Краткость сестра таланта или научи дурака молиться он лоб расшибет. Эту портянку текста даже читать не хочется. Если уж пишите с нейросеткой то хоть попросите ужать и сделать читабельным или вам за количество символов платят? Надеюсь с дизайном не то же что и с текстом.
Это все понятно. Но не в 2 раза же завышают. Я некоторое время добирался на работу на электросамокате - сперва до электрички, потом до офиса. В день пробег самоката 8 км. Если долго едешь, уже начинает уставать спина и становится не комфортно. Вот и вопрос зачем нужна тяжеленная батарея и вес самоката как чугунная гиря в 18 кг, если большинство больше 20 км в день не ездит?
Честно говоря, почему никто не анализирует сколько в среднем в день проезжает км? По факту большинство электросамокат в и велосипедов возят с собой ненужные килограммы аккумуляторов. Не могу представить кто будет а здравом уме каждый день ехать по 60 км на самокате.
Я как раз и ищу, что-то адекватное и бесплатное. Иначе приходится платить за openai, векторизатор, сервер. При таком раскладе можно уже выбирать или сервер попроще и opanai, или сервер покруче и все в локалке.
Кто нибудь напишите реальные случаи для массового использования флиппера, за что стоит заплатить столько денег? Открыть дверь подъезда или шлагбаум можно дешёвым пультом. Ещё встречал какого инженера электросетей с проприетарным софтом, но это явно не массовый пример использования. Я пока не вижу смысла его покупать, кроме как поиграть в конструктор для взрослых. Каких нибудь интересных востребованных функций не увидел.
После того как Ревансед мне пару раз перемотал завязку в музыкальном клипе, где была предыстория песни, а без нее смысл был не полный, я понял что такой цензор мне совсем не нужен.
Только не забывайте, что чаще отзыв пишут люди с негативным опытом, а тем у кого все нормально просто лень это делать. Пишу кстати с pixel 6, не поленился)
я попробовал сделать элементарное сравнение линейной регресии на KAN и обычной из пакета sklearn. На данных 20% от выборки и ручной настройки как в примере KAN показал себя лучше. Линейная регрессия - MSE: 1.5022919153867573 MAE: 0.9659086981162798 R^2: 0.7849837136936388 KAN - MSE: 1.4126656877976367 MAE: 0.9042094479176999 R^2: 0.7978115126150622. Но, на автопараметрах (dataset, opt="LBFGS", steps=50) все выглядит на так радужно Линейная регрессия - MSE: 4.54727560052927 MAE: 1.2385682701351006 R^2: 0.5989117291667839 KAN - MSE: 5.424334130717595 MAE: 1.3351252002666314 R^2: 0.5215515864800699
Краткость сестра таланта или научи дурака молиться он лоб расшибет. Эту портянку текста даже читать не хочется. Если уж пишите с нейросеткой то хоть попросите ужать и сделать читабельным или вам за количество символов платят? Надеюсь с дизайном не то же что и с текстом.
Эх. У меня тоже есть жестяная коробка из под чая, со вкладышами) у родителей лежит. Вот почему до сих пор не могу выкинуть.
Странно, у меня оно уже наверное пару месяцев как установлено. Разницы между веб версией особо не вижу, если только вебверсия стабильнее.
Я просто напоминаю, что это та Мира Мурати, которая была назначена главой openAI когда Сема Альтмана отправили в отставку с последующим возвращением.
С ним можно другие модельки использовать из hugging face. Очень удобно. И сразу веб интерфейс можно сделать.
У меня стоит комп, уже лет 15 без ups. Так ли они необходимы в современных квартирах?
Это все понятно. Но не в 2 раза же завышают. Я некоторое время добирался на работу на электросамокате - сперва до электрички, потом до офиса. В день пробег самоката 8 км. Если долго едешь, уже начинает уставать спина и становится не комфортно. Вот и вопрос зачем нужна тяжеленная батарея и вес самоката как чугунная гиря в 18 кг, если большинство больше 20 км в день не ездит?
Честно говоря, почему никто не анализирует сколько в среднем в день проезжает км? По факту большинство электросамокат в и велосипедов возят с собой ненужные килограммы аккумуляторов. Не могу представить кто будет а здравом уме каждый день ехать по 60 км на самокате.
Не, знаю. Попробовал я это запускать, результат так себе. Нужно прям очень похожие кадры отправлять.
Там больше проблема найти бесплатную нормальную базу для RAG найти.
Я как раз и ищу, что-то адекватное и бесплатное. Иначе приходится платить за openai, векторизатор, сервер. При таком раскладе можно уже выбирать или сервер попроще и opanai, или сервер покруче и все в локалке.
А что отвечает в этом коде за векторизацию? Платная система или опенсорс?
Согласен это плюс. Но насколько я понимаю на чипе только номер животного. Ещё нужен доступ к ветеринарной базе данных, чтобы найти владельца.
Кто нибудь напишите реальные случаи для массового использования флиппера, за что стоит заплатить столько денег? Открыть дверь подъезда или шлагбаум можно дешёвым пультом. Ещё встречал какого инженера электросетей с проприетарным софтом, но это явно не массовый пример использования. Я пока не вижу смысла его покупать, кроме как поиграть в конструктор для взрослых. Каких нибудь интересных востребованных функций не увидел.
Это давно есть в Гугле, только не во всех регионах и не на всех тарифах. Выберите какую-нибудь страну Азии и оплатите Гуглу 20 баксов и все появится.
Из той же оперы, что количество покупок зонтов и дождь коррелируются. Поэтому если в купить много зонтов, то можно вызвать дождь где-угодно))
Да я после этого на newpipe как перешёл, так и остался. Но всегда плюс когда есть выбор, что использовать.
После того как Ревансед мне пару раз перемотал завязку в музыкальном клипе, где была предыстория песни, а без нее смысл был не полный, я понял что такой цензор мне совсем не нужен.
Только не забывайте, что чаще отзыв пишут люди с негативным опытом, а тем у кого все нормально просто лень это делать. Пишу кстати с pixel 6, не поленился)
я попробовал сделать элементарное сравнение линейной регресии на KAN и обычной из пакета sklearn. На данных 20% от выборки и ручной настройки как в примере KAN показал себя лучше. Линейная регрессия - MSE: 1.5022919153867573 MAE: 0.9659086981162798 R^2: 0.7849837136936388
KAN - MSE: 1.4126656877976367 MAE: 0.9042094479176999 R^2: 0.7978115126150622.
Но, на автопараметрах (dataset, opt="LBFGS", steps=50) все выглядит на так радужно
Линейная регрессия - MSE: 4.54727560052927 MAE: 1.2385682701351006 R^2: 0.5989117291667839
KAN - MSE: 5.424334130717595 MAE: 1.3351252002666314 R^2: 0.5215515864800699