Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #133 · 6.01

В итоге все четыре сериала, которые выпустили Marvel за год, оказались в лучшем случае средненькими. Да, во всех есть реально крутые моменты, пасхалки, хороший неназойливый фан-сервис. Во всех есть хотя бы одна серия, которую смотришь с удовольствием от начала до конца, да и в целом ни один нет желания бросать на середине. Но послевкусие вообще нулевое, а оправданность ожиданий ниже плинтуса. Эмоций после просмотра практически не остаётся, не более чем прочитать абзац с важной информацией для дальнейшего понимания вселенной. Думаю, Марвел стали одновременно заложниками высокой планки и высокого бюджета. С одной стороны, после театральных блокбастеров ожидаешь как минимум не хуже. Хотя даже последние удаются компании, скажем честно, не каждый раз. С другой стороны, высочайшая стоимость серии — тут тебе и дорогие актеры, и дорогая картинка. В итоге серий приходится делать мало, и их не хватает, чтобы хорошо раскрыть персонажей (даже уже известных), и в особенности чтобы сформулировать и разрешить достаточно глубокий конфликт. Если бы мне год назад кто-то сказал, что, в принципе, все четыре сериала можно пропускать, и я даже как фанат вселенной особенно ничего не потеряю, я бы не поверил. Но увы. Самый сильный крах ожиданий был на Локи, естественно. Такой потенциал потеряли, эх. #fiction

Hashtags

#fiction

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