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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #658 · 20.11

Зацените, я, оказывается, 10 лет назад уже заметил, что с системными кнопками на Android что-то не так, и подход к их проектированию надо менять. Сейчас в 2022 абсолютное большинство Android телефонов либо в режиме "Кнопки на экране, когда нужны", либо, что еще удобнее, в режиме жестов вообще без кнопок. Это совершенно очевидный вектор развития. Год назад я предсказывал, что Apple откажется от моноброви (потому что это очевидно очень плохое решение), но сделает это со скрипом, чтобы сохранить хорошую мину при плохой игре. И вот, Apple ввела этот свой островок: типа мы убираем монобровь, но постепенно. Через пару поколений дорастут до камеры-точки или, если хватит смелости, до подэкранной. Запомните этот твит. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #flax

当前筛选 #flax清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14988 · 23.07.2025 г., 00:00

#python#deep_learning#diffusion#flax#flux#hacktoberfest#image_generation#image2image#image2video#jax#latent_diffusion_models#pytorch#score_based_generative_modeling#stable_diffusion#stable_diffusion_diffusers#text2image#text2video#video2video The Hugging Face Diffusers library is a powerful and easy-to-use tool for generating images, audio, and 3D molecular structures using advanced diffusion models. It offers ready-to-use pretrained models and flexible components like pipelines, schedulers, and model building blocks, allowing you to quickly create or customize your own diffusion-based projects. Installation is simple via pip or conda, and you can generate high-quality outputs with just a few lines of code. This library benefits you by making cutting-edge AI generation accessible, customizable, and efficient, whether you want to run models or train your own[1][2][5]. https://github.com/huggingface/diffusers