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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #447 · 14.07

Закончил третью книгу Лю Цысиня «Вечная жизнь смерти». Да, все три книги очень разные, и третья отличается от первых двух сильнее, чем вторая от первой. Интересно, что масштабы событий от книги к книге значительно увеличиваются, причём сейчас этот скачок ещё больше. Если первая книга концентрировалась вокруг человека и группы людей, вторая уже вокруг человечества и солнечной системы, третья охватывает ни много ни мало всю Вселенную, причём, в течение весьма продолжительного срока её жизни. Всё ещё много крутых идей, очень многое запоминается и хочется обсуждать. У автора крутейшие описания завораживающих космических городов. А ещё автор попытался в деталях рассказать, как выглядит четырёхмерное пространство, и это очень смело, на мой взгляд: пытаться описывать то, что невозможно описать и невозможно представить. Пожалуй, после завершения трилогии у меня только одна претензия: события развиваются так, что это обесценивает предыдущие события. И увеличение масштабов повествования и особенно концовка последней книги такие, что на их фоне всё уже пройдённое ощущение незначительным. Наверное, по-другому закончить и нельзя было, учитывая охват, но всё-таки. Тем не менее, это одно из лучшего, что я читал в области фантастики вообще за всю жизнь. Сейчас вроде как снимается кино: очень жду его. #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