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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #174 · 21.01

Раз я пишу про гаджеты для гиков, то вот ещё один. Как и многие гики, я ленюсь готовить. Но при этом люблю всё мясное. Так что, посмотрев на пример двоих друзей, я купил гриль и делаю на нем мясо без масла. По сути это две ребристые сковородки с быстрым нагревом и таймером, прижатые друг к другу. Комбинация формы поверхностей и температуры позволяет делать мясо быстро, но не сжигать его. Электроника позволяет запускать этот процесс нажатиями двух кнопок: - первым нажатием выбрал тип блюда (эта настройка задаёт температуру и отсечки по времени), устройство начинает греться и сигналит, когда можно выкладывать - положил мясо и вторым нажатием выбрал желаемую степень прожарки, устройство отключится и просигналит, когда готово Всё. Панели можно снять и помыть в посудомойке. Очень рекомендую. Конкретно у меня модель от русского производителя GFGRIL GF-2000, она наилучшим образом подошла по сумме всех нужных мне параметров, но рынок обширен, и предложений масса, на любой вкус. #gadgets

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