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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #555 · 15.09

Все пишут про то, что Adobe покупает Figma за $20 млрд. Во-первых, я рад успеху Фигмы. Я помню, когда появлялся подобный софт для дизайнеров, был очень популярен Sketch, но он работал только на MacOS. У разработчиков спрашивали, почему они не хотят сделать доступным приложение для всех, а не только для маководов. Они отвечали, что используют специфичное API, которое есть только в MacOS, и без которого реализовать нужную функциональность невозможно. И вообще, у большинства дизайнеров мак, только маки нужны, а на остальных плевать. Но вот пришла Фигма и сделала то же самое не только кроссплатформенно, а вообще в браузере. Это магия какая-то, как такое завелось и работает в браузере вообще. И теперь дизайнер может кинуть мне ссылку на макет, а мне даже устанавливать ничего не придется. При всех недостатках браузерного софта, в этом случае получилось очень удобно и уместно. Надеюсь, разработчики Скетча извлекли урок из своей лени и бестолковой идеологии. Во-вторых, Adobe — единственный софт, который я пиратил до отказа компаний принимать русские деньги. Остальное или покупал или искал бесплатную альтернативу. А у Adobe и ценовая политика неадекватная, и неудобства при установке и регистрации. Лицензионный адобе в разы больше требовал и больше глючил, чем какой-нибудь "Repack by Васян" с рутрекера, устанавливающийся без единого лишнего вопроса к пользователю. В целом в комментариях под этими новостями активно хоронят Фигму. Пророчат и исчезновение бесплатного тарифа (либо превращение его во что-то неюзабельное), и снижение корпоративной культуры, и много чего ещё. Ждём теперь Фигму как часть бандла за овердофига денег, в котором половина ненужного мусора. #web

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