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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #575 · 29.09

Если вдруг кто-то думает, что Apple и другие корпорации справедливо наезжают только на сторонников варварского режима, а, пока ты правильный человек, который вёдет себя как нужно, то никаких проблем, то вот ещё история из сети. Есть такой альтернативный клиент для Инстаграма The OG App. Он убирает всякий мусор вроде рекламы и тупых рекомендаций от алгоритмов, зато позволяет, например, создавать кастомные ленты с нужным тебе содержимым. Если вы думаете, что это что-то незаконное, то нет: до недавнего времени клиент распространялся через AppStore и Google Play. Причём, этот клиент не один такой, их даже в топе популярных несколько штук. И вот разработчики The OG App пишут, что почти одновременно произошли два события: - Apple удалила их клиент из AppStore - Facebook забанил личные аккаунты (!!!) всей команды На второе особенно стоит обратить внимание. Чисто формально американская капиталистическая модель разделяет ответственность компании и личную ответственность кого-либо из её сотрудников. Если условный Сбер получает бан от Гитхаба, то нет такого закона, который позволил бы Гитхабу забанить личные аккаунты сотрудников Сбера, если только на них как на отдельные лица не был наложен запрет. Члены команды OG App пишут, что для такого действия сотрудники Фейсбука должны были вручную искать каждого из них лично на LinkedIn или в Google, потому что никакой более явной связи между ними и приложением не было. Что касается удаления из AppStore, то, опять же, судя по всему, об этом просто попросил Фейсбук. Там у приложения, как пишут, был всплеск популярности, оно стало заметнее, и его забанили. Авторы предлагают переходить на андроид, лол :) И это не в какой-то варварской стране под банами. #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