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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #239 · 3.03

Сервисы вопросники вроде TheQuestion и Яндекс.Кью не слишком честно обращаются с экспертами. Вот ты регистрируешься как, например, программист. Тебе там сразу рассказывают о том, как много людей ждёт именно твоих ответов на их вопросы. «Наконец-то я смогу поделиться своими знаниями с миром!» — думаешь ты. На деле большинство вопросов (по крайней мере по программированию) делятся на два вида: 1. Какая-то абсолютно невежественная дичь, типа «Как взломать QR код с помощью логарифмов?» 2. Вопрос связанный с очень узкой конкретной задачей на конкретных данных спрашивающего. Всё бы хорошо, но чаще всего вопрос сформулирован очень плохо, потому что это чьё-то домашнее задание или студенческая работа. Нередко спрашивающий хочет сойти за умного и просто нагромождает термины без нужного контекста, типа «Как обрезать дерево решений?» (и всё, больше никаких подробностей в вопросе). В итоге настоящего «Поделиться знаниями» так и не происходит. Я вот получил ещё в прошлом году статус эксперта на Кью, и забил. Вопросы очень скучные. #web

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