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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #358 · 26.05

Интересная настольная игра для вечеринок "Опасные Слова". В этой игре классически нужно объяснять слово своей команде, по аналогии с тем, как это делается в "Шляпе" ("Alias"). Но есть важное дополнение. Допустим, вам попалось слово "меч". Команда противника тоже знает, что у вас за слово. И она составляет список слов-ловушек, пытаясь угадать, какие слова вы можете захотеть сказать при объяснении слова меч. Вам эти слова нельзя будет произносить, иначе объяснение не засчитывается. Вы этот список сами не видите, просто знаете, что он есть. Таким образом, вы не можете заведомо исключить конкретные слова из вашего объяснения, но должны по возможности стараться не говорить всё, что вообще относится к "мечу". И вот здесь основная фишка этой игры. Как объяснить "колесо", не говоря ничего про круглое, транспорт, езду, шины итд? Через несколько раундов оказывается, что "колесо" это что-то из топологии, "носорог" это толстый аналог сказочной лошади, а "жираф" это нечто, что упоминается при описании возвратного гортанного нерва. Заставляет очень много и нестандартно думать. Формально до 8 игроков, но по факту можно играть хоть большой толпой. Категорически рекомендую. Если не найдёте, где купить (сейчас что-то с поставками туго), то можете просто скачать правила: для игры на самом деле нужен случайный источник слов и листочки с карандашами. #games

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