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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #454 · 20.07

Установил я тут приложение для оплаты парковок в Петербурге. Открыл его — и ужаснулся. В приложении просто фрейм сайта, и он совершенно ужасен: убогие растровые Leaflet-карты, не адаптированные под телефоны, формы ввода с position:fixed, из-за чего они частично перекрываются клавиатурой на Android, всплывающие сообщения буквально на половину экрана, не запоминающие факт их закрытия, футер, который надо скроллить... "Так верстают только мудаки", — подумал я, но регистрацию всё-таки прошел. Однако, когда я открыл приложение второй раз, оно предложило мне залогиниться, и я увидел совершенно другую картинку: приятные векторные карты, нативные элементы управления, работает шустрее, даже претензия на дизайн. Судя по всему, в приложении просто нет функции регистрации, и они для этого открывают фрейм сайта, который после регистрации остаётся, пока не откроешь приложение заново. "Другое дело, умеют же, когда хотят!" — подумал я. Парковку, впрочем, через это приложение оплатить так и не удалось. #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