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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #348 · 18.05

Я уже когда-то говорил, что, как пилот дрона, обращаю много внимания на висящие провода в городе. Когда был в Москве, тоже смотрел наверх, и, кажется, проводов там прям намного меньше: я почти не встречал жутких переплетений даже в центре, да и редкий одинокий кабель через улицу в спальном районе Москвы куда менее частое зрелище, чем в Петербурге. Зависит ли это от в среднем бОльшего расстояния между домами, из-за которого провода натягивать труднее? Или есть какое-то регулирование? Вообще, существуют ли нормы в этом вопросе? Может ли мне кто-то помешать просто так взять и натянуть провод между домами в произвольном месте? Есть ли случаи, когда людей за это действительно привлекали? Сейчас мне кажется, что в Петербурге этот вопрос полностью заброшен, и любой человек может творить с воздушным пространством между домами почти всё, что хочет, если только это не запрещённая вывеска. По крайней мере, за проводами вряд ли кто-то вообще следит. Особенно это заметно в центре: мало где над центральными улицами нет адской волосни. Один из признаков того, что городским властям не наплевать на облик города — это как раз регулирование таких вопросов. Фотографию я сделал сегодня недалеко от Восстания.#life

Hashtags

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

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