Игра на UWP: С чего стоит начать.
Сегодня мы запускаем экспериментальную серию статей. Вы погрузитесь в реалити-шоу для программистов-самоучек, в котором Алексей Плотников, один из участников нашего сообщества, будет рассказывать о том, как он создаёт игру на UWP. По ссылке — первая часть, с описанием идеи проекта и ответом на простой вопрос: «Что нужно заложить с самого начала?».
Подробнее: https://aka.ms/gm_dev_article_0318
#uwp #visualstudio
Сегодня мы запускаем экспериментальную серию статей. Вы погрузитесь в реалити-шоу для программистов-самоучек, в котором Алексей Плотников, один из участников нашего сообщества, будет рассказывать о том, как он создаёт игру на UWP. По ссылке — первая часть, с описанием идеи проекта и ответом на простой вопрос: «Что нужно заложить с самого начала?».
Подробнее: https://aka.ms/gm_dev_article_0318
#uwp #visualstudio
Habr
Игра на UWP: С чего стоит начать
Привет, Хабр! Сегодня мы запускаем экспериментальную серию статей. Вы погрузитесь в реалити-шоу для программистов-самоучек, в котором Алексей Плотников, один из...
Сегодня делимся с вами подборкой каналов и чатов в Telegram. В ней вы найдете все самое полезное для программистов и системных администраторов.
Официальные каналы/чаты от Microsoft Developer:
1. Основной чат: @microsoftschool
2. Тематический чат (нейронные сети и глубокое обучение): @neuroworkshop
P.s. Напоминаем про наши стикеры для Telegram:
1. Ниндзя-кот: https://teleg.eu/addstickers/MicrosoftNinjacat
2. Гик-пак: https://teleg.eu/addstickers/MicrosoftGeeks
Новостные каналы:
1. QUANTUM QUINTUM (канал Константина Кичинского (Technical Evangelism Lead в Microsoft), короткие заметки про Microsoft и технологии): @quantumquintum
2. Software architecture musings (канал Александра Белоцерковского (Technical Evangelist в Microsoft) c материалами об архитектуре программных систем. От самых основ до новых подходов. Только архитектура, не разработка): @samusings
3. GameDev Architecture (канал Ивана Фатеева (Technical Evangelist в Microsoft) про разработку игр и насущные проблемы: качество кода, проектирование архитектуры, лучшие практики): @gamedev_architecture
4. Qubit (Quantum Daily), если ты интересуешься квантовыми вычислениями, тебе сюда: @qubit_daily
5. ITpro News & Reviews (неофициальные заметки о Microsoft, Windows Server, System Center, Azure, Office 365, OMS и прочее): @MicrosoftRus
Тематические каналы:
1. F#: @F_Sharp
2. Deep Learning Russia: @deeplearning_ru
3. Internet of things Community: @IoT_community
4. Python Books: @python_textbooks
5. Drone news: @dronenews
6. Robotics Channel: @robotics_channel
7. VR Journal: @VR_Journal
8. Technologic: @technologique
9. Sea++: @sea_plus_plus
10. L'homme qui pleure: @lhommequipleure
11. Spalmalo Tech Talks: @spalmalo_tt
12. The After Times: @theaftertimes
13. IT Broadcast: @ITBroadcast
14. linkmeup: @linkmeup_podcast
15. Windows 10, etc: @sterkin_ru
16. ЗаТелеком: @zatelecom
17. IoT space: @IoTSpace
18. Robotics Channel: @robotics_channel
19. ITpro News: @MicrosoftRus
Тематические чаты:
1. F#: @Fsharp_chat
2. Python beginners: @ru_python_beginners
3. С#: @DotNetRuChat
4. C#: @extremecode
5. C/C++: @ProCxx
6. Python: @ru_python
7. Rude Python: @rudepython
8. TypeScript: @typescript_ru
9. .NET: @pro_net
10. Xamarin: @xamarin_russia
11. Azure: @azure_russia
12. Big Data & Machine Learning: @bigdata_ru
13. Robotics chat: @robotics_chat
14. ExtremeCode: @extremecode
15. AVRA community: @avrahackathon
16. DevOps chat: @devops_ru
17. Брутальный Docker: @brutal_docker
18. Unity3d.ru: @unity3d_ru
19. pro.js: @JSlang
20. learn.java: @javastart
Полный список чатов на GitHub: https://aka.ms/tlgm_goq_30717.
Официальные каналы/чаты от Microsoft Developer:
1. Основной чат: @microsoftschool
2. Тематический чат (нейронные сети и глубокое обучение): @neuroworkshop
P.s. Напоминаем про наши стикеры для Telegram:
1. Ниндзя-кот: https://teleg.eu/addstickers/MicrosoftNinjacat
2. Гик-пак: https://teleg.eu/addstickers/MicrosoftGeeks
Новостные каналы:
1. QUANTUM QUINTUM (канал Константина Кичинского (Technical Evangelism Lead в Microsoft), короткие заметки про Microsoft и технологии): @quantumquintum
2. Software architecture musings (канал Александра Белоцерковского (Technical Evangelist в Microsoft) c материалами об архитектуре программных систем. От самых основ до новых подходов. Только архитектура, не разработка): @samusings
3. GameDev Architecture (канал Ивана Фатеева (Technical Evangelist в Microsoft) про разработку игр и насущные проблемы: качество кода, проектирование архитектуры, лучшие практики): @gamedev_architecture
4. Qubit (Quantum Daily), если ты интересуешься квантовыми вычислениями, тебе сюда: @qubit_daily
5. ITpro News & Reviews (неофициальные заметки о Microsoft, Windows Server, System Center, Azure, Office 365, OMS и прочее): @MicrosoftRus
Тематические каналы:
1. F#: @F_Sharp
2. Deep Learning Russia: @deeplearning_ru
3. Internet of things Community: @IoT_community
4. Python Books: @python_textbooks
5. Drone news: @dronenews
6. Robotics Channel: @robotics_channel
7. VR Journal: @VR_Journal
8. Technologic: @technologique
9. Sea++: @sea_plus_plus
10. L'homme qui pleure: @lhommequipleure
11. Spalmalo Tech Talks: @spalmalo_tt
12. The After Times: @theaftertimes
13. IT Broadcast: @ITBroadcast
14. linkmeup: @linkmeup_podcast
15. Windows 10, etc: @sterkin_ru
16. ЗаТелеком: @zatelecom
17. IoT space: @IoTSpace
18. Robotics Channel: @robotics_channel
19. ITpro News: @MicrosoftRus
Тематические чаты:
1. F#: @Fsharp_chat
2. Python beginners: @ru_python_beginners
3. С#: @DotNetRuChat
4. C#: @extremecode
5. C/C++: @ProCxx
6. Python: @ru_python
7. Rude Python: @rudepython
8. TypeScript: @typescript_ru
9. .NET: @pro_net
10. Xamarin: @xamarin_russia
11. Azure: @azure_russia
12. Big Data & Machine Learning: @bigdata_ru
13. Robotics chat: @robotics_chat
14. ExtremeCode: @extremecode
15. AVRA community: @avrahackathon
16. DevOps chat: @devops_ru
17. Брутальный Docker: @brutal_docker
18. Unity3d.ru: @unity3d_ru
19. pro.js: @JSlang
20. learn.java: @javastart
Полный список чатов на GitHub: https://aka.ms/tlgm_goq_30717.
Developers Community pinned «Сегодня делимся с вами подборкой каналов и чатов в Telegram. В ней вы найдете все самое полезное для программистов и системных администраторов. Официальные каналы/чаты от Microsoft Developer: 1. Основной чат: @microsoftschool 2. Тематический чат (нейронные…»
Руководство по Python.
Сегодня поговорим о Python. По ссылке ниже вы найдете подробное руководство по этому языку в 9 главах. Больше кода!
Изучить: https://aka.ms/python_guide_dev_0218
#python
Сегодня поговорим о Python. По ссылке ниже вы найдете подробное руководство по этому языку в 9 главах. Больше кода!
Изучить: https://aka.ms/python_guide_dev_0218
#python
Metanit
Руководство по программированию на Python
Руководство по созданию приложений на языке программирования Python
ASP.NET Core: Механизмы предотвращения атак 2.0.
В этой статье авторы рассказывают обо всех основных компонентах, имеющих отношение к безопасности ASP.NET Core, и разбирают, как это работает внутри. Прототипом статьи является доклад Михаила Щербакова, Microsoft .NET MVP.
Подробнее: https://aka.ms/dotner_article_dev_0318
#dotnet
В этой статье авторы рассказывают обо всех основных компонентах, имеющих отношение к безопасности ASP.NET Core, и разбирают, как это работает внутри. Прототипом статьи является доклад Михаила Щербакова, Microsoft .NET MVP.
Подробнее: https://aka.ms/dotner_article_dev_0318
#dotnet
Habr
ASP.NET Core: Механизмы предотвращения атак 2.0
По встроенным механизмам безопасности ASP .NET Core написано мало статей. Даже официальная документация имеет пробелы. В этой статье мы пройдём по всем основным...
Машинное обучение в канализации (в хорошем смысле).
Сточные воды… Казалось бы, что тут может быть связанного с технологиями. Ну, возможно, какой-нибудь датчик загрязненности. Но, оказывается, нет. Все намного интереснее. Ведь машинное обучение помогает выявлять аномалии и отклонения в системе контроля сточных вод.
Подробнее: https://aka.ms/ai_article_0318
#article #ai
Сточные воды… Казалось бы, что тут может быть связанного с технологиями. Ну, возможно, какой-нибудь датчик загрязненности. Но, оказывается, нет. Все намного интереснее. Ведь машинное обучение помогает выявлять аномалии и отклонения в системе контроля сточных вод.
Подробнее: https://aka.ms/ai_article_0318
#article #ai
Habr
Машинное обучение в канализации (в хорошем смысле)
Сточные воды… Казалось бы, что тут может быть связанного с технологиями. Ну, возможно, какой-нибудь датчик загрязненности. Но, оказывается, нет. Все намного...
Полный курс C#.
Этот курс может быть полезен как для начинающих разработчиков на C#, так и для профессионалов. В ходе курса, слушатель узнает об основных концепциях языка, начиная с общей системы типов и заканчивая объектно-ориентированным программированием. Отдельные модули курса будут посвящены наиболее полезным классам в .NET Framework.
Часть 1: https://aka.ms/csharp_course_1_0318
Часть 2: https://aka.ms/csharp_course_2_0318
#csharp #course
Этот курс может быть полезен как для начинающих разработчиков на C#, так и для профессионалов. В ходе курса, слушатель узнает об основных концепциях языка, начиная с общей системы типов и заканчивая объектно-ориентированным программированием. Отдельные модули курса будут посвящены наиболее полезным классам в .NET Framework.
Часть 1: https://aka.ms/csharp_course_1_0318
Часть 2: https://aka.ms/csharp_course_2_0318
#csharp #course
Docs
Microsoft Learn
The skills required to advance your career and earn your spot at the top do not come easily. Now there’s a more rewarding approach to hands-on learning that helps you achieve your goals faster. Earn points, levels, and achieve more!
Forwarded from Quantum Quintum
Про нейронные сети есть массовое (но думается, что не среди экспертов по AI/ML) заблуждение, что мол нейронные сети устроены аналогично нервной системе живых организмов. Это, конечно, не так, и правильнее говорить, что конструкция (искусственных) нейронных сетей вдохновлена ранними исследованиями нервных тканей.
С тех пор, нейробиология ушла в одну сторону, а машинное обучение с ИИ — в другую, но периодически они обмениваются результатами и наблюдениями.
Например, оказывается (надеюсь, это не будет сюрпризом), что в реальности "живые" системы не просто устроены "слегка иначе", но и процесс обучения устроен совершенно по другому. То же "обратное распространение ошибки" для обучения живой системы эволюционно невыгодно, потому что 1) слишком медленное и 2) слишком энергозатратное. Более того, когда мы смотрим на то, с какой скоростью и на каком маленьком объеме данных бабочка или мотылек обучается распознавать запахи, наши потуги с ускорением вычеслений через GPU, FPGA и т.п. кажутся детскими поделками.
Поэтому исследователи из смежных лагерей иногда пытаются подсмотреть в исследованиях друг друга, либо какие-то природные инсайты, либо, соответственно, подходящие математические модели.
Так, команда ученых из Университета Вашингтона (Сиэттл), решила попробовать воспроизвести уже хорошо изученную и размеченную нервную подсистему табачного бражника (это такая бабочка), заточенную под распознавание запахов, в компьютерной системе. Для этого они создали искусственную сеточку, похожую по своей структуре на компоненты нервной системы бабочки (интересный момент, что она состоит из нескольких последовательных подсистем).
Также в систему был добавлен искусственный аналог октопамина, который как раз оказывает ключевое воздействие на процесс обучения (кстати, без него, обучение тоже происходит, но слишком медленно). Отдельный вопрос, как именно он влияет, но одна из гипотез, высказываемых исследователями, заключается в том, что октопамин позволяет обойти естесвенные ограничения на рост новых синапсов. Также, в отличие от классического обучения с усилением уже имеющихся связей, он позволяет открывать новые каналы передачи сигнала, что сильно расширяет пространство поиска решений.
Следствие из этой работы очень простое: возможно, дата-сайнтистам стоит глубже покопаться как в реальности работают нервные системы, и в будущем в популярных фреймворках (или новых) могут появиться аналоги нейротрансмиттеров, влияющих на процессы обучения и функционирования нейронных сетей.
Подробнее в MIT Technology Review: https://www.technologyreview.com/s/610278/why-even-a-moths-brain-is-smarter-than-an-ai/
Основная научная работа: http://arxiv.org/abs/1802.02678
#ai #nature #neural #networks
С тех пор, нейробиология ушла в одну сторону, а машинное обучение с ИИ — в другую, но периодически они обмениваются результатами и наблюдениями.
Например, оказывается (надеюсь, это не будет сюрпризом), что в реальности "живые" системы не просто устроены "слегка иначе", но и процесс обучения устроен совершенно по другому. То же "обратное распространение ошибки" для обучения живой системы эволюционно невыгодно, потому что 1) слишком медленное и 2) слишком энергозатратное. Более того, когда мы смотрим на то, с какой скоростью и на каком маленьком объеме данных бабочка или мотылек обучается распознавать запахи, наши потуги с ускорением вычеслений через GPU, FPGA и т.п. кажутся детскими поделками.
Поэтому исследователи из смежных лагерей иногда пытаются подсмотреть в исследованиях друг друга, либо какие-то природные инсайты, либо, соответственно, подходящие математические модели.
Так, команда ученых из Университета Вашингтона (Сиэттл), решила попробовать воспроизвести уже хорошо изученную и размеченную нервную подсистему табачного бражника (это такая бабочка), заточенную под распознавание запахов, в компьютерной системе. Для этого они создали искусственную сеточку, похожую по своей структуре на компоненты нервной системы бабочки (интересный момент, что она состоит из нескольких последовательных подсистем).
Также в систему был добавлен искусственный аналог октопамина, который как раз оказывает ключевое воздействие на процесс обучения (кстати, без него, обучение тоже происходит, но слишком медленно). Отдельный вопрос, как именно он влияет, но одна из гипотез, высказываемых исследователями, заключается в том, что октопамин позволяет обойти естесвенные ограничения на рост новых синапсов. Также, в отличие от классического обучения с усилением уже имеющихся связей, он позволяет открывать новые каналы передачи сигнала, что сильно расширяет пространство поиска решений.
Следствие из этой работы очень простое: возможно, дата-сайнтистам стоит глубже покопаться как в реальности работают нервные системы, и в будущем в популярных фреймворках (или новых) могут появиться аналоги нейротрансмиттеров, влияющих на процессы обучения и функционирования нейронных сетей.
Подробнее в MIT Technology Review: https://www.technologyreview.com/s/610278/why-even-a-moths-brain-is-smarter-than-an-ai/
Основная научная работа: http://arxiv.org/abs/1802.02678
#ai #nature #neural #networks
MIT Technology Review
Why even a moth’s brain is smarter than an AI
One of the curious features of the deep neural networks behind machine learning is that they are surprisingly different from the neural networks in biological systems. While there are similarities, some critical machine-learning mechanisms have no analogue…
Учебник по языку программирования Python.
Список, в котором автор собрал множество русскоязычных материалов по Python. При этом, все сгруппировано на "для новичков" и "для продвинутых". Добавляйте в закладки.
Подробнее: https://aka.ms/dev_guide_0318
#python
Список, в котором автор собрал множество русскоязычных материалов по Python. При этом, все сгруппировано на "для новичков" и "для продвинутых". Добавляйте в закладки.
Подробнее: https://aka.ms/dev_guide_0318
#python
Хабр
Учебник по языку программирования Python (хабраиндекс)
Серия статей «Основы Python» I, Начало II, Строки III, Списки, кортежи, файлы IV, Генераторы списков V, Определение функций, основы VI, Расширенное определение ф...
Forwarded from Quantum Quintum
Вчера прошел виртуальный Windows Developer Day и один из ключевых анонсов посвящен теме искусственного интеллекта, точнее новой платформе Windows ML, предоставляющей разработчикам использовать предобученные модели внутри своих приложений.
Важные моменты: аппартное ускорение с использованием возможностей DirectX (GPU) и локальное выполнение (то есть тот самый "intelligent edge"). Для обработки медиа-контента и сценариев машинного зрения появляются дополнительные возможности предобработки кадров.
Предобученные модели "скармливаются" в ONNX-формате, который мы разрабатываем вместе с остальными участниками рынка, чтобы обеспечить совместимость между разными фреймворками.
Анонс: https://blogs.windows.com/buildingapps/2018/03/07/ai-platform-windows-developers
Документация: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/uwp/machine-learning/overview
ONNX-формат: https://onnx.ai
#ai #intelligent #edge #windows
Важные моменты: аппартное ускорение с использованием возможностей DirectX (GPU) и локальное выполнение (то есть тот самый "intelligent edge"). Для обработки медиа-контента и сценариев машинного зрения появляются дополнительные возможности предобработки кадров.
Предобученные модели "скармливаются" в ONNX-формате, который мы разрабатываем вместе с остальными участниками рынка, чтобы обеспечить совместимость между разными фреймворками.
Анонс: https://blogs.windows.com/buildingapps/2018/03/07/ai-platform-windows-developers
Документация: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/uwp/machine-learning/overview
ONNX-формат: https://onnx.ai
#ai #intelligent #edge #windows
Windows Developer Blog
AI Platform for Windows Developers
At Microsoft, we’re making huge investments in AI and Machine Learning across the company. AI capabilities in Office 365 help subscribers with productivity at work, intelligent features in the Photos app for Windows 10 make it easier for people to create…
CsConsoleFormat: форматирование в консоли по-новому (.NET).
Таблицы, цвета, переносы: из-за всего этого код быстро превращается в нечитаемое месиво, в котором не разобрать, где логика, где текст, где форматирование. Автор этой публикации рассказывает о том, как этого избежать.
Подробнее: https://aka.ms/dotnet_article_0318
#dotnet
Таблицы, цвета, переносы: из-за всего этого код быстро превращается в нечитаемое месиво, в котором не разобрать, где логика, где текст, где форматирование. Автор этой публикации рассказывает о том, как этого избежать.
Подробнее: https://aka.ms/dotnet_article_0318
#dotnet
Habr
CsConsoleFormat: форматирование в консоли по-новому (.NET)
Всем хорошо известны богатые средства форматирования в консоли: выравнивание пробелами, изменение текущего цвета текста и фона. Если вы хотите вывести пару...
Руководство по F#.
В этом руководстве вы найдете общий обзор языка, советы по началу работы, учебники и справочники по теме, а также отдельный пункт о функциональном программировании.
Изучить: https://aka.ms/fsharp_guide_0318
#fsharp
В этом руководстве вы найдете общий обзор языка, советы по началу работы, учебники и справочники по теме, а также отдельный пункт о функциональном программировании.
Изучить: https://aka.ms/fsharp_guide_0318
#fsharp
Docs
Руководство по языку F#
Дополнительные сведения о F #, это функциональный язык программирования, работающей на платформе .NET.
Регулярные выражения в Python: от простого к сложному.
Подробности, примеры, картинки, упражнения. В этой статье автор делится всем этим по регулярным выражениям в Python. Ну и не забывает про полезные ссылки. А у вас получится решить задачи?
Подробнее: https://aka.ms/python_article_0318
#python
Подробности, примеры, картинки, упражнения. В этой статье автор делится всем этим по регулярным выражениям в Python. Ну и не забывает про полезные ссылки. А у вас получится решить задачи?
Подробнее: https://aka.ms/python_article_0318
#python
Bing
Secluded sands in Mexico
This gorgeous shot was taken at Playa Del Amor—als
Редактирование субтитров или баги в C#-проекте.
В образовательных целях или просто из-за любви к оригинальной озвучке, в интернете можно найти субтитры практически к любому фильму и на многих языках. Создаётся всё это в специальных программах. В одной из таких, Open Source C#-проекте Subtitle Edit, не обошлось без сюрпризов в виде багов. Автор этой статьи разбирает распространенные ошибки.
Подробнее: https://aka.ms/aticle_csharp_0318
#csharp #opensourse #article
В образовательных целях или просто из-за любви к оригинальной озвучке, в интернете можно найти субтитры практически к любому фильму и на многих языках. Создаётся всё это в специальных программах. В одной из таких, Open Source C#-проекте Subtitle Edit, не обошлось без сюрпризов в виде багов. Автор этой статьи разбирает распространенные ошибки.
Подробнее: https://aka.ms/aticle_csharp_0318
#csharp #opensourse #article
Habr
Нельзя просто так взять и отредактировать субтитры
Сколько людей пользуются субтитрами по всему миру? Вероятно, очень много. В образовательных целях или просто из-за любви к оригинальной озвучке, в интернете...
Forwarded from Quantum Quintum
Всех с началом бодрой недели, сегодня говорим про MR/VR.
Начнем с управления. Как-то Алекс Кипман, рассказывая, что случилось с Kinect, привел такую историю: когда создавалась его первая версия, команда в голове уже держала мысль о чем-то, что впоследствии стали называть Mixed Reality — смеси физического и цифрового миров в едином представлении.
И вот возникает вопрос: где на этом пути Kinect и как вообще построить полноценный MR? Тут Алекс рисует журналисту простую схему: вот поле 3x3 клеток. По вертикали: что мы хотим распознавать - тело и движение рук, пространство вокруг и отдельные объекты. Каждая следующая задача, условно, в 10 раз сложнее предыдущей. По горизонтали: как мы взаимодействуем при этом - просто видим (через камеру), накладываем изображения, получаем отдачу от взаимодействия (haptic experience) с цифровыми объектами. Аналогично каждая следующая задача на порядок сложнее.
Вот теперь, если вы нарисуете это по осям, получится, что блок 1x1 — это кинект. Проходит еще почти 10 лет, первая версия Kinect фактически уменьшается до размера плашки в iPhone X, а мы, благодаря прогрессу технологий наблюдаем следующий блок 2x2 — это Hololens.
Вот теперь большой вопрос, с одной стороны, с распознаванием разнообразных объектов (сейчас основной акцент делается на системы машинного зрения), а с другой, с физическим взаимодействием с цифровыми объектами.
В связи с последним: вот подборка исследований Microsoft Research на тему взаимодействия с виртуальным. https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/touching-virtual-microsoft-research-making-virtual-reality-tangible #mr #vr #haptic #experience
Начнем с управления. Как-то Алекс Кипман, рассказывая, что случилось с Kinect, привел такую историю: когда создавалась его первая версия, команда в голове уже держала мысль о чем-то, что впоследствии стали называть Mixed Reality — смеси физического и цифрового миров в едином представлении.
И вот возникает вопрос: где на этом пути Kinect и как вообще построить полноценный MR? Тут Алекс рисует журналисту простую схему: вот поле 3x3 клеток. По вертикали: что мы хотим распознавать - тело и движение рук, пространство вокруг и отдельные объекты. Каждая следующая задача, условно, в 10 раз сложнее предыдущей. По горизонтали: как мы взаимодействуем при этом - просто видим (через камеру), накладываем изображения, получаем отдачу от взаимодействия (haptic experience) с цифровыми объектами. Аналогично каждая следующая задача на порядок сложнее.
Вот теперь, если вы нарисуете это по осям, получится, что блок 1x1 — это кинект. Проходит еще почти 10 лет, первая версия Kinect фактически уменьшается до размера плашки в iPhone X, а мы, благодаря прогрессу технологий наблюдаем следующий блок 2x2 — это Hololens.
Вот теперь большой вопрос, с одной стороны, с распознаванием разнообразных объектов (сейчас основной акцент делается на системы машинного зрения), а с другой, с физическим взаимодействием с цифровыми объектами.
В связи с последним: вот подборка исследований Microsoft Research на тему взаимодействия с виртуальным. https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/touching-virtual-microsoft-research-making-virtual-reality-tangible #mr #vr #haptic #experience
Microsoft Research
Touching the Virtual: How Microsoft Research is Making Virtual Reality Tangible - Microsoft Research
“Ask yourself how you really want to interact with virtual objects? The simple answer is that we want to handle them as if they are real, just reach out a hand to grasp them, pick them up, feel what they’re made of, and do all that in a natural way that requires…
Forwarded from Quantum Quintum
Учебного в ленту: Tess Ferrandez прошла на Coursera знаменитый курс лекций Andrew Ng по глубокому обучению и сделала очень классный визуальный конспект https://www.slideshare.net/TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-andrew-ng #ai #deep #learning
p.s. Речь об этом курсе: https://www.deeplearning.ai/
p.s. Речь об этом курсе: https://www.deeplearning.ai/
SlideShare
Notes from Coursera Deep Learning courses by Andrew Ng
Notes from Coursera Deep Learning courses by Andrew Ng - Download as a PDF or view online for free
Forwarded from GameDev Architecture (Ivan Fateev)
Ребята из Unity разжевали типичные стратегии освещения:
https://unity3d.com/learn/tutorials/projects/creating-believable-visuals/lighting-strategy
#unity #tutorial #visual
https://unity3d.com/learn/tutorials/projects/creating-believable-visuals/lighting-strategy
#unity #tutorial #visual
Unity Learn
Creating Believable Visuals - Unity Learn
This guide looks at the fundamental steps for setting up a good baseline for believable visuals. The advice in this guide is provided by the Spotlight Team at Unity. The Spotlight Team help developers and content creators achieve the desired look and quality…
Анонс платформы ИИ для Windows 10.
На прошедшей конференции Developer Day мы представили платформу ИИ для разработчиков. Она появится в грядущем обновлении ОС Windows. Платформа предлагает разработчикам Windows Machine Learning API, с помощью которого можно внедрить функциональность заранее обученных нейросетей в приложения.
Подробнее: https://aka.ms/ai_win_news_0318
#news #ai #aic
На прошедшей конференции Developer Day мы представили платформу ИИ для разработчиков. Она появится в грядущем обновлении ОС Windows. Платформа предлагает разработчикам Windows Machine Learning API, с помощью которого можно внедрить функциональность заранее обученных нейросетей в приложения.
Подробнее: https://aka.ms/ai_win_news_0318
#news #ai #aic
Tproger
Microsoft анонсировала платформу ИИ для Windows 10
На прошедшей конференции Developer Day Microsoft представила платформу ИИ для разработчиков. Она появится в грядущем обновлении Windows 10 и будет поддерживать множество устройств.