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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #235 · 27.02

Новый любопытный фантастический сериал Severance. По сюжету люди могут добровольно пойти на операцию: им в голову встраивают чип, который на работе отрезает доступ ко всем личным воспоминаниям, чтобы не отвлекаться, а дома отрезает доступ ко всем рабочим воспоминаниям. Грубо говоря, человеку создают искусственное раздвоение личности. Первая личность приходит на работу, а потом по субъективному времени в тот же момент уходит с неё. Вторая личность по субъективным представлениям живёт только на работе и занимается только работой. Конечно, сама идея в таком виде абсурдна — никто не согласится жить на работе и не знать вообще никакой жизни, кроме своего офиса. Всё-таки на работе нам важно понимать, ради чего мы зарабатываем эти деньги. Да и в обычной жизни важна идентификация себя, как профессионала в какой-то сфере. Но мне нравится новизна идеи и нравится то, в каком виде через призму фантастики предлагается поразмышлять о work / life balance. Пока вышло три серии — сериал неспешный и не сказать что переполненный событиями, явно на любителя. Тем не менее, на мой взгляд внимания заслуживает. #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