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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #421 · 4.07

Если вовремя остановиться и надеть дождевик, то даже поездка под дождём не так страшна. Особенно на трицикле, который не боится скользкой дороги. Доехали до Петрозаводска за полдня и дальше гуляли тут. Петрозаводск я вам уже показывал в одном из предыдущих путешествий, так что фоток не будет (но видео будет в фильме, который я сделаю по возвращении). Только одно новое: до этого был в Петрозаводске своим ходом и не замечал, что здесь нет разметки на многополосных дорогах, кроме разве что самых основных. Разметка просто не нарисована, хотя знаки о многополосности висят, а там понимай, как знаешь. По пути встретили другую группу из троих мотопутешественников, которые то обгоняли нас, то отставали. Тоже вот ребята поехали по Карелии. Ну и, конечно, большой привет всем водителям, которые по трассе с одной полосой в каждую сторону вне населенных пунктов едут 60-80 км/ч и собирают за собой огромную вереницу других транспортных средств. Интересно, о чем они думают, глядя в зеркала. Завтра самый сложный участок, но должен быть классный контент, stay tuned. #travel

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