Skip to main content

Watch Dogs [Torrent]

-

Genre: Action-Adventure

Size: 14 GB

Format: EXE

Language: English

Platform support: x64

Release Date: May 27, 2014

Developer(s): Ubisoft Montreal

Operating System: Microsoft Windows



Minimum System Requirements

Processor: Core 2 Quad Q8400 2.66GHz
Phenom II X4 940
Memory: 6 GB RAM
Hard Disk Space: 20 GB
Graphics Card: GeForce GTX 460 768MB
Radeon HD 5770 1024MB
DirectX: DirectX 11

Recommended System Requirements

Processor: Core i7-3770 4-Core 3.4GHz
FX-8350
Memory: 8 GB RAM
Hard Disk Space: 20 GB
Graphics Card: GeForce GTX 560 Ti
Radeon HD 7850
DirectX: DirectX 11

Screenshots
Name: Watch Dogs (2014) 1 [G2G.fm].jpg Views: 123997 Size: 35.5 KBName: Watch Dogs (2014) 2 [G2G.fm].jpg Views: 123868 Size: 31.8 KBName: Watch Dogs (2014) 3 [G2G.fm].jpg Views: 123616 Size: 32.2 KB

Trailer



Source

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Memperingati 11 Maret

-
Image
Pada tanggal 11 Maret lalu kita memperingati hari bersejarah dimana surat perintah yang ditandatangani oleh Presiden Republik Indonesia pada tanggal 11 Maret tahun 1966. Dan pada tahun 2016 ini memperingati 50 tahun surat perintah tersebut di tulis Sebelum tahun 1997, peristiwa Supersemar dianggap sebuah sejarah yang benar dan tidak menimbulkan kontroversi yang besar. Namun setelah Soeharto lengser, banyak pihak yang mencoba mengungkap dan mencari tahu kebenaran dari banyaknya cerita yang memungkinkan fakta dan kebenaran dari sejarah tersebut di-“skenario” oleh Soeharto kala itu. Beberapa cerita yang menimbulkan kontroversi pasca lengsernya Soeharto bisa kita lihat misalnya dalam kasus Gerakan 30 September Partai Komunis Indonesia atau yang lebih kita kenal dengan G-30-S-PKI. Dalam sejarah pemberontakan tersebut hingga detik ini mungkin belum terungkap kebenaranya sehingga penayangan film terkait peristiwa tersebut saat ini juga dilarang. Bahkan sebelum itu, film tersebut seolah m...
Read more

Deep Learning untuk mengenali Gambar

-
Image
Deep Learning atau sering dikenal dengan istilah Pembelajaran Struktural Mendalam (Deep Structured Learning) atau Pembelajaran Hierarki (Hierarchical learning) adalah salah satu cabang dari ilmu pembelajaran mesin (Machine Learning) yang terdiri algoritma pemodelan abstraksi tingkat tinggi pada data menggunakan sekumpulan fungsi transformasi non-linear yang ditata berlapis-lapis dan mendalam. Teknik dan algoritma dalam Pembelaran dalam dapat digunakan baik untuk kebutuhan pembelajaran terarah (supervised learning), pembelajaran tak terarah (unsupervised learning) dan semi-terarah (semi-supervised learning) dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan citra, pengenalan suara, klasifikasi teks, dan sebagainya[4]. Deep Learning disebut sebagai Deep (dalam) karena struktur dan jumlah jaringan saraf pada algoritmanya sangat banyak bisa mencapai hingga ratusan lapisan.
Read more