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Canale sorgente @WritingWay · Post #1222 · 4 lug

COME SALVARSI DALLE RELATIVE ✍🏻 #scrittura#writingtips Le relative, già. Una trappola per chi scrive. Se ne usiamo troppe diamo prova di una scrittura ingenua e poco curata. "Arrivò quell'uomo che era già stato visto nel locale e che di certo cercava qualcuno". Ma come facciamo a evitarle, sembrano così necessarie? Ecco due suggerimenti. 1️⃣Costruirefrasi più brevi✍🏻 Scrivere frasi più brevi invece di evoluzioni sintattiche aggrovigliate su se stesse (Si poteva scrivere: che si aggrovigliano, ma come vedete ci sono altre soluzioni). 2️⃣Usare i due punti ✍🏻 Utilizzate i salvifici due punti, aiutano sempre a risolvere le situazioni in cui abbondano le relative. Ecco dunque che possiamo scrivere: "Arrivò quell'uomo: era già stato visto nel locale, di certo cercava qualcuno". ❇️ Rendi fluida la scrittura. @writingway 🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.

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djangoproject

@djangoproject · Post #274 · 18/03/2017, 01:48

https://github.com/riga/tfdeploy Google's TensorFlow framework is taking off big-time now that it's at a full 1.0 release. One common question about it: How can I make use of the models I train in TensorFlow without using TensorFlow itself? #Tfdeploy is a partial answer to that question. It exports a trained TensorFlow model to "a simple #NumPy-based callable," meaning the model can be used in Python with Tfdeploy and the the NumPy math-and-stats library as the only dependencies. Most of the operations you can perform in TensorFlow can also be performed in Tfdeploy, and you can extend the behaviors of the library by way of standard Python metaphors (such as overloading a class). Now the bad news: Tfdeploy doesn't support GPU acceleration, if only because NumPy doesn't do that. Tfdeploy's creator suggests using the gNumPy project as a possible replacement. #Machine_learning