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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #757 · 4.02

Увидел рекламу курса пилота квадрокоптеров от Skillbox. Если прочитать внимательно, то становится понятно, что этот курс чисто онлайновый, а, значит, дают там теорию и пилотирование в симуляторе. Я уже давно довольно хорошо летаю в симуляторе, а вот в реальности плохо. По крайней мере, если бы я вышел с таким умением после платного курса, я бы считал этот курс неудачным. Первый раз, когда я вышел "в поле" после симулятора, я едва смог приземлиться, не сломав дрон. Никакой симулятор не даёт 100% похожести на реальный мир, и в симуляторе гораздо проще рисковать. Пожалуй, со стороны школы нормально было бы запустить платные уроки с инструктором, который физически выезжает с тобой на точки. В идеале, чтобы сама школа построила тренировочную полосу с воротами и рамками, и даже выдавала какое-то оборудование. Но онлайн-курс это полная туфта. Если программированию учат таким же образом, то я примерно понимаю претензии к этим школам. #drone

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #image2image

当前筛选 #image2image清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@phygitalcreative · Post #3136 · 26.06.2023 г., 01:04

А вот подвезли официальный код DragGAN. Интересно насколько его работа отличается от неофициальной имплементации. В основе StyleGAN3 и StyleGAN-Human. Код #image2image

Hashtags

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