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Canale sorgente @WritingWay · Post #1231 · 5 set
L'IMPORTANZA DI ANDARE A CAPO ✍🏻😎 #scrittura#writingtips#wearewriting ⏩ Questo è l'incipit de 📕Il calamaro gigante di Fabio Genovesi: Del mare non sappiamo nulla. Nulla di nulla, eppure il mare è quasi tutto. Il fatto di andare a capo, dopo la prima frase, è una scelta efficace. Perché? ⏩ Quando mettiamo un punto, il lettore respira. Se andiamo a capo, la pausa è ancora più lunga. Funziona perché crea sospensione. L'opposizione tra nulla della prima frase e tutto della seconda rimarca l'effetto (non sarebbe stato uguale con i due termini di seguito). ✅ Andare a capo deve essere una scelta ragionata. ✅ Evitate in ogni caso muri di testo. ✅ Certo, andare a capo deve avere un senso, se vogliamo rendere l'idea di un discorso che continua, continuiamo. N.B.📕📕📕 Il libro di Genovesi è bello, parla di personaggi incredibili, esistiti nella realtà. La storia è originale. @writingway 🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.
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@repo_science · Post #3688 · 03/11/2023, 12:00
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@repo_science · Post #3447 · 17/07/2023, 15:14
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@amneumarkt · Post #687 · 18/07/2025, 06:24
#ml https://aryagxr.com/blogs/intro-to-nmc
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@amneumarkt · Post #682 · 27/06/2025, 05:30
#ml Machine Learning Visualized — Machine Learning Visualized https://ml-visualized.com/?utm_source=substack&utm_medium=email
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@amneumarkt · Post #617 · 25/08/2024, 14:03
#ml What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
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@amneumarkt · Post #607 · 30/07/2024, 06:20
#ml Meta's second version of segment anything. https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 They have a nice demo: https://sam2.metademolab.com/
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@amneumarkt · Post #596 · 07/07/2024, 20:53
#ml I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice. https://arxiv.org/abs/2212.10774
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@amneumarkt · Post #595 · 06/07/2024, 22:02
#ml Schmidhuber J. Deep Learning: Our Miraculous Year 1990-1991. In: arXiv.org [Internet]. 12 May 2020 [cited 7 Jul 2024]. Available: https://arxiv.org/abs/2005.05744
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@amneumarkt · Post #575 · 09/05/2024, 19:51
#ml https://github.com/google-research/timesfm
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@amneumarkt · Post #538 · 16/02/2024, 11:21
#ml Like a dictionary Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
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@amneumarkt · Post #532 · 09/02/2024, 05:35
#ml I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions. Then I saw this paper today: Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
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@amneumarkt · Post #531 · 05/02/2024, 10:57
#ml Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032 Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.
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