Forwarded from Qalabit
This week is one of the most promising times of the year. To truly immerse yourself in its meaning, I highly recommend reading the Himamat book by Deacon Henok.
Every single day of this week is deeply dedicated to specific events in the final week of Jesus' life. It is a powerful time for reflection, prayer, and attending the Gibre Himamat.
And also the Hymn being said Ohh so breath-taking specially the แแแ
Melkam แฐแแ แแแแต!
#orthodox@qalabit
Every single day of this week is deeply dedicated to specific events in the final week of Jesus' life. It is a powerful time for reflection, prayer, and attending the Gibre Himamat.
And also the Hymn being said Ohh so breath-taking specially the แแแ
Melkam แฐแแ แแแแต!
#orthodox@qalabit
โคโ๐ฅ6
Forwarded from Janderebaw Media
แฐแแแฆแญแ
แ แฅแ
แ
แแซแจแ แซแ แแตแ แแแตแญ แแ แญแแแแขแฅแญแฑแแฆแ แแณแแผ แคแต แจแแฐแแแต แแตแ แแ แญแแแข
แแซ แฒแซ:แฎ
แแซ แฒแซ:แฎ
โคโ๐ฅ2
# แซ แฐแแตแก แจแแณ แแญแแต
๐๐๐
แญแ แแ แแตแต แจแแณแญ แฅแ แณแฝแ/แแแตแแฝแแค แจแแตแ แซ/แชแแ แแฅแแต แฐแ/แญแ แจแแณแ แแญแแต แฅแแตแฅแข
แตแตแตแต แบแ แตแตแตแต แแถ แตแตแณ แตแตแตแต แแญแแต! แตแ แฅแ แ แฐแ แฅแแ แฅแตแชแซแแ แตแจแต แฐแแจแแค แฐแแ แฅแแฐ แแ แแฐแฐแข แจแพแ แ แญแแ แฐแแฐแ แจแ แญแแต แแแฅ แแญ แฐแแ แแแฐ แญแแ แฅแซแ แฐแณแแแ แตแข
๐๐๐
แญแ แแ แแตแต แจแแณแญ แฅแ แณแฝแ/แแแตแแฝแแค แจแแตแ แซ/แชแแ แแฅแแต แฐแ/แญแ แจแแณแ แแญแแต แฅแแตแฅแข
แ แแแคแ แ แแแญแแคแฐแแญแ แ แ แตแ แฒแแฆแตแค แแแฅแฐ แแญแ แแแแข
แ แฒแแฆแต แแต แฐแแจแแค แแญ แแแแแ แ แแ แฑแตแข
แตแตแตแต แบแ แตแตแตแต แแถ แตแตแณ แตแตแตแต แแญแแต! แตแ แฅแ แ แฐแ แฅแแ แฅแตแชแซแแ แตแจแต แฐแแจแแค แฐแแ แฅแแฐ แแ แแฐแฐแข แจแพแ แ แญแแ แฐแแฐแ แจแ แญแแต แแแฅ แแญ แฐแแ แแแฐ แญแแ แฅแซแ แฐแณแแแ แตแข
๐ญ5
แฑ แฐแแตแก แจแแณ แแต
แแณ แฐแ แแค แแแฃแค แ แ แกแตแข แฐแแธแ แฅแ แ แณแแ แตแแ แฎแธแค แ แตแตแต แแแฑแ แจแ แตแตแต แฅแแ แแจแข แแต แ แแฑ แฐแธแแแค แจแฐแ แแ แ แจแแแแ แฃแญแแต แแป แแฃแข
แแณ แฐแ แแค แแแฃแค แ แ แกแตแข แฐแแธแ แฅแ แ แณแแ แตแแ แฎแธแค แ แตแตแต แแแฑแ แจแ แตแตแต แฅแแ แแจแข แแต แ แแฑ แฐแธแแแค แจแฐแ แแ แ แจแแแแ แฃแญแแต แแป แแฃแข
๐2
แ แแแตแฒแฒ แแชแญแซ แ แแฒ แแฒแแซแฑ
Em-nees the-tee mo-ki-riey enti vasilia so
แฐแแจแจแ แฅแแแฆ แ แแตแฐ แแแแฅแตแจ
แ แคแฑ แ แแแแฅแตแ แ แตแ แ
โคโ๐ฅ5โค1
Forwarded from แ แแแจ แฅแญแแ
"แแ แแแญ แจแ แแตแแ แตแแ"
แแแฌ แแตแแณแค แ /แซแฌแต โค
" แ แตแแแ แฅแแตแ แแแต แฅแแแต"
แแแฅแฉ [แคแฐแญแญแตแฒแซแ] แแฐแ แตแแแ แจแแแตแแ แต [แจแแแแ แแ แต] แฐแ แต แฐแญแทแ แแแ ... แฅแแแต
แแแฌ แแตแแณแค แ /แซแฌแต โค
" แ แตแแแ แฅแแตแ แแแต แฅแแแต"
แแแฅแฉ [แคแฐแญแญแตแฒแซแ] แแฐแ แตแแแ แจแแแตแแ แต [แจแแแแ แแ แต] แฐแ แต แฐแญแทแ แแแ ... แฅแแแต
โค8
แญแญแตแถแต แฐแแฅแ แฅแแณแ
แ แแขแญ แแญแ แแฅแแฃแ
แ แฐแฎ แแฐแญแฃแ
แ แแแ แแ แณแ
แ แแ แฅแแญแแแฐ
แฎแ
แแตแ แแ แแ
@sudojajos
แ แแขแญ แแญแ แแฅแแฃแ
แ แฐแฎ แแฐแญแฃแ
แ แแแ แแ แณแ
แ แแ แฅแแญแแแฐ
แฎแ
แแตแ แแ แแ
@sudojajos
โคโ๐ฅ10๐1
sudo jajos
If any of u want to understand how the game works - even if u are new to game dev check out the doc: https://github.com/jajos12/shift/blob/master/GAME_DEV_GUIDE.md
Guys I am planning on training RL agent on playing this game I built ... what do u think?
๐ฅ5
sudo jajos
this our game state currently ...
but maybe I could also use this one ...
or maybe who knows a new game + an AI agent that also plays it could also work ๐
or maybe who knows a new game + an AI agent that also plays it could also work ๐
๐3โค1
Wolpert and Macready proved in 1997:
Imagine two algorithms:
Algorithm A โ highly tuned for hilly terrain. It's excellent at finding peaks in mountainous landscapes.
Algorithm B โ highly tuned for flat terrain. It's excellent at finding peaks in open plains.
which is better overall?
The answer is neither. What Algorithm A gains in mountains, it loses in plains. What Algorithm B gains in plains, it loses in mountains. Averaged across all possible terrains, they perform identically.
This isn't a coincidence. It's mathematically provable.
Every optimization gain in one class of problems is paid for by an equal loss somewhere else.
Performance is conserved across problem types. the saying "jack of all trades; master of none has a point"... ๐
When averaged across all possible problems, every search algorithm performs equally well.
Imagine two algorithms:
Algorithm A โ highly tuned for hilly terrain. It's excellent at finding peaks in mountainous landscapes.
Algorithm B โ highly tuned for flat terrain. It's excellent at finding peaks in open plains.
which is better overall?
The answer is neither. What Algorithm A gains in mountains, it loses in plains. What Algorithm B gains in plains, it loses in mountains. Averaged across all possible terrains, they perform identically.
This isn't a coincidence. It's mathematically provable.
Every optimization gain in one class of problems is paid for by an equal loss somewhere else.
Performance is conserved across problem types. the saying "jack of all trades; master of none has a point"... ๐
โ1โค1๐ฅ1