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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #558 · 18.09

В тамбуре вышли из строя две лампочки: стали мигать (диодные), раздражающе так. Я решил подождать и посмотреть, заменит ли кто-нибудь. Всё-таки, на этаже четыре квартиры, и двух из трёх остальных точно есть мужчины. Прошла неделя, ничего не изменилось. Пошёл заменил, это заняло у меня 10 минут и стоило дешевле чашки кофе. Пока менял, подумал о том, что мог бы вместо обычной вкрутить умную лампочку, и она наверняка бы дотянулась до вайфая у меня в квартире. Тогда у меня была бы возможность откуда угодно с телефона управлять освещением в общественном месте. Не то, чтоб в этом было что-то полезное, но вы только представьте, какая власть :) Можно на непродолжительное время создать у человека иллюзию, что в доме выключилось электричество. Или, допустим, включить аварийный красный. Светомузыку устроить. Или вот, например: повесить ИК-камеру с распознаванием лиц и всегда выключать свет, когда в тамбуре вредный сосед, который не убирает свой велосипед с прохода. Но это всё шутки. Не шутки это то, что людям всё-таки наплевать на пространство за пределами их квартир. А многим и на пространство в квартире тоже, к сожалению. #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