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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #818 · 12.05

Пока ждал одну книгу, прослушал совсем короткую "Этический инженер" Гарри Гаррисона (в других переводах "Специалист по этике"). Вообще, Гаррисона я когда-то начинал читать — "Крыса из нержавеющей стали" — но по каким-то причинам бросил, не помню. А тут вот вчитался (вслушался). По современным меркам сюжет избитый — человек из развитой цивилизации попадает в мир, едва дошедший до парового двигателя, и начинает там своими знаниями совершать революцию во всех смыслах. Но книга вышла в 1964 году, так что это скорее последующие авторы романов о попаданцах вдохновлялись ей, а не наоборот. Еще могу отметить, что повествование очень сжатое, без лишней воды, события идут плотно, поэтому даже при сравнительной простоте вполне цепляет и не даёт скучать. Задумался о том, что, если у школьной литературы была задача познакомить меня с, собственно, литературой, то эта задача в значительной мере провалена. Большая часть программы была сосредоточена на русской классике и практически полностью игнорировала как зарубежных авторов, так и — что самое обидное — другие жанры. Мне трудно представить, в каком восторге я был бы от вещей вроде "Этического инженера" в старшей школе. Я совершенно точно хотел бы узнать о существовании многих авторов, жанров и произведений еще в 14-18 лет, а не только сейчас, когда есть интернет, и когда я сам прикладываю много усилий к поиску книг. #fiction

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