This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
X-Fields: Implicit Neural View-, Light- and Time-Image Interpolation
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
DCGAN 3d models training
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Beyond Fixed Grid:
Learning Geometric Image Representation with a Deformable Grid
Learning Geometric Image Representation with a Deformable Grid
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Интерполяция планировок зданий
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Тестирование Detectron2 от FacebookAI
Добро пожаловать на конференцию #SmartData 2020. Она пройдёт с 9 по 12 декабря онлайн.
4 дня дата-инженеры со всего мира будут рассказывать о СУБД, архитектуре DWH, работе с потоками, оркестрации, MLOps, технологиях построения EML. Только свежая информация и решения, которые можно применять в работе.
Вы либо уже работаете с данными, либо рано или поздно начнете, поэтому точно найдете на конференции полезное для себя.
Подробности и билеты со скидкой по промокоду UnrealNeural2020pc: https://bit.ly/3kIvQz1
4 дня дата-инженеры со всего мира будут рассказывать о СУБД, архитектуре DWH, работе с потоками, оркестрации, MLOps, технологиях построения EML. Только свежая информация и решения, которые можно применять в работе.
Вы либо уже работаете с данными, либо рано или поздно начнете, поэтому точно найдете на конференции полезное для себя.
Подробности и билеты со скидкой по промокоду UnrealNeural2020pc: https://bit.ly/3kIvQz1
SmartData 2025. Конференция по инженерии данных
SmartData 2025 — конференция по инженерии данных. Технические доклады о хранилищах данных, стриминге, data governance, архитектуре DWH и другом, применимые в работе дата-инженера.
AI LAB | Лаборатория ИИ pinned «Добро пожаловать на конференцию #SmartData 2020. Она пройдёт с 9 по 12 декабря онлайн. 4 дня дата-инженеры со всего мира будут рассказывать о СУБД, архитектуре DWH, работе с потоками, оркестрации, MLOps, технологиях построения EML. Только свежая информация…»
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Unreal Engine 4 + StyleGAN2
Forwarded from Книги для программистов
Chaos Engineering: System Resiliency in Practice (2020)
Авторы: Casey Rosenthal, Nora Jones
Количество страниц: 308
По мере того как все больше компаний переходят на микросервисы и другие распределенные технологии, сложность их систем увеличивается. Часто нельзя уменьшить саму сложность, но возможно обнаружить уязвимости и предотвратить сбои, прежде чем они повлияют на ваших клиентов. Это практическое руководство показывает инженерам, как ориентироваться в сложных системах при оптимизации для достижения бизнес-целей.
Во время чтения книги вы:
✔️Изучите методики предотвращения сбоев в вашем приложении, сети и инфраструктуре;
✔️Быстро перейдете от теории к практике, ознакомившись с реальными практиками от отраслевых экспертов из Google, Microsoft, Slack, LinkedIn и других;
✔️Создадите фреймворк для определения сложности программных систем;
✔️Узнаете, как разрабатывать непрерывные совместные эксперименты.
Достоинства:
➕Актуальность материала;
➕Детальные объяснения.
Недостатки:
➖Не замечено.
Скачать книгу
#advanced #book #english
Авторы: Casey Rosenthal, Nora Jones
Количество страниц: 308
По мере того как все больше компаний переходят на микросервисы и другие распределенные технологии, сложность их систем увеличивается. Часто нельзя уменьшить саму сложность, но возможно обнаружить уязвимости и предотвратить сбои, прежде чем они повлияют на ваших клиентов. Это практическое руководство показывает инженерам, как ориентироваться в сложных системах при оптимизации для достижения бизнес-целей.
Во время чтения книги вы:
✔️Изучите методики предотвращения сбоев в вашем приложении, сети и инфраструктуре;
✔️Быстро перейдете от теории к практике, ознакомившись с реальными практиками от отраслевых экспертов из Google, Microsoft, Slack, LinkedIn и других;
✔️Создадите фреймворк для определения сложности программных систем;
✔️Узнаете, как разрабатывать непрерывные совместные эксперименты.
Достоинства:
➕Актуальность материала;
➕Детальные объяснения.
Недостатки:
➖Не замечено.
Скачать книгу
#advanced #book #english
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cell alignment tutorial with Google Colab and TF2
Forwarded from Graph Machine Learning
SE(3)-Transformers
A blog post about a recent paper (NeurIPS 2020) that introduces group theory to set functions. It seems like it performs on par with state-of-the-art methods for classification and regression, but at least is provably equivariant.
A blog post about a recent paper (NeurIPS 2020) that introduces group theory to set functions. It seems like it performs on par with state-of-the-art methods for classification and regression, but at least is provably equivariant.
fabianfuchsml.github.io
SE(3)-Transformer
# SE(3)-Transformers: 3D Roto-Translation Equivariant Attention Networks #### NeurIPS 2020: [join us](https://neurips.cc/virtual/2020/protected/poster_15231a7ce4ba789d13b722cc5c955834.html) at poster session 6, Thursday 5pm GMT *Authors: [Fabian Fuchs\*]…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нейронным сетям сложно научиться игре "жизнь"
Британский математик Джон Конвей изобрел Игру "Жизнь" в 1970 году. Это интересная идея, которая показывает, как очень простые правила могут давать очень сложные результаты.
Однако, несмотря на свою простоту, Игра остается проблемой для искусственных нейронных сетей.
Интересно, что независимо от того, насколько сложной становится сетка, вы можете предсказать состояние каждой ячейки на следующем временном шаге по тем же правилам.
Поскольку нейронные сети являются очень хорошими машинами для прогнозирования , исследователи хотели выяснить, могут ли модели глубокого обучения изучить основные правила Игры "Жизнь".
Британский математик Джон Конвей изобрел Игру "Жизнь" в 1970 году. Это интересная идея, которая показывает, как очень простые правила могут давать очень сложные результаты.
Однако, несмотря на свою простоту, Игра остается проблемой для искусственных нейронных сетей.
Интересно, что независимо от того, насколько сложной становится сетка, вы можете предсказать состояние каждой ячейки на следующем временном шаге по тем же правилам.
Поскольку нейронные сети являются очень хорошими машинами для прогнозирования , исследователи хотели выяснить, могут ли модели глубокого обучения изучить основные правила Игры "Жизнь".
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Интерактивная стилизация видео с использованием обучения на основе нескольких патчей
https://github.com/OndrejTexler/Few-Shot-Patch-Based-Training
https://github.com/OndrejTexler/Few-Shot-Patch-Based-Training
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
3D-формы с помощью Generative Cellular Automata
https://openreview.net/pdf?id=rABUmU3ulQh
https://openreview.net/pdf?id=rABUmU3ulQh