Места для обсуждения Feeds Fun
Продолжаю развивать свою читалку новостей: feeds.fun. Чтобы собирать информацию и людей вместе, завёл несколько ресурсов, где можно обсудить проект и найти полезную информацию:
- Блог blog.feeds.fun
- Discord
- Reddit r/feedsfun
Пока что там никого и ничего нет, но со временем обязатено будут и новости и люди.
Если вам интересен этот проект, добавляйтесь! Буду рад вас видеть и постараюсь быстро реагировать на все вопросы.
P.S. Если вы пропустили эту мою активность, то вот пост с описанием проекта.
Делаем вымышленную вселенную: месяц 1
ChatGPT: "Draw an image of a producer working on semantic neighborhood analysis of a new fictional universe IP."
- первый месяц
- второй месяц
Прошёл первый месяц занятий в Product Vision Masters. Посвящён он был «категорийному анализу» (внутренняя практика школы, на основе опыта преподавателей) вымышленной вселенной, над которой каждый из участников будет работать. Один участник — одна вселенная, потом обещают объединить нас в команды.
Игровое сообщество с точки зрения независимого разработчика игр
Изначально статья была опубликована на Хабре в 2014 году, но я решил вернуть её в блог. Изменений не делал, поэтому подача может немного отличаться от традиционной.
Привет, я уже второй год с переменным успехом пилю свою браузерку и хочу поделиться опытом формирования и работы с игровым сообществом, когда на это нет ни ресурсов ни времени. А так же рассказать про пользу, которую оно может принести.
Текст в первую очередь будет полезен как вводная для таких же одиночек как я и небольших команд, начинающих свой проект и не имеющих возможности нанять отдельного специалиста.
Итоги творческого отпуска 2019-2021 годов
Every single day 'cause I love my occupation
A-a-ay, I'm on vacation
If you don't like your life, then you should go and change it
Или как написать том «Войны и мира» за 2 года.
В июне 2019 я уволился из Melsoft и ушёл в творческий отпуск, который длится вот уже 2 года и 2 месяца. Пора подводить итоги.
Расскажу зачем я это сделал, чем занимался, что получилось, что не получилось, какие впечатления остались.
Кратко: всем рекомендую.
Нельзя просто так взять и запустить Deep Learning
Продолжаю разбираться с Deep Learning.
Решил попробовать его на практике: сам придумал лабу, сам сделал, сам себя похвалил.
Целью было построить простейшую, но более-менее полную цепочку обучения модели с помощью Keras+TensorFlow и запустить её на своей машине.
Публикую notebook с выполненной лабой, комментариями о базовых штуках, костылях и нюансах. Надеюсь, будет полезна новичкам. Может быть меня даже поругает кто-нибудь из опытных датасаентистов.
А в этом посте покритикую инфраструктуру всего этого.