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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #384 · 16.06

Сегодня был первый день конференции #DotNext, пока в онлайне (но офлайн тоже будет, в Петербурге 27-го июня, я пойду). Конференция для разработчиков на .NET, в первую очередь C# и связанные технологии. Особенно понравилась лекция про историю C#. Вот ниже схема, где стрелками обозначено влияние одного языка на другой в некоторых аспектах (хотя не во всех: например, Kotlin тоже взаимно повлиял на C#, скажем, датаклассы из него заимствованы, в C# это тип record). Ещё я не знал, что C# создал Андерс Хейлсберг — тот самый, который в своё время сделал Delphi. Это удивительно. Я когда-то начинал свой путь разработки именно с Delphi, сделал на нём много первых шагов. А теперь вот пишу на C# от того же автора, круг замкнулся. Ещё Хейлсберг один из авторов TypeScript: в общем, умеет мужик в языки! В ходе этой лекции было любопытно узнать или вспомнить, как всё-таки плохо во многих других языках с удобством совершенно типовых действий, начиная от обобщённого программирования и заканчивая ленивой обработкой или генерацией бесконечных множеств. Понятно, что человек ко всему привыкает, но переходить на другой язык после C# было бы болезненно, мне кажется. По крайней мере, для энтерпрайз разработки, где важна архитектура и статический анализ. Завтра второй онлайн-день, посмотрим, что будет там.#dev

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