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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #349 · 19.05

В сеть попал «Морбиус», я посмотрел, и не понимаю, почему его так хейтят. Рейтинги прям супер низкие, да и в комментариях везде в основном недовольство. А по мне так вполне нормальный. Конечно, есть недостатки, да и послевкусия почти никакого не оставляет. Но, на мой взгляд, картина вполне цельная, последовательная, с прикольным визуалом, и каст попал в точку (видеть Мэтта Смитта в необычном образе было прикольно). Да, у фильма какой-то не слишком современный ритм, если можно так выразиться. Он, как бы сказать, слишком прямой и буквальный: вот тебе, зритель, пересказ событий. Напомнило мне боевики и ужастики девяностых, конкретно даже возникли ассоциации с фильмом «Муха»: там тоже учёный в результате эксперимента над собой получил сверхсилы, но потерял человеческий облик. Отдельно мне понравилось, что герой очень логичен и действует реалистично. Он переживает о своих действиях вполне правдоподобно: сокрушаясь, но не слишком. Ещё он сразу берётся исследовать себя, вести записи и замеры — так сделал бы любой разумный человек после подобных изменений. Ну и никакие сюжетные интриги не держат долго, потому что раз зритель догадывается сразу, то и персонажи должны сообразить. В общем, таких разгромных рейтингов «Морбиус» точно не заслуживает. Я думаю даже вполне получил бы удовольствие от просмотра его в кино, если бы показывали, чего не могу сказать, например, о новом Бэтмене (про который я рад, что в кино попасть не смог). #fiction

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