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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #134 · 7.01

Прогулялись вчера по праздничному городу, и я вновь посокрушался о том, как мало места выделено пешеходам по сравнению с автомобилями. Вообще, среди идеологий нового времени именно урбанистика выделяется по ряду критериев. Да, её, как и многие другие идеологии (например, равноправие полов) исповедуют прогрессивные люди, а широкие массы встречают в штыки. Да, она, как и многие другие идеологии, вступает в конфликт с привычным исторически сложившимся образом жизни. Встретить в интернете спор урбанистов с, например, автомобилистами ничуть не сложнее, чем спор феминисток с адептами патриархата. Но есть особенности. Во-первых, некоторые урбанистические постулаты достаточно надёжно подтверждены и математикой, и реальными городами. Например, то, что строительство новых дорог не уменьшает, а увеличивает количество пробок — практически объективная истина. Здесь нет разных взглядов и разных мнений, это просто факт. Чиновник, который сражается с пробками с помощью новых полос и развязок, совершенно точно не знаком с вопросом и совершает ошибку, никакого другого варианта не может быть. И у многих других городских проблем есть уже выработанное объективное решение, которое действует: у грязи на тротуарах, у луж, у отсутствия свободной парковки итд. Во-вторых, урбанисты, как мне кажется, подвергаются необоснованно высокой агрессии. Понятно, что адепт любой идеологии будет критиковаться её противниками. И когда сторонник вакцинации получает от антипрививочника гневную оскорбительную тираду — это можно объяснить. С точки зрения антипрививочника ему предлагают буквально травить себя химией, здесь обоснована агрессия в ответ. Но вот если урбанист предлагает автомобилистам отдать часть дороги под велосипедные полосы — на мой взгляд степень того неудобства, которое испытают автомобилисты, не настолько высока, чтобы оправдать высокий уровень гнева в их реакции на такое предложение. Однако, в обсуждениях в сети на урбанистов наезжают не менее агрессивно, чем на сторонников вакцинации и представителей других идеологий с радикальными противниками. До России урбанистика вряд ли дойдет в ближайшие полвека. Слишком много других социальных институтов должны встать на ноги перед этим, а они даже не начинают. Но за более прогрессивным в этом отношении миром (в основном, Западной Европой) наблюдать интересно. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #quantization

当前筛选 #quantization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14747 · 25.05.2025 г., 11:30

#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models. https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15385 · 02.01.2026 г., 12:30

#python#deep_learning#inference#openai#quantization#speech_recognition#speech_to_text#transformer#whisper Faster-Whisper is a fast version of OpenAI's Whisper that transcribes audio up to 4x quicker with the same accuracy, using less memory on CPU or GPU—benchmarks show it beats original Whisper (e.g., 1m03s vs 2m23s for 13-min audio on GPU). Install via `pip install faster-whisper`, no FFmpeg needed, and use simple Python code like `WhisperModel("large-v3").transcribe("audio.mp3")` for segments with timestamps. You benefit by getting quick, efficient speech-to-text for real-time apps, saving time and resources on long files or batches. https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper