме этого мы занимаемся ещё много чем интересным в сфере интеллектуальной обработки информации и лингвистики. За 28 лет накопили огромный багаж в сфере машинного обучения и нейросетей, а новых проектов и идей так много, что кажется, нам нужна помощь :) Поэтому мы приглашаем вас принять участие в конкурсе. Мы ищем идеи по применению новых технологий в мобильной разработке, которые будут близки большому числу людей. И назвали конкурс мы смело – mABBYYlity (тут и ABBYY, и мобильность, и ability – способность). Короче, всё основное тут – mobility.abbyy.com. А в статью за подробностями.
Читать дальше →

Бот в муравейнике


Еще один игровой бот для «Космических рейнджеров HD» (издатель 1С) наводит на интересные мысли о путях развития искусственного интеллекта (ИИ). Читать дальше →

[Перевод] Прототип проекта стоимостью $86 миллионов в 57 строках кода


Сегодня очень много хороших конкурентных систем создается отдельными разработчиками, а не только большими компаниями. Как правило, это копирование на базе эталонного решения (продукт корпорации) с последующей оптимизацией. В таком случае выигрывают все: компании – от здоровой конкуренции, разработчики – от развития технических навыков и получения опыта, потребители – от новых возможностей и решений.


Представлюсь: меня зовут Иван Греков, я из фронтенд-команды Badoo. Мне очень понравился этот пост, я просто не смог пройти мимо и не перевести его. Этот пост – отличный источник вдохновения для любителей прототипирования устройств и open-source-решений. Перевод публикуется с сохранением авторской точки зрения и, надеюсь, будет интересен вам.

Читать дальше →

Android: эволюция фоторедактора ВКонтакте



Как менялся фоторедактор для Android — от первой версии Snapster до фильтров в официальном приложении ВКонтакте.
Читать дальше →

Автоэнкодеры в Keras, Часть 5: GAN(Generative Adversarial Networks) и tensorflow

Содержание

  • Часть 1: Введение
  • Часть 2: Manifold learning и скрытые (latent) переменные
  • Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (VAE)
  • Часть 4: Conditional VAE
  • Часть 5: GAN (Generative Adversarial Networks) и tensorflow
  • Часть 6: VAE + GAN
При всех преимуществах вариационных автоэнкодеров VAE, которыми мы занимались в предыдущих постах, они обладают одним существенным недостатком: из-за плохого способа сравнения оригинальных и восстановленных объектов, сгенерированные ими объекты хоть и похожи на объекты из обучающей выборки, но легко от них отличимы (например, размыты). Этот недостаток в куда меньшей степени проявляется у другого подхода, а именно у генеративных состязающихся сетейGAN’ов. Формально GAN’ы, конечно, не относятся к автоэнкодерам, однако между ними и вариационными автоэнкодерами есть сходства, они также пригодятся для следующей части. Так что не будет лишним с ними тоже познакомиться.

Коротко о GAN

GAN’ы впервые были предложены в статье [1, Generative Adversarial Nets, Goodfellow et al, 2014]...Далее...

[Перевод] Эволюционные стратегии как масштабируемая альтернатива обучению с подкреплением

Изложение статьи от том, что давно известные эволюционные стратегии оптимизации могут превзойти алгоритмы обучения с подкреплением.
Преимущества эволюционных стратегий:
  • Простота реализации
  • Не требуется обратного распространения
  • Легко масштабируется в распределенной среде вычислений
  • Малое число гиперпараметров.

Читать дальше →


Последние посты