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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #110 · 11.12

На днях скатался в Сбер и прочитал там доклад о выборе способа ввода в приложении. Весь митап может быть вам интересен, если вы разрабатываете или планируете разрабатывать под платформу умных ассистентов Сбера. Но свой доклад я постарался сделать чуть более универсальным: придумал некоторый формальный принцип для выбора способа ввода, привёл примеры с разных платформ. У Сбера пока весьма молодая площадка, однако вкладываются в неё значительно. Я уже ранее писал, что высоко оценил как техническую наполненность, так и работу с сообществом. Запись митапа тоже произвела впечатление: большая студия с кучей оборудования, леса под свет, телесуфлёры, режиссер и звукооператор, гримёрка. Почувствовал себя будто на телевидении. Ссылка с таймкодом на начало моего выступления: https://youtu.be/FbdHktzx3bU?t=3983 #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #convolution

当前筛选 #convolution清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14659 · 01.05.2025 г., 15:30

#cplusplus#arm#convolution#deep_learning#embedded_devices#llm#machine_learning#ml#mnn#transformer#vulkan#winograd_algorithm MNN is a lightweight and efficient deep learning framework that helps run AI models on mobile devices and other small devices. It supports many types of AI models and can handle tasks like image recognition and language processing quickly and locally on your device. This means you can use AI features without needing to send data to the cloud, which improves privacy and speed. MNN is used in many apps, including those from Alibaba, and supports various platforms like Android and iOS. It also helps reduce the size of AI models, making them faster and more efficient. https://github.com/alibaba/MNN