TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3183 · 24 авг.

⌨️Пишем Instagram* бота на Python: автоматические накрутки и рассылки в директ Парсить данные, а тем более делать автоматические действия в Instagram* крайне сложно. Но тем не менее на YouTube есть понятные и простые уроки, в которых автор создал проект именно по этой теме. В плейлисте затронута автоматическая накрутка лайков и подписчиков, а также массовая рассылка в директ. 1. Делаем авторизацию [6:57] 2. Ставим лайки на посты [8:00] 3. Как быстро накрутить лайки [10:26] 4. Как скачать фото и видео [7:28] 5. Как быстро накрутить подписчиков [7:53] 6. Как отправить сообщение в Директ [5:28] 7. Массовая рассылка в Директ [4:31] 8. Переключение между аккаунтами ботов [7:50] 9. Как автоматически отписываться от пользователей [20:50] Перейти к плейлисту #python *Instagram принадлежит Meta, которая признана экстремисткой организацией и запрещена в России.

Hashtags

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 04.09.2023, 21:57

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface