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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1190 · 18.12

Деннис Тейлор, «Пока мы не сбились с пути» Вселенная Бобов — это серия, за рекомендацию которой меня чаще всего благодарят. Видимо, все остальные книги, о которых я пишу, либо очень хорошо известны, либо не находят отклика у настолько широкой аудитории. Пожалуй, нет смысла подробно писать о пятой части. Автор вернулся к рваному повествованию, состоящему из отдельных историй. У него это в целом получается хорошо, хотя тут некоторые истории меня зацепили (про центр галактики и исход, про ИИ), другие показались проходными или невнятными (про драконов, про виртуальную реальность для инопланетян). Многие темы стали максимально размытыми, вроде взаимоотношений с людьми. Ещё могу отметить, что, если первые книги сносно опираются на существующие физические концепции, то тут Тейлору пришлось больше фантазировать, иначе он бы упёрся в сюжетные границы. Это не плохо, если только вы не воспринимали «Бобов» как твёрдую НФ. Для меня такой ход был ожидаемым, разочарования я не испытал. Понравился момент установки взаимопонимания с инопланетными дронами, хотя конечно лучше, чем в «Аве Марии», первый контакт не описан нигде. Причина, по которой с центром галактики случилось то, что случилось, тоже подобрана хорошо, приостановку неверия лично у меня не сломала, но и угадать заранее я не смог. По итогу я бы сказал так: пятую книгу прослушал не без удовольствия, но шестую автору уже писать не стоит. Из этой идеи и вселенной выжато всё досуха.#fiction@clockstackwheels

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