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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #783 · 19.03

Москва — чудесный город, и моё отношение к ней с годами только улучшается. Но почему-то так вышло, что у меня в жизни было всего два случая наблюдения неблагонадежного поведения граждан в продуктовом магазине, и оба в Москве. В Петербурге я посещал продуктовые магазины в тысячу раз больше, чем в Москве. Я живу в Петербурге постоянно, и ходил в продуктовые магазины регулярно до пандемии (с пандемии подсел на доставку продуктов). В Москве я был два десятка раз, и из них только в половине поездок заходил в продуктовый магазин. Тем не менее, именно в Москве я единственный в жизни раз лично увидел, как человек крадет товар: очень худой мужчина картинно закашлялся и под прикрытием этого звука запихнул за пазуху то ли пакет чипсов, то ли что-то подобное. Я уже выходил, так что оставил эту ситуацию в ведении охраны. Это был небольшой, кажется, Магнит на самой окраине. Я ещё тогда подумал: "Видимо, окраина Москвы уже настолько считается забытым богом местом, что легко увидеть собственными глазами совершение преступления". В Питере я не видел магазинную кражу ни разу, хотя совершил сотни и тысячи походов в самые разные мелкие продуктовые магазины на самых разных окраинах. А в одной из командировок недавно — снова в небольшом продуктовом магазине — пьяный мужчина бомжеватого вида покупал передо мной на кассе бутылку водки и хлеб. Он попытался расплатиться картой, оплата не прошла. Кассирша ему сказала, что денег не хватает, и он должен выбрать что-то одно: или водку или хлеб. Можно догадаться, что именно он выбрал. Оплата снова не прошла, и он стал звонить кому-то и просить перекинуть деньги. Я вам так кратко описываю, но нужно иметь ввиду, что на каждый вопрос кассирши мужчина реагировал супер медленно: по несколько минут стоял, покачиваясь и пытаясь осознать происходящее. Он был пьян почти до состояния неспособности воспринимать даже простейшие стимулы. Звонок кому-то с просьбой денег занял в общей сложности минут десять. В какой-то момент оплата всё-таки прошла, и он, ковыляя, освободил место. Кстати, я сразу решил, что, если бы он выбрал хлеб, я бы ему его купил. Это усилило моё впечатление о небольших продуктовых магазинах в Москве, как о местах для каких-то опустившихся слоёв населения. Видимо, минимально приличные люди в столице имеют собственного повара или, не знаю, им продукты привозят слуги? #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #quantization

当前筛选 #quantization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14747 · 25.05.2025 г., 11:30

#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models. https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15385 · 02.01.2026 г., 12:30

#python#deep_learning#inference#openai#quantization#speech_recognition#speech_to_text#transformer#whisper Faster-Whisper is a fast version of OpenAI's Whisper that transcribes audio up to 4x quicker with the same accuracy, using less memory on CPU or GPU—benchmarks show it beats original Whisper (e.g., 1m03s vs 2m23s for 13-min audio on GPU). Install via `pip install faster-whisper`, no FFmpeg needed, and use simple Python code like `WhisperModel("large-v3").transcribe("audio.mp3")` for segments with timestamps. You benefit by getting quick, efficient speech-to-text for real-time apps, saving time and resources on long files or batches. https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper