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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #481 · 1.08

Я вам уже писал об игре Satisfactory, которая является наследницей Factorio. А вот тут вышла статья (очень хороший перевод с английского), где сравнивают Factorio с программированием и мышлением разработчика, и становится понятно, почему мне так понравился жанр. Тут пишут, что сотрудникам компании Shopify компенсируют покупку Factorio. И вообще много интересных цитат: «Эта игра в конечном итоге создаёт у игроков привычку смотреть на каждую ситуацию под следующим углом: каков наилучший способ автоматизации этой задачи, и какие зависимости других механизмов подвергнутся угрозе, если я её автоматизирую?» «вы вряд ли сможете увеличить вес своей становой тяги в 50 раз. Но области, для которых это не так, занимают всё большую долю от общей экономической деятельности по очень тавтологической причине: их доля растёт, потому что именно они могут масштабироваться» Очень любопытное замечание. И ещё прикольное в конце: «Оказывается, у того, что некоторые задачи можно автоматизировать, есть и обратная сторона: это значит, что со временем всё большая доля общемировых проблем будет проистекать из задач, которые нельзя автоматизировать. Удачи вам с комбинированием вызовов API для решения проблемы ревности или высокомерия» #games#dev Сама статья: https://habr.com/ru/company/sportmaster_lab/blog/678038/

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