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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #611 · 28.10

На днях Telegram запустил у себя возможность прятать контент за paywall — некоторый ограничитель в просмотре, пока вы не заплатите. Например, можно выложить картинку, она будет размытая, а проявить её стоит, допустим, 100 рублей (с каждого, кто хочет посмотреть). Такие схемы давно реализуются на разных сервисах "донат за контент" — в том же Patreon (хотя там подразумевается подписка). Понятно, что наибольшее применение это находит где-нибудь в продаже личного порно. Но вообще идея официально монетизировать каналы нормальная, просто сами каналы перед этим нуждаются в серьёзной доработке, а не как сейчас. И почти сразу эту функцию заблокировал у себя Apple, из-за чего на айфонах такие посты недоступны. Если бы мне давали сто рублей каждый раз, когда пользователям айфонов что-то становится недоступно... Дуров у себя по этому поводу пафосно написал, дескать, вот вам очередной пример того, как trillion-dollar monopoly abuses its market dominance <...> destroys more dreams and crushes more entrepreneurs. И понадеялся на регуляторов в Европе и Индии. Короче, почти всё то, что говорил Путин вчера в своей речи о гегемонии США: навязывание собственных правил через экономический контроль, притеснение тех, кто от этих правил отклоняется, и так далее. Только для Дурова США это Apple, а Россия это Telegram. Вы знаете моё мнение про обоих, но с обоими вынужден согласиться конкретно в данных вопросах. Вообще, между ними внезапно много общего в том, как ведётся публичная риторика, как публично (не)сообщается о каких-то неудачах, какое внимание (не)уделяется некоторым важным проблемам в подконтрольной области и так далее. Впрочем, возможно, этому подвержен любой достаточно крупный руководитель. #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