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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #368 · 31.05

В первой серии нового сезона Stranger Things показывают баскетбольный матч, идущий параллельно с партией в настольную игру. Монтаж специально сделан такой, чтобы сопоставить эти две вещи: вот и там и там атака, а вот и там и там игроки в напряжении из-за сложностей, а вот им нужен командный дух итд. Игрок пафосно берет мяч / игрок пафосно берет кубик d20. Несколькими сценами ранее лидер движения настольщиков подшучивает над баскетболистами в стиле: "Вы задроты и занимаетесь какой-то ерундой, а мы вот реально интересными вещами". Да, именно так, настольщик говорит это баскетболисту, а не наоборот, как можно было подумать. Мысль о том, что гики и ботаники это новые популярные люди была раскрыта ещё 10 лет назад в фильме 21 Jump Street (который у нас к сожалению довольно глупо перевели как "Мачо и ботан"). Устарел классический стереотип американской школы — популярный спортивный парень, который играет в футбол или баскетбол, любимец девушек, не слишком умный интеллектуально и со скверным характером противопоставляется главному герою: умному, но несколько асоциальному ботанику. В фильме есть эпизод, когда герой говорит другу надеть рюкзак обеими лямками, как носят гики, потому что одной — как носили спортивные "хулиганы" — уже не модно и моветон. Герои Stranger Things размышляют об этом в первой серии: давайте, мол, перестанем быть задротами и начнем тусить с крутыми. Но в их реальности это выглядит не слишком правдоподобно. Эти парни и без того успешны, уверены в себе, обладают хорошим чувством юмора, над ними никто не стебется, у них есть девушки (одна из которых дважды спасла мир, чем не перестает хвастаться её парень). Не слишком веришь, что для них есть хоть какой-то резон стремиться в тусовки к простым и одномерным спортсменам-красавчикам. В Sex Education похожая тема: главный герой и внешне и по характеру откровенный ботаник, что не мешает ему ни иметь друзей, ни пользоваться уважением, ни даже влюбить в себя девушку из тусовки "популярных" пафосных чик. В фильме Wish I Was Here бородатый нерд создаёт себе костюм-скафандр для посещения комикс-конвента. Поначалу этот персонаж кажется тем, у кого вообще не бывает отношений в привычном нам смысле: слишком увлечённым какими-то "несерьёзными", "детскими" вещами, удалёнными от "настоящей реальной жизни". Его соседка — симпатичная девушка — приходит жаловаться на шум, и оказывается, что она тоже фанатка комиксов, тоже косплеер, у них завязываются отношения, один идут на конвент вместе. Это всё не выдумка. Киберспорт собирает стадионы, а стримеры и блогеры — новые звёзды. Теория Большого Взрыва долгое время была самым популярным сериалом в США. Абсолютные мировые топы по сборам в кино берут комиксы про супергероев. Рынок настольных игр взлетает в небеса, и давно вышел далеко за пределы каких-то банальных вещей вроде "Монополии", а тематические каналы на Ютубе ведут взрослые дядьки с семьями и детьми. Гик-культура больше не нишевая, теперь это просто культура. Я кидаю d20 и прохожу проверку на публикацию поста. #hobby#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

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