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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #657 · 19.11

Лет десять назад мне очень нравилось всё, что делает и пишет Тёма Лебедев. Я с удовольствием читал "Ководство" и "Бизнес-линч". Мне импонировали его подходы к дизайну и к организации работы своей студии. Ещё я считал его человеком очень прямолинейным, который называет вещи своими именами и не боится высказываться не по шаблону. Когда я первый раз зашёл на сайт Студии Лебедева, увидел там слоган "Долго. Дорого. Ох**нно.", подумал ещё: "Ого, чувак прямо на своём официальном бизнес-сайте пишет не приторным рекламным языком, а что-то такое дерзкое." Потом на время перестал за ним следить, переключившись на другие источники. И вот в этих новых источниках в какой-то момент появился дискурс "Тёма Лебедев сошёл с ума и несёт какую-то ересь". Источники были в основном либерально-прозападные, я очень сильно им доверял и всецело без каких-либо сомнений принимал ту картину мира, которую они преподносят. Поэтому, не став вообще ничего смотреть и читать, что говорит Лебедев, я тоже совершенно чётко и однозначно принял для себя тезис "Лебедев сошёл с ума и несёт чушь". Если бы вы меня год назад спросили про Лебедева, я бы вам сказал: "Но ведь совершенно очевидно же, что Лебедев свихнулся и несёт херню". Это было частью объективной реальности вокруг меня, наряду с утверждениями "вода мокрая" и "солнце жёлтое". Как это совмещалось с тем, что прежде мне нравилось то, что делает и говорит Тёма? Никак. Кац, которого я активно смотрел, даже в одном из своих видео подробно пытался ответить на вопрос "Почему в целом неглупый Лебедев несёт чушь и высказывает какие-то нелиберальные и незападные идеи?". И ответом Каца было что-то в духе: "Это необъяснимо, скорее всего он один раз пошутил и сказал что-то пророссийское, шутка затянулась, теперь уже продолжает так говорить, чтобы сохранить лицо". Так себе объяснение, но я и его принял. За этот год на фоне известных событий мои взгляды претерпели много изменений. Я рефлексировал в себе этот вопрос, и когда-нибудь может напишу вам более подробно. Но Каца смотреть перестал почти сразу где-то в марте. Как минимум, либеральная идеология оказалась для меня несовместима с решением остаться в России, а я уезжать совсем не хочу. Тогда я для интереса посмотрел несколько роликов Лебедева и с удивлением обнаружил, что, во-первых, я согласен с 90% того, что он говорит. Ну вот прям дословно по некоторым пунктам (типа взгляды на взаимоотношения Европы с мигрантами или взгляды на ЛГБТ). И вообще у него удивительно близкая к моей система ценностей и представление о том, как люди должны себя вести. Во-вторых, он всё так же выглядит для меня просто чуваком, который прямым текстом называет вещи своими именами и открыто высказывает своё мнение по тем или иным вопросам, независимо от того, попадает ли это мнение в какую-либо идеологию или нет. Ну то есть я лет пять на полном серьёзе считал чела городским юродивым и был абсолютно уверен, что он задвигает безумную хрень, а чел всё это время говорил нормальные и правильные вещи (с моей точки зрения). Вместо того, чтобы самому сходить посмотреть на канал Тёмы, я посмотрел реакцию Каца на канал Тёмы и удовлетворился этим. Не будьте мной в этом вопросе. Независимо от вашей позиции на идеологическом компасе и от вашего отношения к упомянутым персонажам: формируйте своё мнение самостоятельно. P.S. Политические споры под этой записью запрещены, сразу бан. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #keras

当前筛选 #keras清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2167 · 20.06.2024 г., 16:05

#вакансия#ml#cv#nn#TensorFlow#PyTorch#Keras Возможность присоедениться к стартапу с инвестициями в самом начале! Описание вакансии Ищем ML / CV инженера для создания и обучений нейросетей. Мы создаем современную систему аналитики спортивных событий с использованием технологий AI и компьютерного зрения. У нас небольшая, но классная команда, нацеленная на прорывные результаты в нашей сфере деятельности. Обязанности - создание, обучение, тестирование и внедрение алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения; - работа с DL фреймворками, в частности YOLO; - построение пайплайнов от сбора данных до детекции событий; - оптимизация, файн-тюнинг для достижения требуемых метрик производительности; - исследование, изучение, применение новейших методик в области машинного обучения, компьютерного зрения и связанных с этим технологий детекции и трекинга. Требования - опыт в ML / CV с фокусом на DL моделях; - знание python / C++, знакомство с библиотеками TensorFlow / PyTorch / Keras и т.д.; - знание CI/CD (git, yaml, docker, terraform, ansible) - опыт работы с библиотеками OpenCV, YOLO, или похожими библиотеками определения объектов; - отличное знание математических принципов статистики, теории вероятностей, построения моделей и методов их обучения, контроль качества; - опыт работы с фото / видео источниками данных; - опыт применения моделей в условиях реального времени; - умение решать сложные задачи, возможность самостоятельно работать задачами; - будет отлично, если вам интересен спорт и спортивная тематика. Мы предлагаем: • Удаленный формат работы, при желании есть возможность работать из офиса • Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ • Конкурентная и полностью белая заработная плата • Аккредитованная IT компания • Готовы предложить опцион Присылайте информацию о себе сюда

djangoproject

@djangoproject · Post #413 · 15.08.2017 г., 12:34

http://codeinpython.com/tutorials/deep-learning-tensorflow-keras-pytorch/?nonamp=1 Deep Learning #Tensorflow vs #Keras vs #PyTorch #Deep_learning is the application of artificial #neural_networks (ANNs) to learn tasks. These tasks contain more than one hidden layer. Deep learning is part of a broader family of #machine_learning. Machine learning itself is a part of #Artificial_Intelligence(#AI).

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14863 · 24.06.2025 г., 13:30

#other#automl#chatgpt#data_analysis#data_science#data_visualization#data_visualizations#deep_learning#gpt#gpt_3#jax#keras#machine_learning#ml#nlp#python#pytorch#scikit_learn#tensorflow#transformer This is a comprehensive, regularly updated list of 920 top open-source Python machine learning libraries, organized into 34 categories like frameworks, data visualization, NLP, image processing, and more. Each project is ranked by quality using GitHub and package manager metrics, helping you find the best tools for your needs. Popular libraries like TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, and Hugging Face transformers are included, along with specialized ones for time series, reinforcement learning, and model interpretability. This resource saves you time by guiding you to high-quality, actively maintained libraries for building, optimizing, and deploying machine learning models efficiently. https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python