This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Появился новый провайдер LLM - SaveRouter: лёгкий и выгодный доступ к Fable 5 и Opus 4.8 🧠
Самые современные модели Anthropic стали доступны и без лимитов.
$50 на тестирование — каждому пользователю Telegram Premium при регистрации
Скидка 70% всем, кто зарегистрируется до 23:59 UTC 24.07 (3:00am по Мск)
• Лучший вариант для OpenClaw, Hermes и других AI-агентов
• Совместимость с Anthropic API: Claude Code, Cursor, Cline, aider — подключение за 2 минуты
👉 svrtr.org
Самые современные модели Anthropic стали доступны и без лимитов.
$50 на тестирование — каждому пользователю Telegram Premium при регистрации
Скидка 70% всем, кто зарегистрируется до 23:59 UTC 24.07 (3:00am по Мск)
• Лучший вариант для OpenClaw, Hermes и других AI-агентов
• Совместимость с Anthropic API: Claude Code, Cursor, Cline, aider — подключение за 2 минуты
👉 svrtr.org
Графический интерфейс Мандельброта: Визуализатор с методом возмущений и предела 1e-308
Ключевые особенности:
Расчёт опорной траектории на 5000 бит всего один раз.
Реактивный расчёт миллионов пикселей на аппаратном double.
При использовании чисел с плавающей запятой двойной точности (порядка ) теория возмущений позволяет приблизиться к уровню - не дальше.
Революционный алгоритм Reference Reset to Zero.
Настоящий SSAA 2x2 для идеально сглаженного изображения.
Параллелизм OpenMP для высокоскоростного многопоточного рендеринга.
Синхронизация через DwmFlush для плавного вывода кадров.
Динамическое вращение палитры для создания классического эффекта.
https://habr.com/ru/articles/1046708/
Алгоритмы и Структуры данных
Ключевые особенности:
Расчёт опорной траектории на 5000 бит всего один раз.
Реактивный расчёт миллионов пикселей на аппаратном double.
При использовании чисел с плавающей запятой двойной точности (порядка ) теория возмущений позволяет приблизиться к уровню - не дальше.
Революционный алгоритм Reference Reset to Zero.
Настоящий SSAA 2x2 для идеально сглаженного изображения.
Параллелизм OpenMP для высокоскоростного многопоточного рендеринга.
Синхронизация через DwmFlush для плавного вывода кадров.
Динамическое вращение палитры для создания классического эффекта.
https://habr.com/ru/articles/1046708/
Алгоритмы и Структуры данных
Реставрируем музыку дома или как маленькая нейронка способна конкурировать с платными технологиями
Я люблю музыку. Не “фоном в наушниках”, а так, что жалко каждый трек. Развалившись в кресле или диване, взяв наушники и обмусолив каждую из нескольких тысяч композиций из моего плеера.
https://habr.com/ru/articles/1046878/
Алгоритмы и Структуры данных
Я люблю музыку. Не “фоном в наушниках”, а так, что жалко каждый трек. Развалившись в кресле или диване, взяв наушники и обмусолив каждую из нескольких тысяч композиций из моего плеера.
https://habr.com/ru/articles/1046878/
Алгоритмы и Структуры данных
Лампа плавного пуска
У меня было множество вело фар и всегда меня раздражало то, что фара включается практически мгновенно. Глаза даже не успевают приспособиться и это доставляет существенный дискомфорт. При этом на работе я много лет как раз разрабатывал ECU-прошивки для управления кузовной электроникой. В связи с этим я принял решение разработать себе прототип вело фары с плавным включением яркости для вело-фары.
https://habr.com/ru/articles/1044098/
Алгоритмы и Структуры данных
У меня было множество вело фар и всегда меня раздражало то, что фара включается практически мгновенно. Глаза даже не успевают приспособиться и это доставляет существенный дискомфорт. При этом на работе я много лет как раз разрабатывал ECU-прошивки для управления кузовной электроникой. В связи с этим я принял решение разработать себе прототип вело фары с плавным включением яркости для вело-фары.
https://habr.com/ru/articles/1044098/
Алгоритмы и Структуры данных
OSDEV: Разработка аллокатора на С++ часть 4. mem_malloc_aligned
Подразумевается что читатель знаком с архитектурой аллокатора из части 3 и понимает алгоритм неявного списка свободных блоков который был освещен в части 1
Аллокатор работает стабильно, все тесты зеленые, включая тесты на стабильность. И следующим шагом логично бы реализовать перегрузки new и delete для abi, но вот незадача: там есть версии принимающие дополнительный аргумент, а именно выравнивание. Эту фичу я реализовать как раз забыл. В архитектуре которая рассматривается в предыдущей статье это оказалось простой, но интересной задачей. Ее мы и обсудим ниже.
Решение потребовало реализации функции mem_malloc_aligned которая выделит бОльший кусок памяти с учетом запрошенного выравнивания что бы мы там точно нашли правильно выровненный адрес.
Но что если адрес указателя из mem_malloc_aligned не совпадает с адресом указателя который вернул mem_malloc? Что делать в mem_free? Что делать в mem_realloc? Как мне работать с указателем перед которым не хедера?
https://habr.com/ru/articles/1047178/
Алгоритмы и Структуры данных
Подразумевается что читатель знаком с архитектурой аллокатора из части 3 и понимает алгоритм неявного списка свободных блоков который был освещен в части 1
Аллокатор работает стабильно, все тесты зеленые, включая тесты на стабильность. И следующим шагом логично бы реализовать перегрузки new и delete для abi, но вот незадача: там есть версии принимающие дополнительный аргумент, а именно выравнивание. Эту фичу я реализовать как раз забыл. В архитектуре которая рассматривается в предыдущей статье это оказалось простой, но интересной задачей. Ее мы и обсудим ниже.
Решение потребовало реализации функции mem_malloc_aligned которая выделит бОльший кусок памяти с учетом запрошенного выравнивания что бы мы там точно нашли правильно выровненный адрес.
Но что если адрес указателя из mem_malloc_aligned не совпадает с адресом указателя который вернул mem_malloc? Что делать в mem_free? Что делать в mem_realloc? Как мне работать с указателем перед которым не хедера?
https://habr.com/ru/articles/1047178/
Алгоритмы и Структуры данных
Джим Саймонс и Medallion: что инженер рынка может вынести из истории величайшего quant-фонда
10 мая, в возрасте 86 лет умер Джим Саймонс, создатель Renaissance Technologies — одного из самых прибыльных хедж-фондов в истории. Его состояние оценивается в $31,4 млрд, 55-е место в рейтинге Forbes. Аналитики Уолл-стрит до сих пор не смогли разгадать главный секрет успеха самого прибыльного фонда Саймонса — Medallion.
Для создателей стратегий и алготрейдеров это не просто новость. Это повод задать вопрос: что именно делал Medallion и можно ли из этого извлечь практические уроки для собственных систем?
https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1046616/
Алгоритмы и Структуры данных
10 мая, в возрасте 86 лет умер Джим Саймонс, создатель Renaissance Technologies — одного из самых прибыльных хедж-фондов в истории. Его состояние оценивается в $31,4 млрд, 55-е место в рейтинге Forbes. Аналитики Уолл-стрит до сих пор не смогли разгадать главный секрет успеха самого прибыльного фонда Саймонса — Medallion.
Для создателей стратегий и алготрейдеров это не просто новость. Это повод задать вопрос: что именно делал Medallion и можно ли из этого извлечь практические уроки для собственных систем?
https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1046616/
Алгоритмы и Структуры данных
❤1
Три фикса, четыре ошибки, один файл
Несколько недель назад я писал, как мы четыре раза неправильно чинили мерцание при рендеринге 4,4 миллиона полигонов. Тогда казалось, что это рекорд: месяц блужданий, четыре отброшенных подхода, решение на неделю. Эта история хуже. Баг пережил четыре диагноза подряд, два из которых мы успели «подтвердить числами», получил по дороге три работающих фикса от несуществующих причин — и в итоге оказался файлом, который лежал на рабочем столе.
Напомню контекст: мы небольшой командой пишем на Rust + Vulkan редактор топологий интегральных схем + верификатор (DRC/LVS/Antenna/PEX) с прицелом на российский рынок. Команда — три человека, я в роли CTO направляю архитектуру и принимаю основные решения. В том числе неверные, о которых ниже. Тестовый основной дизайн всё тот же — Caravel SkyWater SKY130: 4,4 миллиона полигонов, 1014 уникальных ячеек, 22 уровня иерархии, 278 МБ GDS (недавно воспользовались прекрасным проектом TinyTapeout — для прогона на различных gds).
https://habr.com/ru/articles/1047302/
Алгоритмы и Структуры данных
Несколько недель назад я писал, как мы четыре раза неправильно чинили мерцание при рендеринге 4,4 миллиона полигонов. Тогда казалось, что это рекорд: месяц блужданий, четыре отброшенных подхода, решение на неделю. Эта история хуже. Баг пережил четыре диагноза подряд, два из которых мы успели «подтвердить числами», получил по дороге три работающих фикса от несуществующих причин — и в итоге оказался файлом, который лежал на рабочем столе.
Напомню контекст: мы небольшой командой пишем на Rust + Vulkan редактор топологий интегральных схем + верификатор (DRC/LVS/Antenna/PEX) с прицелом на российский рынок. Команда — три человека, я в роли CTO направляю архитектуру и принимаю основные решения. В том числе неверные, о которых ниже. Тестовый основной дизайн всё тот же — Caravel SkyWater SKY130: 4,4 миллиона полигонов, 1014 уникальных ячеек, 22 уровня иерархии, 278 МБ GDS (недавно воспользовались прекрасным проектом TinyTapeout — для прогона на различных gds).
https://habr.com/ru/articles/1047302/
Алгоритмы и Структуры данных
Ненормальное марковское программирование
Какие программы могут быть по-настоящему достойны хаба "ненормальное программирование"?
Конечно же, программы для нормальных марковских алгорифмов! (Далее - НАМ).
Но, будем честны перед собой: абстрактные машины - очень просты в реализации. Зачастую вызов состоит в том, чтобы сделать какую-нибудь эзотерическую версию, язык для машины на минималках, и затем ещё и минимизировать транслятор для него.
Поэтому поставим задачу со звёздочкой: научимся писать для НАМ в компайл-тайме С++!
(Далее - компайл-тайм - КТ, рантайм - РТ
https://habr.com/ru/articles/1046688/
Алгоритмы и Структуры данных
Какие программы могут быть по-настоящему достойны хаба "ненормальное программирование"?
Конечно же, программы для нормальных марковских алгорифмов! (Далее - НАМ).
Но, будем честны перед собой: абстрактные машины - очень просты в реализации. Зачастую вызов состоит в том, чтобы сделать какую-нибудь эзотерическую версию, язык для машины на минималках, и затем ещё и минимизировать транслятор для него.
Поэтому поставим задачу со звёздочкой: научимся писать для НАМ в компайл-тайме С++!
(Далее - компайл-тайм - КТ, рантайм - РТ
https://habr.com/ru/articles/1046688/
Алгоритмы и Структуры данных
Нейронные аудиокодеки: мощное сжатие звука с помощью LLM
Если использовать нейросеть как «большой словарь токенов» для архиватора, то можно разработать архиватор с рекордным коэффициентом сжатия. Например, сейчас в мировом бенчмарке Large Text Compression Benchmark (LTCB) лидирует компрессор NNCP, в котором Фабрис Беллар реализовал примерно такую идею:
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1040026/
Алгоритмы и Структуры данных
Если использовать нейросеть как «большой словарь токенов» для архиватора, то можно разработать архиватор с рекордным коэффициентом сжатия. Например, сейчас в мировом бенчмарке Large Text Compression Benchmark (LTCB) лидирует компрессор NNCP, в котором Фабрис Беллар реализовал примерно такую идею:
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/1040026/
Алгоритмы и Структуры данных
OSDEV: vsnprintf полная реализация без поддержки чисел с плавающей точкой
Думаю о разработке своей vsnprintf функции думал каждый кто увлекается osdev и есть много кода написанного на эту тему. Так же есть масса гайдов и туториалов, но не один из известных мне не заканчивается vsnprintf функцией проходящей тесты от gcc. Перед вами первый из них!
В первую очередь нужно сказать что ориентироваться будем на этот документ, но реализации расширений gnu в духе $, m$ не будет за исключением всего двух: вывод строки (null) вместо nullptr для спецификатора %s и строки (nil) вместо nullptr для спецификатора %p. Я уже не помню в какой версии glibc я видел (Nil) но мне это очень понравилось. Так же форматирование %p будет реализовано как в glibc.
https://habr.com/ru/articles/1046445/
Алгоритмы и Структуры данных
Думаю о разработке своей vsnprintf функции думал каждый кто увлекается osdev и есть много кода написанного на эту тему. Так же есть масса гайдов и туториалов, но не один из известных мне не заканчивается vsnprintf функцией проходящей тесты от gcc. Перед вами первый из них!
В первую очередь нужно сказать что ориентироваться будем на этот документ, но реализации расширений gnu в духе $, m$ не будет за исключением всего двух: вывод строки (null) вместо nullptr для спецификатора %s и строки (nil) вместо nullptr для спецификатора %p. Я уже не помню в какой версии glibc я видел (Nil) но мне это очень понравилось. Так же форматирование %p будет реализовано как в glibc.
https://habr.com/ru/articles/1046445/
Алгоритмы и Структуры данных
❤1
Ненормальное марковское программирование: неприятности
(Продолжение. См. первую часть, где мы научились кодить на марковских алгорифмах "на бумажке").
Сокращения:
НАМ - нормальные алгорифмы Маркова
КТ - компайл-тайм
РТ - рантайм
https://habr.com/ru/articles/1047886/
Алгоритмы и Структуры данных
(Продолжение. См. первую часть, где мы научились кодить на марковских алгорифмах "на бумажке").
Сокращения:
НАМ - нормальные алгорифмы Маркова
КТ - компайл-тайм
РТ - рантайм
https://habr.com/ru/articles/1047886/
Алгоритмы и Структуры данных
MCP vs CLI + Skill: что выгоднее для ИИ‑агента при работе с внутренними API
Когда работаешь с ИИ‑агентом каждый день, важно не только качество постановки задачи, но и эффективность расходования ресурсов. Контекстное окно ограничено, а токены тратятся не только на решение самой задачи, но и на служебные данные: описания инструментов, параметры вызовов и промежуточные результаты. Чем выше эти накладные расходы, тем меньше ресурса остаётся на полезную работу. Нам захотелось разобраться, как делать больше, а расходовать меньше.
Для этого мы сравнили два способа «подружить» ИИ‑агента с внутренними API — MCP и CLI + Skill. Взяли гипотезу из внешних исследований, собрали бенчмарк на 14 сценариях и двух моделях, прогнали больше 400 запросов на реальных внутренних инструментах. И в какой‑то момент всё, что работало, сломалось — и это оказалось самым интересным. Пришлось разбираться почему.
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1046191/
Алгоритмы и Структуры данных
Когда работаешь с ИИ‑агентом каждый день, важно не только качество постановки задачи, но и эффективность расходования ресурсов. Контекстное окно ограничено, а токены тратятся не только на решение самой задачи, но и на служебные данные: описания инструментов, параметры вызовов и промежуточные результаты. Чем выше эти накладные расходы, тем меньше ресурса остаётся на полезную работу. Нам захотелось разобраться, как делать больше, а расходовать меньше.
Для этого мы сравнили два способа «подружить» ИИ‑агента с внутренними API — MCP и CLI + Skill. Взяли гипотезу из внешних исследований, собрали бенчмарк на 14 сценариях и двух моделях, прогнали больше 400 запросов на реальных внутренних инструментах. И в какой‑то момент всё, что работало, сломалось — и это оказалось самым интересным. Пришлось разбираться почему.
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1046191/
Алгоритмы и Структуры данных
Ненормальное марковское программирование: КТ-строки и синглетоны
(Сокращения: НАМ - нормальные алгорифмы Маркова, КТ - компайл-тайм, РТ - рантайм)
Продолжение. Первая часть - программирование на НАМ. Вторая - обзор неприятностей, концепты.
https://habr.com/ru/articles/1048176/
Алгоритмы и Структуры данных
(Сокращения: НАМ - нормальные алгорифмы Маркова, КТ - компайл-тайм, РТ - рантайм)
Продолжение. Первая часть - программирование на НАМ. Вторая - обзор неприятностей, концепты.
https://habr.com/ru/articles/1048176/
Алгоритмы и Структуры данных
❤1
Бритва Оккама против сложности: когда машинное обучение побеждает, а где сбоит в инвестициях
Принцип «бритвы Оккама» — краеугольный камень социальных наук. Для экономистов-финансистов он почти аксиома. Принцип назван в честь Уильяма Оккама, монаха XIV века. Согласно ему, самое простое объяснение любого явления — лучшее.
Как пишет The Economist, в настоящее время финансовые аналитики боятся «переобучения» — создания модели, которая благодаря своей сложности хорошо соответствует существующим данным, но плохо предсказывает будущее. Однако тут проявляется принцип Оккама. По новым данным, когда дело касается больших моделей машинного обучения, экономия переоценивается, а сложность может стать определяющим фактором. Если это так, методы современного инвестирования значительно изменятся.
Для тех, кто строит торговые стратегии, это не просто академический спор. Это вопрос о том, какую архитектуру выбирать, какие данные собирать и на какие компромиссы идти.
https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1046475/
Алгоритмы и Структуры данных
Принцип «бритвы Оккама» — краеугольный камень социальных наук. Для экономистов-финансистов он почти аксиома. Принцип назван в честь Уильяма Оккама, монаха XIV века. Согласно ему, самое простое объяснение любого явления — лучшее.
Как пишет The Economist, в настоящее время финансовые аналитики боятся «переобучения» — создания модели, которая благодаря своей сложности хорошо соответствует существующим данным, но плохо предсказывает будущее. Однако тут проявляется принцип Оккама. По новым данным, когда дело касается больших моделей машинного обучения, экономия переоценивается, а сложность может стать определяющим фактором. Если это так, методы современного инвестирования значительно изменятся.
Для тех, кто строит торговые стратегии, это не просто академический спор. Это вопрос о том, какую архитектуру выбирать, какие данные собирать и на какие компромиссы идти.
https://habr.com/ru/companies/finam_broker/articles/1046475/
Алгоритмы и Структуры данных
МТС приглашает на четвертый сезон True Tech Champ 2026 — всероссийского чемпионата по программированию с призовым фондом 10 250 000 рублей
Соревнование проходит в двух треках.
Трек 1. Алгоритмический [призовой фонд 2 750 000 ₽]
Проверь, насколько быстро и точно ты решаешь классические и нестандартные алгоритмические задачи.
Трек 2. Программирование роботов [призовой фонд 7 500 000 ₽]
Собери команду и запрограммируй робособаку и робота-манипулятора для доставки груза через полосу препятствий.
Зарегистрируйся на алгоритмический трек до 13 сентября и на программирование роботов до 27 сентября и включайся в гонку за финал True Tech Champ 2026.
Соревнование проходит в двух треках.
Трек 1. Алгоритмический [призовой фонд 2 750 000 ₽]
Проверь, насколько быстро и точно ты решаешь классические и нестандартные алгоритмические задачи.
Трек 2. Программирование роботов [призовой фонд 7 500 000 ₽]
Собери команду и запрограммируй робособаку и робота-манипулятора для доставки груза через полосу препятствий.
Зарегистрируйся на алгоритмический трек до 13 сентября и на программирование роботов до 27 сентября и включайся в гонку за финал True Tech Champ 2026.
Как мы считаем недельное меню в Pikni Food: пачки, остатки и solver вместо списка рецептов
Когда мы только начали собирать Pikni Food, идея выглядела довольно простой: пользователь отвечает на несколько вопросов, мы подбираем блюда, считаем калории и показываем список покупок.
На первый взгляд это похоже на обычное приложение с рецептами. Но довольно быстро стало понятно, что самая интересная часть начинается не в рецептах, а в довольно базовой продуктовой корзине.
Например, меню требует 620 г гречки, а в магазине она продаётся пачкой 900 г. Рецепту нужно 180 г творога, а упаковка может быть 400 г. Огурец в салате можно посчитать как 70 г, но купить его всё равно придётся штукой или лотком. Если считать только съеденные граммы, неделя выглядит аккуратно и недорого, ну а если считать чек, то… получается совсем другая история.
Так мы пришли к выводу, что мы делаем не просто «генератор рецептов», а планировщик продуктовой корзины. А в нём важно не только КБЖУ, но и многое другое, например: упаковки, остатки, сроки годности, цены магазинов, техника на кухне, время готовки и тд.
Ниже расскажу как это всё устроено, какие алгоритмы пробовали, с какими проблемами столкнулись и как мы их решали.
https://habr.com/ru/articles/1048656/
Алгоритмы и Структуры данных
Когда мы только начали собирать Pikni Food, идея выглядела довольно простой: пользователь отвечает на несколько вопросов, мы подбираем блюда, считаем калории и показываем список покупок.
На первый взгляд это похоже на обычное приложение с рецептами. Но довольно быстро стало понятно, что самая интересная часть начинается не в рецептах, а в довольно базовой продуктовой корзине.
Например, меню требует 620 г гречки, а в магазине она продаётся пачкой 900 г. Рецепту нужно 180 г творога, а упаковка может быть 400 г. Огурец в салате можно посчитать как 70 г, но купить его всё равно придётся штукой или лотком. Если считать только съеденные граммы, неделя выглядит аккуратно и недорого, ну а если считать чек, то… получается совсем другая история.
Так мы пришли к выводу, что мы делаем не просто «генератор рецептов», а планировщик продуктовой корзины. А в нём важно не только КБЖУ, но и многое другое, например: упаковки, остатки, сроки годности, цены магазинов, техника на кухне, время готовки и тд.
Ниже расскажу как это всё устроено, какие алгоритмы пробовали, с какими проблемами столкнулись и как мы их решали.
https://habr.com/ru/articles/1048656/
Алгоритмы и Структуры данных
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ссылка на сервис → https://gurufy.ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сингапур, наука и никакой жвачки: как двое петербургских студентов съездили на крупнейшую конференцию по
ИИ
Если вы когда-нибудь задумывались, как попасть на топовую международную конференцию, будучи ещё студентом, — эта статья для вас. Её герои не просто купили билеты и поехали послушать доклады, а прошли весь путь с нуля: от подачи заявки и нервного ожидания рецензий до живого общения с ведущими учёными на постерной сессии. О том, как устроен отбор на AAAI, зачем нужен rebuttal и что на самом деле происходит за кулисами главной ИИ-конференции, они рассказали в статье.
https://habr.com/ru/articles/1048734/
Алгоритмы и Структуры данных
ИИ
Если вы когда-нибудь задумывались, как попасть на топовую международную конференцию, будучи ещё студентом, — эта статья для вас. Её герои не просто купили билеты и поехали послушать доклады, а прошли весь путь с нуля: от подачи заявки и нервного ожидания рецензий до живого общения с ведущими учёными на постерной сессии. О том, как устроен отбор на AAAI, зачем нужен rebuttal и что на самом деле происходит за кулисами главной ИИ-конференции, они рассказали в статье.
https://habr.com/ru/articles/1048734/
Алгоритмы и Структуры данных
👍1
Forwarded from Находки Программиста
Цена: ~15000₽
Рейтинг: 4.8
Отзывов: 1.431
Компьютерный стол с электрической регулировкой высоты позволит работать сидя или стоя одним нажатием кнопки. Просторная столешница 150×78 см легко вместит несколько мониторов, ноутбук и всю периферию. Отличный выбор для программистов и удаленщиков, которые проводят за компьютером весь день и хотят сделать рабочее место более комфортным и эргономичным.
#стол #регулировка
Находки Программиста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Почему мы до сих пор неправильно пишем физические движки и 3D-графику
Стоит открыть исходники любого современного игрового движка – неважно, это C++-рендер, сделанный на коленке, или какая-нибудь гигантская экосистема вроде Unity или Unreal Engine – вы первым делом натыкаетесь на одни и те же знакомые сущности. Все вокруг живет в
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1036176/
Алгоритмы и Структуры данных
Стоит открыть исходники любого современного игрового движка – неважно, это C++-рендер, сделанный на коленке, или какая-нибудь гигантская экосистема вроде Unity или Unreal Engine – вы первым делом натыкаетесь на одни и те же знакомые сущности. Все вокруг живет в
Vector3: координаты, направления движения, точки столкновений. Каждая частица указывает, куда она смотрит, с помощью Quaternion. А если требуется что-то покруче – переносить и одновременно крутить объект, то Matrix4x4. Это уже как стандарт де-факто: кто пробовал крутить объекты руками, тот точно переписывал код с этими структурами. Ещё конечно же отдельно существуют лучи, плоскости, сферы, bounding boxes, а между ними тянутся километры функций вроде dot(), cross(), normalize(), lookAt(), inverse(), project() и бесконечных преобразований типов.https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1036176/
Алгоритмы и Структуры данных
Сказ о том, как нейросеть занялась reward hacking прямо у меня на кухне
Я хотел просто пожарить кесадилью. В холодильнике лежали зеленые оливки (солено-кислые), сулугуни и фарш, а на полке — консервированная кукуруза. И вот стою я над сковородкой и думаю: а оливки с кукурузой вообще сочетаются? А сулугуни не пересолит блюдо вместе с оливками? Сколько чего вообще класть?
В любой другой ситуации я бы загуглил рецепт. Но не тут-то было, я же великийкомбинатор оптимизатор, и у меня в голове сразу всплыло: «это же задача оптимизации». Тем же вечером у меня был ноутбук с обученной нейросетью вместо ужина. Рассказываю, как дошел до жизни такой, и как из этого внезапно получился реально вкусный рецепт.
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1048264/
Алгоритмы и Структуры данных
Я хотел просто пожарить кесадилью. В холодильнике лежали зеленые оливки (солено-кислые), сулугуни и фарш, а на полке — консервированная кукуруза. И вот стою я над сковородкой и думаю: а оливки с кукурузой вообще сочетаются? А сулугуни не пересолит блюдо вместе с оливками? Сколько чего вообще класть?
В любой другой ситуации я бы загуглил рецепт. Но не тут-то было, я же великий
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1048264/
Алгоритмы и Структуры данных
❤1