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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1078 · 4.03

Первоначально я очень скептически относился к написанию кода нейросетками. Но при этой оценке я допустил ошибку: пробовал технологию на сишарпе, который, во-первых, знаю хорошо, во-вторых, на котором пишут в основном всякий энтерпрайз, где важна архитектура. Нейросети раскрываются, когда тебе нужно закодить чисто утилитарную вещь на малознакомом языке. Архитектуру ты всё равно строишь сам, да и проверить существующий код в большинстве случаев можешь без проблем. Но при этом не обязан помнить, как там в какой-то популярной библиотеке называется нужный метод, или какие есть в этом языке нюансы синтаксиса. Программирование это разговор человека с компьютером на языке компьютера. Нейросети делают шаг в сторону языка человека, но не так, как думают авторы новостных заголовков. Пока ещё в основном нельзя сказать «Сделай мне программу, которая посчитает деньги». Ты всё ещё должен иметь представление о структурах данных, алгоритмах, и, в общем-то, должен быть способен за вменяемое время написать такую программу самостоятельно. Поэтому и с нейросетью ты общаешься соответственно: «Два метода, в первый на вход поступает словарь с таким-то ключом, вытащи из него значения и отсортируй вот этим вот лямбда-выражением, второй метод проверяет пересечение таких-то двух выборок на непустоту и возвращает булев ответ, затем...». И вот это работает очень круто, потому что ты труба шатал помнить, что в этих ваших питонах None вместо Null или как там в каком языке инициализируется список. А так можно написать проект в два-три раза быстрее и с тем же уровнем качества, что и сам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #image2image

当前筛选 #image2image清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@phygitalcreative · Post #3136 · 26.06.2023 г., 01:04

А вот подвезли официальный код DragGAN. Интересно насколько его работа отличается от неофициальной имплементации. В основе StyleGAN3 и StyleGAN-Human. Код #image2image

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14988 · 23.07.2025 г., 00:00

#python#deep_learning#diffusion#flax#flux#hacktoberfest#image_generation#image2image#image2video#jax#latent_diffusion_models#pytorch#score_based_generative_modeling#stable_diffusion#stable_diffusion_diffusers#text2image#text2video#video2video The Hugging Face Diffusers library is a powerful and easy-to-use tool for generating images, audio, and 3D molecular structures using advanced diffusion models. It offers ready-to-use pretrained models and flexible components like pipelines, schedulers, and model building blocks, allowing you to quickly create or customize your own diffusion-based projects. Installation is simple via pip or conda, and you can generate high-quality outputs with just a few lines of code. This library benefits you by making cutting-edge AI generation accessible, customizable, and efficient, whether you want to run models or train your own[1][2][5]. https://github.com/huggingface/diffusers