Загрузка страницы

Программирование ретрокомпьютеров: визуальные эффекты. Часть 3

Разберём несколько программных трюков, позволяющих увеличить цветовые возможности и плавность эффекта, сократить расход памяти и создавать таблицы маппинга без использования математических формул. Узнаем, какие ещё эффекты можно создавать на основе описанного метода. 
Вебинар проведут Олег Сенин (bfox) и Александр Солодков (TmK), программисты, художники, музыканты на различных ретроплатформах.

Видео Программирование ретрокомпьютеров: визуальные эффекты. Часть 3 канала Компьютерные науки
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
21 мая 2020 г. 22:55:05
01:47:25
Другие видео канала
Программирование ретрокомпьютеров: визуальные эффекты. Часть 1Программирование ретрокомпьютеров: визуальные эффекты. Часть 11. CS50 на русском: Лекция #1 [Гарвард, Основы программирования, осень 2015 год]1. CS50 на русском: Лекция #1 [Гарвард, Основы программирования, осень 2015 год]Выполняем реальный заказ на фрилансе LIVE!Выполняем реальный заказ на фрилансе LIVE!Машинное обучение. Логические методы классификации. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Логические методы классификации. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Нейронные сети глубокого обучения. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Программирование ретрокомпьютеров: с чего начатьПрограммирование ретрокомпьютеров: с чего начатьМашинное обучение. Байесовская классификация. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Байесовская классификация. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Алгоритмы на Python 3. Лекция №1Алгоритмы на Python 3. Лекция №1Машинное обучение. Критерии выбора моделей. К.В. Воронцов, Школа анализа данных,Яндекс.Машинное обучение. Критерии выбора моделей. К.В. Воронцов, Школа анализа данных,Яндекс.Машинное обучение. Рекомендательные системы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Рекомендательные системы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. Часть 1Практическое введение в нейронные сети и глубокое обучение. Часть 1Цикл уроков по программированию на C++ для Arduino. Часть 1.Цикл уроков по программированию на C++ для Arduino. Часть 1.Программирование ретрокомпьютеров: визуальные эффекты. Часть 4Программирование ретрокомпьютеров: визуальные эффекты. Часть 4Машинное обучение. Нейронные сети и градиентные методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Нейронные сети и градиентные методы. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Программирование ретрокомпьютеров: сборка демоПрограммирование ретрокомпьютеров: сборка демоОсновы программирования. Урок 1 [GeekBrains]Основы программирования. Урок 1 [GeekBrains]Программирование ретрокомпьютеров: визуальные эффекты. Часть 2Программирование ретрокомпьютеров: визуальные эффекты. Часть 2Машинное обучение. Линейные композиции, бустинг. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Линейные композиции, бустинг. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Поиск ассоциативных правил. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.Машинное обучение. Поиск ассоциативных правил. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Яндекс.Метрика