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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #448 · 15.07

Пишут, что в бета-версии Telegram для Android обнаружили новую премиум-функцию: блокировка голосовых сообщений. То есть, если вы заплатите денег, вы можете запретить присылать вам голосовые. Смотрите, как круто получается: сервис вводит функцию, которую начинают массово использовать люди, нарушающие сетевую этику, и этим раздражающие остальных. Но можно брать деньги, чтобы эту функцию заблокировать! Вместо того, чтобы заставить любителей голосовух платить за них, ага. Прекрасная бизнес-модель. Я бы, кстати, заплатил бы за функцию, которая запрещает другим мне звонить вместо написания в мессенджер. Причем, не так, как будто я отключил телефон (в таком случае звонящий будет ждать, когда я его включу), а чтобы люди совершенно точно знали, что я технически не могу принять звонок и не смогу в ближайшем будущем никак. Эта функция должна быть неотключаемая: ты платишь за неё, и твой смартфон на физическом уровне лишают возможности принимать звонки, а все, кто пытается тебе дозвониться, получают сообщение об этом — так и так, бессмысленно пытаться, пользователь ничего не может сделать, чтобы ваш звонок принять, пишите в мессенджер. В Телеграме, кстати, с голосовыми особой проблемы нет, по крайней мере, я не встречал массово. Видимо, если человек в принципе пользуется Телеграмом, а не Вотсапом, то представления о сетевой этике у него всё-таки имеются. #web

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