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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #586 · 6.10

Сегодня на митапе VK Mini Apps рассказали о нововведениях, и там много того, что хотелось бы иметь лет пять назад. Например, сервис можно будет встроить в страницу пользователя и производить с ним какой-то дополнительный вид взаимодействия за пределами возможностей самого ВК (скажем, записаться на ноготочки). Или особая интеграция в сообщения, похожая на HTML5 режим у телеграм-ботов. Вообще обидно, что столько выстрелов в холостую. Я никогда не переставал говорить, что технически ВК в лидерах рунета. Инструментарий для блогов топовый, почти ни у кого нет ничего подобного по возможностям и удобству, в том числе за рубежом. Платформа приложений тоже очень богатая на функции. А обидно, потому что всё это делается на выжженной земле, где почти не осталось взрослых активных пользователей. Вот вы это читаете и наверняка большинство из вас не пользуется миниприложениями и не знает людей, которые пользуются. Да и в ВК очень многие уже заходят максимум в личку. Я смотрю на страницы в списках друзей, и там аватарки пятилетней давности, а записи на стене десятилетней, в лучшем случае. При этом разработка продолжается. Статьи на Хабре от ВК очень крутые, без шуток. Вкладывается много труда и интеллектуальной работы. Странное ощущение от этого всего. Но я пока и там тоже, как и обещал, как минимум до конца года. #web#dev

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