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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #588 · 8.10

Знаком ли вам термин "Неблагополучная семья"? Мне всегда казалось, что это такой народный симулякр в головах русских людей. Еще со времен школы были слухи про разных детей, что они, вот, из неблагополучной семьи. В моем личном представлении речь шла о каких-нибудь алкоголиках, хотя были и те, для кого этот термин обозначал очень бедную семью. Сейчас мне кажется, что речь идет о семье, в которой родителям на своих детей плевать, они ими никак не занимаются и не переживают об их состоянии. Хотя, в богатых семьях такое бывает, но назвать богатую семью термином "неблагополучная" трудно. Гугл выдаёт алглоязычную статью dysfunctional family, где, как мне кажется, во главу угла поставлено насилие и конфликты. Хотя упоминание о пренебрежении родительскими обязанностями тоже есть. Однако, не могу отделаться от ощущания, что у них там вопрос домашнего насилия рассматривается чаще, а вопрос, например, алкоголизма — реже, поэтому понимание термина смещено. Но ведь ходят же дети "из неблагополучных семей" в школы. Это надо как минимум ребенка одеть, снабдить тетрадками, записать в школу. Родители потрудились сделать это. В чем же тогда неблагополучность? Я просто недавно услышал снова эту фразу и задумался, вот, решил поделиться размышлениями. Может быть, у вас тоже какие-то мысли есть? #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #quantization

当前筛选 #quantization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14747 · 25.05.2025 г., 11:30

#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models. https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15385 · 02.01.2026 г., 12:30

#python#deep_learning#inference#openai#quantization#speech_recognition#speech_to_text#transformer#whisper Faster-Whisper is a fast version of OpenAI's Whisper that transcribes audio up to 4x quicker with the same accuracy, using less memory on CPU or GPU—benchmarks show it beats original Whisper (e.g., 1m03s vs 2m23s for 13-min audio on GPU). Install via `pip install faster-whisper`, no FFmpeg needed, and use simple Python code like `WhisperModel("large-v3").transcribe("audio.mp3")` for segments with timestamps. You benefit by getting quick, efficient speech-to-text for real-time apps, saving time and resources on long files or batches. https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper