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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #461 · 27.07

Люди парой на электросамокате это что-то странное. Я очень отдалённо могу понять извращённую логику тех, кто едет на самокате вдвоём с ребёнком. Ну вроде как ребёнку же самому не дашь самокат. Да и вдруг не справится с управлением. И ещё ребёнок лёгкий, небольшая дополнительная нагрузка. Конечно, с точки зрения разумного человека это тоже жесть. Родитель подвергает ребёнка значительной опасности, самого себя тоже (самокат менее управляем, да и ребёнок может в любой момент повести себя непредсказуемо). И ещё это прямое нарушение как законов, так и правил проката. Тем не менее, пара взрослых людей на одном электросамокате мне понятна ещё меньше. Я уже несколько раз такое видел. Обычно это парень и девушка, но видел и двух парней. В чём логика? Девушке можно точно так же взять второй самокат. Это будет безопаснее для обоих, надёжнее, удобнее, наконец. А по цене средняя поездка стоит 100-150 рублей. Трудно представить, чтобы люди ради 100 рублей становились мудаками и подвергали опасности себя и свою пару. Не могу уложить в голове, как работает то, что находится на месте мозга у тех, кто приходит к таким решениям. #life

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