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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #403 · 29.06

В Петербурге будут расширять зону платных парковок. С 1 июля добавят 56 новых улиц, затем с 1 сентября ещё столько же, и до конца года хотят плюс 153 улицы. Пока всё в центре, причем, даже не включают Ваську, Горьковскую, Петроградку (хотя уж там сам бог велел разобраться с парковками). Как автомобилист :) я категорически поддерживаю эту инициативу и, на мой взгляд, платные парковки на обычных улицах нужно вводить вообще по всему городу. Ранее я уже писал, что не так редко встречается проблема, когда водители банально не могут разъехаться из-за припаркованных авто на узкой улице, и вынуждены подвергать себя, автомобиль и окружающих людей дополнительной опасности, например, сдавая задним ходом продолжительное время. Не знаю как в центре, но на окраине эта проблема достаточно систематическая. А в центр я не езжу за редкими исключениями. Пару раз пришлось, но стараюсь такого избегать. Не знаю, решат ли хоть чуть-чуть платные парковки проблему загруженности движения: будут ли люди реже выбирать в качестве транспорта до центра автомобиль, если за стоянку придётся платить? Я бы и въезд в центр тоже платным сделал. А ещё лучше — пешеходный центр с перехватывающими парковками вокруг. Но на такое нужна управленческая воля уровня руководителей европейских городов — в Петербурге подобного ожидать не приходится, к сожалению. Уже писал ранее о том, насколько по Москве комфортно гулять из-за отсутствия стояночной свалки вокруг. Хочется верить, что в Петербурге мы движемся к чему-то такому. #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