TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #631 · 5.11
Британцы любят снимать сериалы в своего рода театральном стиле — небольшой набор сцен, где находится мало персонажей с минимумом движения и ведут длинные монологи/диалоги. Всё повествование и передача авторского замысла строится на расзговорах. За последний год я частично посмотрел Alan Bennett's Talking Heads (люди монологом рассказывают свои истории на больные темы) и State of Union (женатая пара на грани разрыва, выясняют отношения в баре после сеансов у психолога). И ещё на днях полностью досмотрел After Life — у мужчины умирает жена, он теряет вкус к жизни и начинает говорить всё что думает. Затравка звучит интересно, но на деле это быстро уходит в довольно классическую драму о потере и поиске себя. Есть ощущение, что такие произведения отходят как раз к британскому театру с его давней и сильной историей. Мне такой жанр нравится, но есть один нюанс: британцы просто жесть какие извращенцы. Не знаю, будто бы они годами были чопорными и высококультурными, сдерживали себя, а потом проникновение европейских "ценностей" сорвало какие-то пломбы. Это проявляется вообще во многих проектах, даже в каком-нибудь "Докторе Кто" можно увидеть эпизоды с шутками не просто ниже пояса, а прям отвратительную пошлятину. В коротких диалоговых драматических сериалах такого ещё больше. Герои могут пять минут обсуждать прямым текстом супер мерзкие интимные подробности. А в обычном диалоге на отвлечённую тему будут вставлять комментарии ниже пояса так, будто бы это абсолютно обычная естественная часть общения. Не знаю, взаимодействуют ли люди у них так в реальной жизни. Возможно, это современная инкарнация своеобразного британского юмора: в конце-концов у Дугласа Адамса тоже было всякие неожиданное. В книге. Американский фильм оставил гэги, но убрал совсем трэшатину. #fiction
Hashtags
Търсене: #ml
@repo_science · Post #3688 · 03.11.2023 г., 12:00
#ML 😎 FREE RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING Intro to ML by MIT Free Course Machine Learning for Everyone FREE BOOK ML Crash Course by Google Advanced Machine Learning with Python Github Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book Python Machine Learning for beginners ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3447 · 17.07.2023 г., 15:14
#ML 🧠 Machine Learning Expert El aprendizaje automático es un vasto campo con muchos conceptos clave que conocer. Nuestro curso intensivo cubre todos los componentes básicos que necesita para sumergirse en el aprendizaje automático del mundo real. ✍️Ryan Doan | Ex-Amazon ML Infrastructure Engineer 🌐En 📆2022 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #687 · 18.07.2025 г., 06:24
#ml https://aryagxr.com/blogs/intro-to-nmc
Hashtags
@amneumarkt · Post #682 · 27.06.2025 г., 05:30
#ml Machine Learning Visualized — Machine Learning Visualized https://ml-visualized.com/?utm_source=substack&utm_medium=email
Hashtags
@amneumarkt · Post #617 · 25.08.2024 г., 14:03
#ml What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
Hashtags
@amneumarkt · Post #607 · 30.07.2024 г., 06:20
#ml Meta's second version of segment anything. https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 They have a nice demo: https://sam2.metademolab.com/
Hashtags
@amneumarkt · Post #596 · 07.07.2024 г., 20:53
#ml I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice. https://arxiv.org/abs/2212.10774
Hashtags
@amneumarkt · Post #595 · 06.07.2024 г., 22:02
#ml Schmidhuber J. Deep Learning: Our Miraculous Year 1990-1991. In: arXiv.org [Internet]. 12 May 2020 [cited 7 Jul 2024]. Available: https://arxiv.org/abs/2005.05744
Hashtags
@amneumarkt · Post #575 · 09.05.2024 г., 19:51
#ml https://github.com/google-research/timesfm
Hashtags
@amneumarkt · Post #538 · 16.02.2024 г., 11:21
#ml Like a dictionary Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
Hashtags
@amneumarkt · Post #532 · 09.02.2024 г., 05:35
#ml I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions. Then I saw this paper today: Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
Hashtags
@amneumarkt · Post #531 · 05.02.2024 г., 10:57
#ml Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032 Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.
Hashtags