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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #646 · 9.11

Посмотрел, наконец, "Кабинет редкостей Гильермо дель Торо". Вообще, мне нравится стиль монстров дель Торо. На мой взгляд, это такой Гигер, от которого не возникает рвотный рефлекс. Очень прикольные у него создания выходят, взять хотя бы обе части оригинального "Хеллбоя" (не ремейка) — можно что угодно говорить о сюжете, но в стиле этим фильмам не откажешь. Так что антологию под продюсерством дель Торо не хотелось пропустить, хотя я совсем не фанат жанра ужастиков. Но на деле ушёл скорее разочарованный. Да, стильно, и дизайны прикольные. Но в основном истории лишены смысла, нет никакой изюминки или морали, в отличие от того, как это было, например, в The Outer Limits. Сюжет развивается по схеме: "Герои сталкиваются с неведомой фигнёй, пугаются, возможно умирают", всё. Даже адаптированный рассказ Говарда Лавкрафта "Модель для Пикмана" в итоге испортили — сам по себе рассказ интереснее и загадочнее, развязка более неожиданная. Авторы же экранизации ушли куда-то в сторону и не смогли вовремя остановиться. Тем не менее, если вы хотите совсем пропустить, то рекомендую вам посмотреть третий эпизод "Вскрытие". Вот он супер крутой, с классной идеей и интересной развязкой. #fiction

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