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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #334 · 4.05

Сегодня день Звездных Войн. Из-за того, что дата May the 4th читается так же, как начало фразы May the force (be with you), которую герои этой вселенной говорят друг другу. Для меня любовь фанатов к 4-6 фильмам и не слишком хорошее принятие ими, например, первого, вышедшего спустя столько лет — это заметное проявление мировой несправедливости. Старые эпизоды более наивные и детские по сюжету, в них больше логических проблем, на порядок хуже поставлены бои (а точнее, вообще никак), и, конечно, они не могут сравниться с более новыми фильмами по эффектам и графике. Да, для своего времени это крутое и прорывное кино, но и первый эпизод для его времени был очень даже на уровне. Так что в основном впечатления фанатов складываются из того факта, что при выходе четвёртого эпизода им всем было по 10 лет, и их детские эмоции при просмотре были значительно более яркими. А я первым в своей жизни увидел именно первый фильм, так что именно он сформировал в итоге впечатление о франшизе. При всех своих недостатках вселенная очень самобытна, и, думаю, в этом изрядная доля секрета её популярности. Ну и для гика есть, где развернуться: инопланетяне и роботы существуют в одном мире с магами и боем на мечах, Тёмный Властелин в чёрных доспехах, космические пираты и так далее :) Сомневаюсь, что существуют люди, которые в принципе интересуются фантастикой, но при этом почему-то не смотрели ЗВ, так что не буду давать каких-либо рекомендаций. #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