作为 R 星旗下最知名的游戏系列之一，GTA 一直以来都备受游戏玩家的喜爱和期待：
△Please wait forever to play Reddit、Steam、HackerNews上，无数玩家吐槽抱怨…… 进游戏少则等5、6分钟，多则20分钟。 终于，一个黑客大哥实在忍不了，用逆编译器逐条查看运行情况，终于找到原因。 原来，R星（游戏开发商RockStar）写的代码太低效，加载时，一个if语句竟然循环了19.8亿次…. 幕后黑手：谁占用大量时间？加载GTA 5 Online到底有多慢？
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 折磨全球无数GTA 5玩家的联机版超长加载时间问题，终于要修复了。 什么？R星（游戏开发商RockStar）主动改善玩家游戏体验？不存在的。 △Please wait forever to play 打开GTA 5联机版，要跑19.8亿次if语句，一支烟的功夫游戏都加载不完。 这堪称游戏开发史上最大的“屎山”代码，存在了7年，R星从没想过要修复…. 玩家对GTA 5联机版可谓又爱又恨，有人甚至破口大骂： 直到一位黑客大哥路过，实在忍不了恶臭
机器之心报道 机器之心编辑部 人类玩家游戏还没玩通，AI 已经能造个游戏了。 侠盗猎车手 5（GTA5）是一款经典的动作冒险游戏，深受玩家欢迎，多个研究团队曾为它推出补丁，以使其具有更加逼真的游戏质感。 在第三方不断为 GTA5 推出补丁的同时，许多玩家高呼：「GTA6 什么时候能出啊」。我们无法揣摩 R 星的思路，GTA6 目前尚未发布，不过有一款 AI 独立开发的「GTA5」，你可以试试。 它的名字叫做「GAN Theft Auto」，和真正的 Grand Theft Auto 略有差别。 玩家们在玩
由 Craig Quite 的 DeepDrive 项目搭建和维护的、加入了 Grand Theft Auto V 的 Universe（OpenAI 的人工智能训练平台）现在开源了。 要使用这一平台，你将只需要购买一个复制版的 GTA V，然后你的 Universe 代理将能够在一个高保真度的虚拟环境中开始加速汽车上路。 在 Universe 中，GTA V 能让AI 代理进入一个丰富的 3D 世界。下面这段视频展示了，喂给代理的帧（人工减速到8FP，左上），对代理的诊断以及环境（左下），以及人性化的自由
给你一个长度为 n 的字符串数组 names 。你将会在文件系统中创建 n 个文件夹：在第 i 分钟，新建名为 names[i] 的文件夹。
更有意思的是，据英特尔表示，这个补丁在Geforce RTX 3090 GPU上，完成一次画质增强推理，只需要半秒钟的时间。
相信在面试中，只要问到Spring，基本都会抛出一个问题，说说你对Spring IOC理解吧？虽然在日常的开发经常会使用到，但是要回答起来，并不简单。大脑经过简单的头脑风暴后，蹦出了控制反转、依赖注入这样的词语。显然这些并不是面试官想听的。
GTA5是一款自由度极高的开放性游戏，该游戏支持自定模型组件，从而让其更加灵活能够定制出一些具有独有特性的动画，甚至可以拍摄简单的电影，在模型替换上有多种替换形式，一种是新增，另一种是直接替换原有的NPC路人等，这里我研究了一段时间终于搞明白了，GTA5中每个游戏组件的具体功能，从而能够将轻易的实现模型的替换，与新增等，另外GTA5还支持外部脚本扩展，你可以自己编写一些外部功能性脚本，灵活强极高。
大数据文摘出品 作者：Caleb 前一阵子，全球玩家都在担心，难道苦苦等了8年的GTA6，又要延期了吗？ 大概一周前，GTA6突然被放出了大规模内容，共计90多个视频，上万行源码。这也可以说是电子游戏史上最大的一次泄密事件了。 此前，这位泄露了GTA6内容的黑客在GTAForums更新了帖子，不仅直接放出自己的邮箱、Telegram，还向开发商Rockstar Games（R星）喊话，表示“期望达成一个交易”。 9月19日，R星也终于发布公告，承认了泄露内容的真实性，并指出此次泄露是由三方力量非法进入了内
2020年7月24日的时候，R⭐发了条公告，大概意思就是说GTA在线模式大表哥2在线模式要更新了，大表哥首当其冲，GTA紧跟其后。
https://www.vg247.com/2017/01/12/gta-5-is-being-used-to-train-and-test-self-driving-cars-although-you-do-have-to-switch-off-the-violence/
原文名称：Reading game frames in Python with OpenCV - Python Plays GTA V 原文链接：https://pythonprogramming.net/game-frames-open-cv-python-plays-gta-v/ 原文作者：@Harrison 本文是Harrison《Python Plays GTA V》系列教程第一篇。 当OpenAI's Universe（Universe）出现后，很多文章都在鼓吹大量的游戏（甚至GTA5）已经做
这是一个速度决定一切的时代，我们的生活在不断地数字化，线下的流程依然在持续向线上转移，转移过程中，作为工程师，我们会碰到各种各样的性能问题。
3 月初，游戏玩家 tostercx 宣称发明了一种新方法，可以把《侠盗猎车手 Online》（检查 GTA 5）的加载时间缩短 70%。对玩家群体来说，这无疑是一个好消息。
梦晨 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 全球游戏玩家盼了八年的GTA6，恐怕又要延期了。 黑客一次性放出90段游戏泄露视频，已在各大平台疯传，官方删都删不过来。 这件事的影响力不只在游戏圈，也受到大量主流媒体、商业媒体关注—— 涉及的游戏开发商Rockstar Games（简称R星），其母公司Take-Two Interactive是一家市值200亿美元的上市公司。 系列前作GTA5最早于2013年推出，截至2021年底累计销量超1.6个亿风靡全球，并靠出售线上道具的模式持续盈利，狂赚
AI科技评论按：本文首发于知乎专栏Learning Machine，作者张潇捷， AI科技评论获其授权转载。 前段时间学完Udacity的机器学习和深度学习的课程，感觉只能算刚刚摸到深度学习的门槛，于是开始看斯坦福的cs231n（http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html），一不小心便入了计算机视觉的坑。原来除了识别物体，还可以进行定位(localization)，检测(object detection)，语义分割(semantic segmentation)，实例分割
如果说大家不相信，有人能写循环19.8亿次的if循环，那你更无法想象这还是写在GTA 5里的代码。
从实习到正式工作，我使用 Golang 作为主力编程语言也已经有两年多的时间了；绝大多数的服务和需求我都会选择使用 Golang 实现，只有对性能不敏感、需要大量文本处理 / 数据处理的场景下我才会选择我的老相好 Python
This week’s newsletter includes: a neural network for lip reading, a drone to defend your home, record breaking deep learning-powered JPEG compression, a style transfer implementation in TensorFlow, a self-driving car simulator in GTA V and more! 神经网络阅读唇语，
话不多说，上资源： 链接：https://pan.baidu.com/s/1oWE6L0J1s33R_2zfcxiG_A 提取码：b9tf 解压后，先启动GTA5，进入游戏菜单界面 然后打开Xenos（32位）或者Xenos64（64位） 将文件夹下的GTAO_Booster.dll拖动进列表框内
由于为语义分割注释像素级标签非常费力，因此利用合成数据是一个很有吸引力的解决方案。然而，由于合成域与真实域之间存在域间的差异，用合成数据训练的模型很难推广到真实数据中去。在本文中，我们考虑到两个域之间的根本区别作为纹理，提出了一种适应目标域纹理的方法。首先，我们利用风格转换算法对合成图像的纹理进行多样性处理。生成图像的各种纹理防止分割模型过度拟合到一个特定的(合成)纹理。然后通过自训练对模型进行微调，得到对目标纹理的直接监督。我们的结果达到了最先进的性能，我们通过大量的实验分析了在程式化数据集上训练的模型的属性。
神经网络负责处理画面中的一切信息，包括远处的风景，你每按下一次键控制车左转或右转、车撞到边栏等操作。
数据增强在训练基于CNN的检测器中起着至关重要的作用。以前的大多数方法都是基于使用通用图像处理操作的组合，并且只能产生有限的看似合理的图像变化。最近，基于生成对抗性网络的方法已经显示出令人信服的视觉结果。然而，当面临大而复杂的领域变化时，例如从白天到晚上，它们很容易在保留图像对象和保持翻译一致性方面失败。在本文中，我们提出了AugGAN，这是一种基于GAN的数据增强器，它可以将道路行驶图像转换到所需的域，同时可以很好地保留图像对象。这项工作的贡献有三个方面：（1）我们设计了一个结构感知的未配对图像到图像的翻译网络，该网络学习跨不同域的潜在数据转换，同时大大减少了转换图像中的伪影； 2） 我们定量地证明了车辆检测器的域自适应能力不受其训练数据的限制；（3） 在车辆检测方面，我们的目标保护网络在日夜困难的情况下提供了显著的性能增益。与跨领域的不同道路图像翻译任务的竞争方法相比，AugGAN可以生成更具视觉合理性的图像。此外，我们通过使用转换结果生成的数据集训练Faster R-CNN和YOLO来定量评估不同的方法，并通过使用所提出的AugGAN模型证明了目标检测精度的显著提高。
如图，本周Epic商城免费送GTA5，而且是一经入库永久拥有，并不是限免几天，而且还是豪华版，自带新手包。直到5月21号前都可以免费领。
近日，特斯拉上海工厂工人薪酬曝光，特斯拉生产线一线普工的底薪是 5341 元，若是本科学历可再加 200 元，加上各种补贴及季度奖，年薪过 10 万并不困难。“对外号称 17 薪，平均下来每个月到手有个七八千，还有五险一金”。有内部人员表示，所说的 17薪，是将季度奖包含在内，特斯拉工厂就会发放一笔奖金，根据不同的绩效评分。据其透露，季度奖分成 A-E 五个档次，其中 A 档是月底薪的 1.5 倍，C 等为一个月底薪。但他只拿过 C 等，从未获得过 AB 档评级。（时代财经）
用深度学习当「外挂」，本文将教你如何用 PyTorch 在GTA 5 中训练自动驾驶模型。
大家都知道，一个好的工具或系统，可以极大的提高工作效率，而 Google 测试团队的这些工具都是他们工作过程中经过总结提炼，最后量身定制开发的，效果可想而知了。
随着深度学习的发展，研究者们希望深度学习模型不但可以从特定领域训练集中学习监督知识，更希望能够进行领域自适应（domain adaptation）和知识迁移技术（knowledge transfer techniques），将在一个领域数据集中学习的知识迁移到新的领域中。那么能否同时利用多个不同领域的训练样本，提高在新领域上的语义理解能力呢？
GTA 也叫“侠盗猎车手”，是R星旗下一款超高人气动作冒险类游戏，目前已经发售至第五版。
我的设备是不支持越狱的，所以没了解的太多，按照我的理解就像安卓系统一样获取root权限，只不过越狱是利用ios的漏洞。
这篇文章带大家读两篇近期多元时间序列分类工作。一篇是TodyNet: Temporal Dynamic Graph Neural Network for Multivariate Time Series Classification，通过动态图学习的方式刻画多变量之间的关系，指导多元时间序列分类；另一篇是Enhancing Multivariate Time Series Classifiers through Self-Attention and Relative Positioning Infusion，在卷积时间序列分类网络的基础上，引入了注意力机制，提升多元序列分类小姑偶。
近日，视频游戏开发商Rockstar Games证实，其热门游戏《侠盗猎车手6》（GTA6）开发片段遭到黑客大规模窃取，至少泄露了90个新开发的游戏片段。彭博社记者Jason Schreier表示这是视频游戏史上最大的泄露事件之一。
是重新搭一个模型呢，还是拿来新数据重新调参，在这个已经训练好的模型上搞迁移学习呢？
（VRPinea 11月3日讯）今日重点新闻：AR应用方案商Nextech AR完成500万加元股权融资，本轮融资将被用于公司运营、资产收购、战略交易等；印度尼西亚VR开发商Shinta VR已完成A轮融资，本轮融资由TigaLapan Investama Group和Investa Syailendra Nuswantara参投；微软宣布Mesh开始支持Teams，提升远程协作、混合办公体验。
机器之心报道 编辑：小舟、泽南 英特尔在侠盗猎车手 5（GTA5）上测试了他们的图像增强新模型，该模型给出了令人印象深刻的结果。 GTA5 是一款经典的 3D 冒险游戏，它的画风是这样的： 画面接近真实，但少了一些质感...... 近日，来自英特尔的研究者给 GTA 做了一个画质增强补丁，先来看下效果： 左为 GTA 中的 3D 渲染图，右为英特尔新模型生成结果。 效果很不错，下面这一张画质增强的效果就更明显了，该模型处理后的画面宛如相机实拍： 在 3D 渲染领域，实时和真实感是两个关键要素。通常
2022.11.6共发现匿名网络资讯信息58,061条；最近7天共发现匿名网络资讯信息458,947 条，同比增长-5.7%；最近30天共发现匿名网络资讯信息2,269,067 条。
整理 | 褚杏娟 东南亚电商巨头 Shopee 中国裁员：上午开全员大会、下午赔偿 N+2 离职；判赔 20 万！星愿浏览器因拦截广告被优酷起诉；钉钉总裁称非常讨厌红点和 DING 消息：自己从不 DING 人只打电话；特斯拉上海工人薪酬曝光：五险一金，到手七八千；新东方以“能力不足”为由辞退员工：被判赔 41 万；Mozilla 控诉苹果、谷歌和微软的操作系统锁定浏览器：剥夺了消费者的选择权；腾讯市值已大跌 4 万亿元，160 亿元股票回购难阻跌势；人社部发布最新工资价位表：负责人、金融、IT 这三职业挣
IBN-Net出发点是：提升模型对图像外观变化的适应性。在训练数据和测试数据有较大的外观差异的时候，模型的性能会显著下降，这就是不同域之间的gap。比如训练数据中的目标光线强烈，测试数据中的目标光线昏暗，这样一般效果都不是很好。
领域适应对于在新的、看不见的环境中取得成功至关重要。对抗性适应模型通过专注于发现域不变表示或通过在未配对的图像域之间进行映射，在适应新环境方面取得了巨大进展。虽然特征空间方法很难解释，有时无法捕捉像素级和低级别的域偏移，但图像空间方法有时无法结合与最终任务相关的高级语义知识。我们提出了一种使用生成图像空间对齐和潜在表示空间对齐来适应域之间的模型。我们的方法，循环一致的对抗性领域适应（CyCADA），根据特定的有区别的训练任务指导领域之间的转移，并通过在适应前后加强相关语义的一致性来避免分歧。我们在各种视觉识别和预测设置上评估了我们的方法，包括道路场景的数字分类和语义分割，提高了从合成驾驶领域到现实驾驶领域的无监督自适应的最先进性能。
用于语义分割的实域自适应仿真已被积极研究用于自动驾驶等各种应用。现有的方法主要集中在单个源设置上，无法轻松处理具有不同分布的多个源的更实际的场景。在本文中，我们建议研究用于语义分割的多源域自适应。具体来说，我们设计了一个新的框架，称为多源对抗域聚合网络（MADAN），它可以以端到端的方式进行训练。首先，我们为每个源生成一个具有动态语义一致性的自适应域，同时在像素级循环上一致地对准目标。其次，我们提出了子域聚合鉴别器和跨域循环鉴别器，以使不同的适应域更紧密地聚合。最后，在训练分割网络的同时，在聚合域和目标域之间进行特征级对齐。从合成的GTA和SYNTHIA到真实的城市景观和BDDS数据集的大量实验表明，所提出的MADAN模型优于最先进的方法。
对语义分割来讲基于卷积神经网络的方法，依赖像素级ground-truth标记，但是对未知领域可能泛化效果并不好。因为标记过程是沉闷和耗时的，开发将源ground truth标记到目标域引起了很大的关注。本文我们提出一种对抗训练方法在语义分割的内容中进行域适配。考虑语义分割作为结构输出包含源域和目标域的空间相似性，在输出空间中，我们采用对抗训练。为了进一步增强适配模型，我们构建一个多层对抗网络，在不同特征级别上有效的执行输出空间域适配。一系列的实验和消融研究在不同域适配下进行，包括合成到真实和跨城市场景。我们表明提出的方法在精度是视觉质量方面，超过了现有的最先进的方法。
图模型因其强大的表示能力在现实中有着广泛的应用，如欺诈检测、生物医学、社交网络等。由于图结构不具有平移不变性，每一个节点的上下文结构有较大的差异，因此传统的深度学习模型就无法直接应用到图模型上。图神经网络(GNN)可以从图数据中提取相应特征，在尽可能的保证图结构特征的情况下把图数据映射到向量空间中。随着GNN的应用越来越广泛，其安全性也越来越被关注。比如说在信用评分系统中，欺诈者可以伪造与几个高信用客户的联系以逃避欺诈检测模型；垃圾邮件发送者可以轻松地创建虚假的关注者，向社交网络添加错误的信息，以增加推荐和传播重大新闻的机会，或是操控在线评论和产品网站。
生成对抗性网络（GANs）的最新进展已被证明可以通过数据扩充有效地执行目标检测器的域自适应。虽然GANs非常成功，但那些能够在图像到图像的翻译任务中很好地保存目标的方法通常需要辅助任务，例如语义分割，以防止图像内容过于失真。然而，在实践中很难获得像素级注释。或者，实例感知图像转换模型分别处理对象实例和背景。然而，它在测试时需要目标检测器，假设现成的检测器在这两个领域都能很好地工作。在这项工作中，我们介绍了AugGAN Det，它引入了循环目标一致性（CoCo）损失，以生成跨复杂域的实例感知翻译图像。 目标域的目标检测器直接用于生成器训练，并引导翻译图像中保留的目标携带目标域外观。与之前的模型（例如，需要像素级语义分割来强制潜在分布保持对象）相比，这项工作只需要更容易获取的边界框注释。接下来，对于感知实例的GAN模型，我们的模型AugGAN-Det在没有明确对齐实例特征的情况下内化了全局和对象样式转移。最重要的是，在测试时不需要检测器。实验结果表明，我们的模型优于最近的目标保持和实例级模型，并实现了最先进的检测精度和视觉感知质量。
E7500是第一代酷睿双核cpu，采用LGA775接口，目前属于低端入门水平，已经淘汰。这款cpu可以满足GTA4的配置要求，可以比较流畅的运行这款游戏。GTA4配置要求.
游戏引擎作为开发商研发游戏时必备的工具，每一款引擎的运用都关乎自家大作未来的销量，所以游戏商们对引擎的选择也非常小心翼翼。现在，手游、页游等新兴平台的表现又非常强势，所以选择正确的游戏引擎变得尤为重要。下面，小编就给大家带来开发商常用的10款游戏引擎，并且逐一分析其优缺点，未来想涉足游戏领域的朋友一定要看看。 Unity3D Unity3D对于游戏开发者们来说是一个真正可以负担的起的引擎，具有其他引擎难以匹敌的用户量。更为重要的是，你只需要付费一次，而且，不管你的游戏如何成功，都不用担心Unity会分走
家人们谁懂，连大模型都学会看好莱坞大片了，播放过亿的GTA6预告片大模型还看得津津有味，实在太卷了！
本文来自于ECCV2018的论文《Adaptive Affinity Fields for Semantic Segmentation》，UC伯克利大学的研究人员提出了一种自适应相似场（Adaptive Affinity Fields ）来辅助语义分割的方法，增强了网络对目标结构推理的能力，取得了非常显著的性能提升，代码已开源。 作者信息：
学习地图 书籍推荐 C++ Primer Windows核心编程 TCP/IP详解 卷1：协议 设计模式GoF版 编码规范 C++编码规范 C++语言 C++宏 C++11 用正则表达式查找提取
无监督域自适应（UDA）可以解决基于卷积神经网络（CNN）的语义分割方法严重依赖于像素级注释数据的挑战，这是劳动密集型的。然而，这方面现有的UDA方法不可避免地需要完全访问源数据集，以减少模型自适应过程中源域和目标域之间的差距，这在源数据集是私有的真实场景中是不切实际的，因此无法与训练有素的源模型一起发布。为了解决这个问题，我们提出了一种用于语义分割的无源领域自适应框架，即SFDA，其中只有经过训练的源模型和未标记的目标领域数据集可用于自适应。SFDA不仅能够在模型自适应过程中通过知识转移从源模型中恢复和保存源领域知识，而且能够从目标领域中提取有价值的信息用于自监督学习。为语义分割量身定制的像素级和补丁级优化目标在框架中无缝集成。在众多基准数据集上的广泛实验结果突出了我们的框架相对于依赖源数据的现有UDA方法的有效性。
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