Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #49 · 14.06

Мне очень нравится YouTube-канал Wintergatan. Вы, возможно, знаете его, но если нет, то наверняка видели 5 лет назад ролик Marble Machine — он тогда обошёл весь интернет (это НЕ тот ролик, который я приложил к посту, но тот вы без труда найдёте). Автор канала — шведский музыкант Мартин Молин — невероятно талантливый человек. Он не только мультиинструменталист с абсолютным слухом, но ещё и обладает прекрасным инженерным чутьём и изобретательскими навыками. Последние несколько лет он собирает у себя дома вторую версию этой самой Marble Machine — электромеханического музыкального инструмента, использующего для работы тысячи металлических шариков (marbles). Процесс сборки документируется на канале, и лично мне доставляет огромное удовольствие. Как человек с музыкальной школой и инженерным дипломом за плечами, я весьма высоко оцениваю и то, что делает Мартин по творческой части, и то, что по технической. Многие его инженерные решения просты в своей гениальности, при этом очень гармоничны и элегантны — как музыка :) Этот пример приближает меня к мысли о том, что противопоставление рациональной науки и иррационального искусства, равно как гуманитариев и технарей — не совсем верно. С какого-то расстояния и наука и искусство становятся очень похожи. Наш мир гармоничен, логичен и красив. И попытки отразить этот мир — хоть в картине, хоть в математической модели — неизбежно перенимают эти качества. https://youtu.be/b-nU21YgXTg #life

Hashtags

#life

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

Намери подобни Прегледай

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

Hashtags

#tfdeploy #numpy #machine_learning