bardolog

A visualization of the Ptolemaic system, a geocentric model of the solar system (with Earth at the center) that dominated astronomy for 1,500 years until it was overturned by Copernicus, Galileo, and Kepler.

What you're watching isn't a tree, a river from above, or a neural network. It's a simple chemical reaction filmed in macro, where matter self-organizes along the path of least resistance. [📹 thomas_vanz]

The Loomis Method [📹 eli.7art]

紙工作でLIVE2Dの動く女の子を作ってみた

Aheadform, которая работает над созданием человекоподобных роботов, демонстрирует новую модель лица высокореалистичного гуманоидного робота F1 Цель создание настолько правдоподобных лиц, чтобы вы не могли с первого взгляда отличить робота на улице от живого человека

@lilchamomil А ретопологія це редукований меш з меншою кількістю полігонів, так? На відео ми бачимо саме її?

@bardol_ це повністю текстурована модель з ретопологією, я сьогодні буду ріг додавати щоб можна було запозувати для презентації

мені треба ще підправити інтенсичність швів в деяких місцях і поправити проблеми з накладанням текстури під рукою на сермязі але вже майже готово 🥺

1/3 + 1/9 + 1/27 + ··· = 1/2. The proof is in the picture. No words needed.

I’m making a tamagotchi for my plant! This is part 3 :)

found a website where you can create, program and test electronic hardware. it already has some featured projects really great if you want to test before building your own hardware

He rolled dice 10,000 times over 17+ hours and documented the results, an almost perfect normal distribution.

The Aizawa attractor, a particular case of the Lorenz attractor, has this system of differential equations: dx = (z-b) * x - d*y dy = d * x + (z-b) * y dz = c + a*z - z³/3 - x² + f * z * x³

Майданецьке, Україна Зараз – 5 тис. мешканців. У 3700 році до н. е. – найбільше місце у світі. 2968 домів – від 12 до 46 тис. мешканців. Поруч ще два найбільші на той час міста у світі - Доброводи та Тальянки До великих міст Месопотамії та Єгіпту залишалися ще сотні років

143 миллиона человек думали, что ловят покемонов. На самом деле они строили один из крупнейших датасетов для AI в истории Компания Niantic недавно раскрыла интересную деталь про Pokémon Go. За годы игры пользователи загрузили более 30 миллиардов изображений реального мира — фотографии и AR-сканы улиц, парков, зданий и достопримечательностей. И теперь эти данные используются для обучения визуальной навигации для роботов-доставщиков. Когда игроки ходили с телефоном, они фактически: • сканировали магазины, памятники и здания со всех сторон • снимали в разное время суток • фиксировали разную погоду и освещение • документировали тротуары, улицы и общественные пространства Ни одна компания с флотом машин для картографирования не смогла бы собрать такой объём данных так быстро и так дешево. И самое интересное — всё происходило системно, 8 лет подряд, пока игроки думали, что их главная цель — поймать редкого Чаризарда. Фактически получился один из крупнейших краудсорсинговых датасетов компьютерного зрения в истории. И это отличный пример того, как сегодня создаются самые ценные AI-датасеты: • их собирают не дата-центры. • их собирают люди, которые даже не подозревают, что строят инфраструктуру для AI.

@lilchamomil Ага) це такі тонкі речі, але вкупі міняють загальне сприйняття

я як поправила пропорції щоб ближче до малюнку був схожий так і він на людина навість став схожий

A high-tech, innovative fabric that changes colors when you stretch it. Elangochrome is a mechanochromic fabric by Fabric Future that shifts from dark gray to vivid red when stretched.

Vou no cinema hoje a noite, amanhã e domingo...

Оце контент. Intel разом з Epic Games виклали дві частини детального гайда оптимізації ігор зроблених на Unreal Engine під CPU та GPU від Intel. Дуже багато технічних моментів, патчі рушія під певні CPU/GPU та системи, і найкращі техніки використання технологій та інструментів Intel. intel.com/content/www/us… intel.com/content/www/us…

@CaptainGPU В наведеному відео чувак біжить по сходах і на нього падає світло з вікна, це як робиться?

Запечене глобальне освітлення (в UE це Lightmass) насправді це пік. В усіх сучасних рушіях ця технологія доведена до досконалості. Вона красива, вона максимально оптимізована, вона майже реалістична, і насправді навіть більше ніж сучасний GI, але є одна велика проблема…

Cortical CL1: Real human 800,000+ neurons on chip already beating DQN/PPO baselines in complex tasks with minimal training time.🤯 Adaptive learning is like a real brain. Outperforms SOTA RL (DQN, PPO) after 5 min gameplay-style training