TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← () => "翠楼屋"

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

查找相似内容

Source channel @lambdaexpression · Post #206 · 4月20日

前段时间一直被MajdataPlay的外键输入问题困扰:有玩家反映majplay会无征兆地出现拖判和吃音,但是内屏一切正常 因为我是第一次接触游戏开发,IO这方面也完全没经验 一开始我和bb本怀疑是线程调度的问题,即:IO线程时间片被其他线程挤占了,导致IO线程无法及时处理HID设备回报。为了验证这个猜想,我们尝试提高了IO线程的优先级,照旧 接下来我怀疑是我那套框架有问题:majplay是根据上一帧与这一帧的按键状态判断按键是不是"click"。为此我重写了这部分的实现,改进了IO线程与主线程之间的交互,问题照旧....... 到这里我已经怀疑这不是majplay的锅:IO线程没有任何异常,IO线程与主线程的交互没有问题,Note判定逻辑也没有问题,那就是设备确实没有回报给majplay或者设备发过来的回报中按键确实没有按下,但是大佬说hdd没有这种问题.....(人已经快崩溃了,这完全看不透也摸不着,因为我用单片机模拟玩家打高速纵连是完全没有问题的,我在家里用手台测试也没有问题) 到最后,bb本灵光一闪,说有没有可能是led刷新率过高,把按键控制板干爆炸了?我们让大佬把led刷新间隔从16ms改成100ms,吃音问题瞬间没有了,无语了 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 adx是一个控制板同时管理按键和led,为什么我没有遇到吃音问题呢,因为我的手台不是adx的... #dev

Hashtags

Results

找到 3 条相似帖子

搜索 #keras

当前筛选 #keras清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2167 · 2024/06/20 16:05

#вакансия#ml#cv#nn#TensorFlow#PyTorch#Keras Возможность присоедениться к стартапу с инвестициями в самом начале! Описание вакансии Ищем ML / CV инженера для создания и обучений нейросетей. Мы создаем современную систему аналитики спортивных событий с использованием технологий AI и компьютерного зрения. У нас небольшая, но классная команда, нацеленная на прорывные результаты в нашей сфере деятельности. Обязанности - создание, обучение, тестирование и внедрение алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения; - работа с DL фреймворками, в частности YOLO; - построение пайплайнов от сбора данных до детекции событий; - оптимизация, файн-тюнинг для достижения требуемых метрик производительности; - исследование, изучение, применение новейших методик в области машинного обучения, компьютерного зрения и связанных с этим технологий детекции и трекинга. Требования - опыт в ML / CV с фокусом на DL моделях; - знание python / C++, знакомство с библиотеками TensorFlow / PyTorch / Keras и т.д.; - знание CI/CD (git, yaml, docker, terraform, ansible) - опыт работы с библиотеками OpenCV, YOLO, или похожими библиотеками определения объектов; - отличное знание математических принципов статистики, теории вероятностей, построения моделей и методов их обучения, контроль качества; - опыт работы с фото / видео источниками данных; - опыт применения моделей в условиях реального времени; - умение решать сложные задачи, возможность самостоятельно работать задачами; - будет отлично, если вам интересен спорт и спортивная тематика. Мы предлагаем: • Удаленный формат работы, при желании есть возможность работать из офиса • Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ • Конкурентная и полностью белая заработная плата • Аккредитованная IT компания • Готовы предложить опцион Присылайте информацию о себе сюда

djangoproject

@djangoproject · Post #413 · 2017/08/15 12:34

http://codeinpython.com/tutorials/deep-learning-tensorflow-keras-pytorch/?nonamp=1 Deep Learning #Tensorflow vs #Keras vs #PyTorch #Deep_learning is the application of artificial #neural_networks (ANNs) to learn tasks. These tasks contain more than one hidden layer. Deep learning is part of a broader family of #machine_learning. Machine learning itself is a part of #Artificial_Intelligence(#AI).

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14863 · 2025/06/24 13:30

#other#automl#chatgpt#data_analysis#data_science#data_visualization#data_visualizations#deep_learning#gpt#gpt_3#jax#keras#machine_learning#ml#nlp#python#pytorch#scikit_learn#tensorflow#transformer This is a comprehensive, regularly updated list of 920 top open-source Python machine learning libraries, organized into 34 categories like frameworks, data visualization, NLP, image processing, and more. Each project is ranked by quality using GitHub and package manager metrics, helping you find the best tools for your needs. Popular libraries like TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, and Hugging Face transformers are included, along with specialized ones for time series, reinforcement learning, and model interpretability. This resource saves you time by guiding you to high-quality, actively maintained libraries for building, optimizing, and deploying machine learning models efficiently. https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python