Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1187 · 11.12

Последние месяцы у меня прямо заметное количество человек в Телеграме стали постить сторисы, хотя раньше эти люди обитали в публичном поле исключительно в Инсте. Сторисы, конечно, ужасный формат, и их существование — великое горе для человечества. Но вот появление Инстаграм-инфицированных людей в публичном пространстве Телеги это хороший признак — Инста, по-видимому, перестаёт давать нужный отклик аудитории в России. Возможно, ещё не всё потеряно. Что касается остальных блокировок, то наконец-то родительские чатики, сообщества домов и общение с арендодателями квартиры вылезут из Вотсапа (хотя у меня удалён уже много лет). Природа очистится. Ну и хочу прокомментировать новый закон из Австралии, где запретили соцсети подросткам до 16 лет. Давайте так: соцсети это современный цифровой алкоголь. Его можно уметь употреблять в меру, абсолютное большинство людей так и делает. А детям мы запрещаем его, потому что более менее сошлись в оценке их способности к самоконтролю и взвешенным ответственным решениям. То есть направление мысли понятно, и оно даже отзывается во мне. Хотя я бы может поставил 14 лет. Но совершенно непонятно: 1. Как вообще технически реализовать выполнение этого закона, если устанавливать VPN современные дети учатся раньше, чем читать? 2. Что мешает получать всё то же самое из источников, формально не являющихся соцсетями? Например, в групповых чатиках в мессенджерах (в том числе в официальных школьных мессенджерах, допустим). #web@clockstackwheels

Hashtags

#web

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #tfdeploy

当前筛选 #tfdeploy清除筛选

djangoproject

@djangoproject · Post #274 · 18.03.2017 г., 01:48

Намери подобни Прегледай

https://github.com/riga/tfdeploy Google's TensorFlow framework is taking off big-time now that it's at a full 1.0 release. One common question about it: How can I make use of the models I train in TensorFlow without using TensorFlow itself? #Tfdeploy is a partial answer to that question. It exports a trained TensorFlow model to "a simple #NumPy-based callable," meaning the model can be used in Python with Tfdeploy and the the NumPy math-and-stats library as the only dependencies. Most of the operations you can perform in TensorFlow can also be performed in Tfdeploy, and you can extend the behaviors of the library by way of standard Python metaphors (such as overloading a class). Now the bad news: Tfdeploy doesn't support GPU acceleration, if only because NumPy doesn't do that. Tfdeploy's creator suggests using the gNumPy project as a possible replacement. #Machine_learning

Hashtags

#tfdeploy #numpy #machine_learning