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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #571 · 27.09

Apple удалила из AppStore около десятка приложений компании VK (MailRu Group). И это не ошибка и не случайность. Да, бывало так, что приложение с пользовательским контентом блокировали за какой-то запрещенный пост. Но тут побанили сразу всю компанию — действие явно политическое. Думаю, в Apple сидели и вспоминали, что они еще могут сделать против русских. ApplePay отрубили, банки удалили, айфоны продавать перестали. Потом такие: "А, есть же еще принадлежащая государству соцсеть, чего это мы про нее забыли. Удаляем!". Можно говорить о том, что ВК уже никому не нужен, поэтому невелика потеря. И о том, что нужно блокировать продукты кровавого режима. Но, как ни крути, это прецедент. Напомню, что Еврокомиссия сейчас будет принимать против Apple свод антимонопольных законов, и подобные прецеденты совершенно точно не останутся незамеченными. А кто-то сейчас купил по параллельному импорту iPhone 14 за 140к, лол. #web#gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 50 подобни публикации

Търсене: #dl

当前筛选 #dl清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #4131 · 18.05.2024 г., 21:06

​​#DL 📱 Zeus New Pytorch Ecosystem Tool Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads. 🖥Github ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #691 · 05.10.2025 г., 07:41

#dl Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12. https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #506 · 13.11.2023 г., 08:30

#dl Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing. Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948

Hashtags

ПредишнаСтр. 1 от 5Следваща