TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Система Кадры

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @firstkadry · Post #1663 · 31 окт.

Как вручить сотрудникам повестки из военкомата? Отвечаем на вопросы подписчиков. Если сотруднику пришла повестка в военкомат, обеспечьте ему своевременную явку по вызову. Вызвать в военкомат работника могут на военные сборы в мирное время, для того чтобы пройти медосмотр, при призыве на срочную службу или для уточнения документов воинского учета. Независимо от причины, в день и час, который указали в повестке, освободите его от работы и сохраните за ним средний заработок. 📚Период освобождения от работы отобразите в табеле учета рабочего времени. Используйте буквенный код «Г» или цифровой код «23» — невыход на время исполнения государственных или общественных обязанностей. На время прохождения военных сборов сотрудника освобождают от работы. На это время за ним сохраняют постоянное место работы, должность и средний заработок. Расходы на выплату среднего заработка за время прохождения военных сборов возмещают военные комиссариаты по местонахождению работодателя. Какие необходимы документы и какие еще есть гарантии у сотрудников, которых проходят военных сборы, читайте в Системе Кадры через демодоступ↖️ ❗️ Напоминаем: трудовой договор с сотрудниками, которых призвали на военную службу по мобилизации, приостанавливают, но не расторгают. На время приостановки договора работодатель обязан сохранить рабочее место мобилизованного работника. #ответ 🟢 Подписаться на канал для кадровиков

Hashtags

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #tfdeploy

当前筛选 #tfdeploy清除筛选
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