LiveInternet

Исполнитель: VA
Название: Contemporary Elements - Amsterdam FLAC
Жанр музыки: Progressive House, Deep House
Год выпуска: 2015
Страна: All World
Формат: FLAC + Cover
Качество: Lossless / Stereo / 16 Bit / 44100 Hz
Продолжительность: 02:16:36
Композиций: 11
Архив: Rar (+5% на восстановление)
Размер: 953.54 Mb

Исполнитель: VA
Название: Dance Action Volume 1,2,3 The Best Dance Hits Of 70s and 80s
Жанр музыки: Disco, Dance, Pop
Год выпуска: 1997-1998
Страна: All World
Формат: MP3 + Cover
Качество: 320 Kbps / Stereo / 44100 Hz
Продолжительность: 03:39:14
Композиций: 50
Архив: Rar (+5% на восстановление)
Размер: 561.37 Mb

Исполнитель: VA
Название: Dance Action Volume 1,2 The Best Dance Hits Of 70s and 80s (2CD) FLAC
Жанр музыки: Disco, Dance, Pop
Год выпуска: 1997
Страна: All World
Формат: FLAC + Cover + .cue
Качество: Lossless / Stereo / 16 Bit / 44100 Hz
Продолжительность: 02:27:43
Композиций: 34
Архив: Rar (+5% на восстановление)
Размер: 1021.47 Mb

Исполнитель: VA
Название: Fragment Of Sound FLAC
Жанр музыки: Psy Trance
Год выпуска: 2025
Страна: All World
Формат: FLAC + Cover
Качество: Lossless / Stereo / 16 Bit / 44100 Hz
Продолжительность: 01:13:11
Композиций: 10
Архив: Rar (+5% на восстановление)
Размер: 535.14 Mb

Исполнитель: VA
Название: Electronic Matinee Vol. 2 FLAC
Жанр музыки: Electronic, Lounge, Chillout, Downtempo
Год выпуска: 2025
Страна: All World
Формат: FLAC + Cover
Качество: Lossless / Stereo / 16 Bit / 44100 Hz
Продолжительность: 02:00:08
Композиций: 30
Архив: Rar (+5% на восстановление)
Размер: 703.52 Mb

Исполнитель: VA
Название: Tales Of The Sonic Loom FLAC
Жанр музыки: Psy Trance
Год выпуска: 2025
Страна: All World
Формат: FLAC + Cover
Качество: Lossless / Stereo / 16 Bit / 44100 Hz
Продолжительность: 01:41:59
Композиций: 13
Архив: Rar (+5% на восстановление)
Размер: 740.31 Mb

Забудь про стыд и дискомфорт - когда нет прокладок и сухо жизнь прекрасна. Избавляемся от целлюлита и отёков ног, возвращаем себе уверенность и сексуальность!

Генеративные модели изображений обладают огромным потенциалом, но их возможности ограничены доступным датасетом. Как научить нейросеть создавать изображения, которых изначально не было в её обучении? Решением становится технология LoRA (Low-Rank Adaptation) — метод дообучения, позволяющий расширять базовую модель без необходимости её полного переобучения.