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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #403 · 29.06

В Петербурге будут расширять зону платных парковок. С 1 июля добавят 56 новых улиц, затем с 1 сентября ещё столько же, и до конца года хотят плюс 153 улицы. Пока всё в центре, причем, даже не включают Ваську, Горьковскую, Петроградку (хотя уж там сам бог велел разобраться с парковками). Как автомобилист :) я категорически поддерживаю эту инициативу и, на мой взгляд, платные парковки на обычных улицах нужно вводить вообще по всему городу. Ранее я уже писал, что не так редко встречается проблема, когда водители банально не могут разъехаться из-за припаркованных авто на узкой улице, и вынуждены подвергать себя, автомобиль и окружающих людей дополнительной опасности, например, сдавая задним ходом продолжительное время. Не знаю как в центре, но на окраине эта проблема достаточно систематическая. А в центр я не езжу за редкими исключениями. Пару раз пришлось, но стараюсь такого избегать. Не знаю, решат ли хоть чуть-чуть платные парковки проблему загруженности движения: будут ли люди реже выбирать в качестве транспорта до центра автомобиль, если за стоянку придётся платить? Я бы и въезд в центр тоже платным сделал. А ещё лучше — пешеходный центр с перехватывающими парковками вокруг. Но на такое нужна управленческая воля уровня руководителей европейских городов — в Петербурге подобного ожидать не приходится, к сожалению. Уже писал ранее о том, насколько по Москве комфортно гулять из-за отсутствия стояночной свалки вокруг. Хочется верить, что в Петербурге мы движемся к чему-то такому. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #convolution

当前筛选 #convolution清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14659 · 01.05.2025 г., 15:30

#cplusplus#arm#convolution#deep_learning#embedded_devices#llm#machine_learning#ml#mnn#transformer#vulkan#winograd_algorithm MNN is a lightweight and efficient deep learning framework that helps run AI models on mobile devices and other small devices. It supports many types of AI models and can handle tasks like image recognition and language processing quickly and locally on your device. This means you can use AI features without needing to send data to the cloud, which improves privacy and speed. MNN is used in many apps, including those from Alibaba, and supports various platforms like Android and iOS. It also helps reduce the size of AI models, making them faster and more efficient. https://github.com/alibaba/MNN