Love. Death. Transformers.
22.5K subscribers
4.26K photos
499 videos
76 files
2.79K links
❤️☠️🤗

Указанные действия не являются ресерчем, поскольку:
а) Мы не ученые;
б) Оно работает.
@transformerslovedeatch по всем вопросам
Все ситуации вымышлены, любые совпадения с реальности плот вашей фантазии.
Download Telegram
Открыл премиальные мемы
💩68🌚8👎1🔥1
Не премиальные мемы
💩18🔥8🤮3👍2🖕1😈1
🔥27👍5🤮4🤣1
Forwarded from Пресс-служба Сириона
Люди с айкью больше 140 и меньше 60 верят в одни теории заговора
37😁10🌚4🤔1
Очень интересно как на следующей итерации обучения моделей t2i будут бороться с сгенерированными картинками
🤔11👍8🔥3🤮2👎1
Хуй сосать все умеют, а вот собрать apex нет
🤯30💩9🐳7😁5🤔3🤮1🖕1
Forwarded from Doque Embedded
Парень нашел бродячего котика в саду у подруги, просканировал его флиппером, нашел его хозяев по айди и вернул его им. Оказалось что кот убежал из дома два года назад.

Я считаю что код для сканирования животных это самый добрый код что я писал.

https://discord.com/channels/740930220399525928/746304505879986267/1036339525070356550
💋33🔥25😍6👍3
Why can’t programmers tell the difference between Halloween & Christmas? Because oct 31 = dec 25.
👍58👎3💩3🍓3😁1
MagicMix: Semantic Mixing with Diffusion Models

(кажется 8) работа на тему: а давайте как нибудь подумаем как редактировать картинки.

в чем идея этой:
давайте зашумим картинку, затем возьмем и сгенериуем начало шума картинки для нужного концепта, затем шумы складываются и получается что модно управлять и shape и текстурой без потери качества.

paper
👍23👎1🔥1
Крутые ребята ищут Senior Product Analyst

Задачи:
- искать связь продуктовых и технических метрик
-растить продуктовые метрики
-строить гипотезы на основе данных

По хардам:
-уметь sql, python, superset и прочее
-если умеешь в NLP - отлично

Бонусом будет если:

-закончили шад/озон мастерс
-уже строили успешные продукты

По деньгам и условиям:

Работа из любой точки мира, страховка, помощь с релокейтом на мальту

без ограничений, все зависит от кандидата, обсуждаем %

Кидать cv @Alexwortegaa
👍7🤮1
Где бы ты не был, подумай что было тут 100 лет назад, а что будет через 100 лет.
👍34💩4🤮3🕊3
Гречка
Черный хлеб
Селёдка
Квас
👍27🤩31🤮1💔1
Поговорим про задачу image captioning.

Кто то использует модели? Если да, для чего и на каком языке.
Делитесь в комментариях
👍6
👍33👎3
левый столбик: нормальная работа
правый столбик: бот в тг на выходных
👍49🔥5
Лежат заключённые на нарах, после отбоя. Вдруг, из одного угла слышится: 14.
Вся камера начинает заливисто смеяться.
Из другого угла: 37.
Камера опять ржёт.
Новенький арестант спрашивает у лежащего рядом старожила:
- А че это за цифры из-за которых все в камере смеются?
Старый отвечает:
- Понимаешь, кореш, давно тут сидим, все анекдоты уже рассказали и, чтобы не повторять каждый раз, присвоили им номера. Называет кто-то номер анекдота, а все остальные вспоминают и смеются.
Новенький на всю камеру:
— nan!
Kernel panic - not syncing: nvhost_scale_emc_debug_init
Новенький был осуждён за убитый трейн.
😁92👍5🤩41🤔1🤮1💩1