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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #404 · 30.06

На днях предъявили обвинение разработчику, который создавал и продавал бота для игры в World of Tanks. Собираются его посадить на 1.5 года. Программист из Екатеринбурга Андрей Кирсанов несколько лет назад написал бота, который сканирует экран и сам двигает мышкой так, чтобы целиться вместо игрока и увеличивать шансы попадания в уязвимые части брони в игре World of Tanks. Компания Wargaming обратилась в МВД, произвели контрольную закупку и установили, что продаётся якобы вредоносный софт. Начался суд, прокуратура предлагает посадить. Сходу кажется, что бот для игры не подходит под определение вредоносного софта: он не внедряется в память другой программы, не ворует деньги, не взламывает никакие пароли. Судят по статье 273 УК РФ за создание программы для «несанкционированного уничтожения, блокирования, модификации, копирования компьютерной информации». Но в комментариях на Хабре справедливо заметили, что информация о пользовательском вводе — это тоже информация, а бот её подделывает. Причем, читеры наносят ущерб внутренней экономике игры, а, значит, создают косвенные убытки для компании: игроки менее охотно захотят платить в игре, если в ней они постоянно проигрывают. В Корее, например, есть вполне официальная статья за читы. Они там помешаны на киберспорте, для них видеоигры это часть национальной идентичности, так что использование читов вполне серьёзно приравнивается к использованию допинга на крупных спортивных состязаниях, и может даже уголовно наказываться. То есть, вот непонятно. Вроде бы это всё игрушки и звучит смешно. А вроде бы всё сходится: подделка данных есть, экономический ущерб есть, да и вообще вред для большого количества людей. В 2022 странно было бы всерьёз считать игры какой-то несерьёзной детской забавой, не влияющей на рынок и взаимоотношения взрослых людей. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #keras

当前筛选 #keras清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2167 · 20.06.2024 г., 16:05

#вакансия#ml#cv#nn#TensorFlow#PyTorch#Keras Возможность присоедениться к стартапу с инвестициями в самом начале! Описание вакансии Ищем ML / CV инженера для создания и обучений нейросетей. Мы создаем современную систему аналитики спортивных событий с использованием технологий AI и компьютерного зрения. У нас небольшая, но классная команда, нацеленная на прорывные результаты в нашей сфере деятельности. Обязанности - создание, обучение, тестирование и внедрение алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения; - работа с DL фреймворками, в частности YOLO; - построение пайплайнов от сбора данных до детекции событий; - оптимизация, файн-тюнинг для достижения требуемых метрик производительности; - исследование, изучение, применение новейших методик в области машинного обучения, компьютерного зрения и связанных с этим технологий детекции и трекинга. Требования - опыт в ML / CV с фокусом на DL моделях; - знание python / C++, знакомство с библиотеками TensorFlow / PyTorch / Keras и т.д.; - знание CI/CD (git, yaml, docker, terraform, ansible) - опыт работы с библиотеками OpenCV, YOLO, или похожими библиотеками определения объектов; - отличное знание математических принципов статистики, теории вероятностей, построения моделей и методов их обучения, контроль качества; - опыт работы с фото / видео источниками данных; - опыт применения моделей в условиях реального времени; - умение решать сложные задачи, возможность самостоятельно работать задачами; - будет отлично, если вам интересен спорт и спортивная тематика. Мы предлагаем: • Удаленный формат работы, при желании есть возможность работать из офиса • Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ • Конкурентная и полностью белая заработная плата • Аккредитованная IT компания • Готовы предложить опцион Присылайте информацию о себе сюда

djangoproject

@djangoproject · Post #413 · 15.08.2017 г., 12:34

http://codeinpython.com/tutorials/deep-learning-tensorflow-keras-pytorch/?nonamp=1 Deep Learning #Tensorflow vs #Keras vs #PyTorch #Deep_learning is the application of artificial #neural_networks (ANNs) to learn tasks. These tasks contain more than one hidden layer. Deep learning is part of a broader family of #machine_learning. Machine learning itself is a part of #Artificial_Intelligence(#AI).

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14863 · 24.06.2025 г., 13:30

#other#automl#chatgpt#data_analysis#data_science#data_visualization#data_visualizations#deep_learning#gpt#gpt_3#jax#keras#machine_learning#ml#nlp#python#pytorch#scikit_learn#tensorflow#transformer This is a comprehensive, regularly updated list of 920 top open-source Python machine learning libraries, organized into 34 categories like frameworks, data visualization, NLP, image processing, and more. Each project is ranked by quality using GitHub and package manager metrics, helping you find the best tools for your needs. Popular libraries like TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, and Hugging Face transformers are included, along with specialized ones for time series, reinforcement learning, and model interpretability. This resource saves you time by guiding you to high-quality, actively maintained libraries for building, optimizing, and deploying machine learning models efficiently. https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python