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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #47 · 10.06

Полноценное ООП, статическая типизация, события, Си-подобный синтаксис — именно на этом языке я научился тому фундаменту, который позволил мне стать профессиональным разработчиком. Именно после него я без особого труда кодил на Java и теперь вот на C#. Именно на AS3 я выиграл первый в своей жизни конкурс по программированию, и на нём же сделал первый проект, принёсший серьёзные деньги — достаточно серьёзные, чтобы я мог съехать от родителей. На нем непрерывно писал несколько лет, и ни о чём не жалею. Потом Apple убила Flash, а крупные студии убили рынок инди-проектов в социальных сетях. Мой профессиональный путь стал менее простым и наивным, зато уровень знаний и умений в этой области сильно вырос. Прошлогодний код в любой момент кажется мне плохим, и хочется верить, что это признак какого-то развития. Но те времена я всегда вспоминаю с теплотой и любовью. https://youtu.be/sanpUp8GIoY? #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #idefics

当前筛选 #idefics清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15600 · 04.04.2026 г., 11:30

#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably. https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm