TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1015 · 28.08

Вместе с тем, автор вешает на стены огромное число ружей, значительная часть которых так и не выстреливает. В первой же главе на стене оказывается гигантское ружьё, которое продолжает висеть к концу четвёртой книги, не тронутое. Да, автор запланировал всего девять книг, но это не единственное, что он пишет, и ждать их можно до второго пришествия. К сожалению, сейчас он переключился на ЛитРПГ. Явно давно хотел, потому что четвёртая книга «Фокса» максимально приближена к этому жанру. У ЛитРПГ есть свои поклонники, но я хорошо понимаю людей, которые не считают полноценной литературой смесь, собственно, литературы с видеоиграми. Если я захочу поиграть, то пойду допроходить BG3 (который забросил из-за левел капа). Тем не менее, порекомендовать серию я хочу. При всех недостатках, читается (слушается) на одном дыхании, много свежего и интересного, а нестыковки легко притупляются с помощью приостановки неверия. Если вам понравились от меня рекомендации, например, «Вселенной Бобов», то вот ещё один представитель хорошей качественной развлекательной фантастики. Жду в аудио пятую часть. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mdl

当前筛选 #mdl清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15271 · 05.11.2025 г., 12:30

#cplusplus#arm#baidu#deep_learning#embedded#fpga#mali#mdl#mobile#mobile_deep_learning#neural_network Paddle Lite is a lightweight, high-performance deep learning inference framework designed to run AI models efficiently on mobile, embedded, and edge devices. It supports multiple platforms like Android, iOS, Linux, Windows, and macOS, and languages including C++, Java, and Python. You can easily convert models from other frameworks to PaddlePaddle format, optimize them for faster and smaller deployment, and run them with ready-made examples. This helps you deploy AI applications quickly on various devices with low memory use and fast speed, making it ideal for real-time, resource-limited environments. It also supports many hardware accelerators for better performance. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite