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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #554 · 14.09

В сети пишут, что у Patreon финансовые сложности: закрыли подразделения в Берлине и Дублине, увольняют сотрудников. Патреон — сравнительно простой технически сайт, у которого толком не было мажорных обновлений. Самое сложное там это работа с выплатами, но вряд ли она у них своя самописная, наверняка пользуются чем-то типа Stripe. При этом у Патреона очень понятная бизнес-модель с линейным масштабированием и почти нет потребности в сложном маркетинге (популярные блогеры сами тебя постоянно рекламируют миллионам людей, потому что ты источник их заработка). Короче, просрать Патреон это надо уметь. Кажется, топ менеджеры покупали себе слишком дорогие яхты, иначе я не могу объяснить. Перегруженность и непрозрачность процессов, низкая эффективность как сотрудников, так и финансовых вложений — одни из фундаментальных проблем энтерпрайза, я вам как-то уже об этом рассказывал. При этом сама модель мне нравится. Я рад, что она заработала, хотя внутренний менталитет русского человека видит тут некоторое противоречие: как же это отдать деньги добровольно не за товар или услугу, а просто чтобы поддержать факт существования какого-то интересного для тебя явления? Можно же поддержать лайком или хорошим комментарием, но деньги??? Нет, деньги надо только на хлеб обменивать. Так думают многие мои знакомые. Но не все, и не я. До остановки платежей был подписан на десяток проектов и нигде не читал, собственно, саму ленту Патреона. Мне не слишком интересны бэкстейджи и ранний доступ, я продолжал смотреть всех тех же ребят на Ютубе на общих началах. Сейчас поддерживаю пару русских блогеров на boosty. Добровольная подписка на и без того доступный контент — это почти буквально голосование рублём. Способ отдать что-то, действительное представляющее для тебя ценность (деньги) в знак поддержки какого-то начинания, а не в обмен на товар. Это, на мой взгляд, самый честный индикатор: человеку что-то нужно/нравится, если он готов за это платить. А уж если готов платить даже при условной возможности не платить — значит очень нравится. #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