TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1065 · 23.01

Вернулся в фотополимерную печать, и сразу с болью вспомнил, как много там возни. Да, детализация получается такая, что лучшим FDM не снилась, но всё-таки важнейший недостаток в том, что о возникновении проблемы при печати становится известно только к её середине, когда моделька уже на какую-то высоту покажется из жидкости. Из-за этого на тесты уходит и дорогой полимер и время. Тем более, после неудачи нередко нужно целиком сливать резину, очищать плёнку, всё мыть и так далее. Впрочем, за прошедшие годы это направление развилось. Фотополимер стал дешевле и, что самое главное, появились водосмываемые варианты. Если раньше приходилось вонять дорогим и сложным к добыче изопропанолом, но сейчас тёплая водичка, доступная в любых количествах, решает проблему отмывки. Хотя сам полимер тоже сильно воняет. Появились версии без запаха, но они-то как раз спиртосмываемые. Короче, почти неделю я бился с засветкой, менял настройки и расположение детали. То отвалится с поддержек, то слои смещаются, то к плёнке прилипнет. А оказалось всё просто: проблема механики. Рельса стала люфтить, пришлось разбирать её и натягивать эксцентрик. Никогда не стоит забывать проверять все аспекты. Если устройство состоит из химии и механики, то стоит учитывать возможный косяк и там и там. Увидел, что в какой-то момент в моей мастерской одновременно работало два принтера. Да у меня же... принт-ферма! #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 50 подобни публикации

Търсене: #dl

当前筛选 #dl清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #4131 · 18.05.2024 г., 21:06

​​#DL 📱 Zeus New Pytorch Ecosystem Tool Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads. 🖥Github ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #691 · 05.10.2025 г., 07:41

#dl Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12. https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #506 · 13.11.2023 г., 08:30

#dl Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing. Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948

Hashtags

ПредишнаСтр. 1 от 5Следваща