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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #521 · 30.08

Telegram изъял 70% адресов каналов, которые не проявляли активность год или более (то есть отобрал у них короткое имя, как например моё @clockstackwheels). Дуров заявил, что, дескать, эти адреса принадлежали иранским киберсквоттерам. Хотя, зная его любовь к выдаче желаемого за действительное, могу предположить, что 70% каналов просто были заброшены. И у меня даже есть идеи, почему, но, думаю, вы и сами догадываетесь. Тем не менее, независимо от истинных причин, чистить неактивные адреса я считаю правильным. Каналы созданы для того, чтобы быть живым фидом какой-то информации. Не обязательно блогом, это может быть даже технический канал с логом вашего CI/CD по работе. Издание Telegram Info запустило петицию с требованием вернуть эти адреса. Вот что они пишут: Зачастую каналы используются авторами как личные визитные карточки, каталоги, энциклопедии и публичные архивы.. Я тоже так могу: Зачастую микроскопы используются владельцами как подставки для книг, линзы для поджига костра и инструмент забивания гвоздей!. Думаю, то же самое (экспроприацию адресов) сделали бы с ботами, если бы на платформу ботов не положили огромный болт ещё несколько лет назад. #web

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