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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #735 · 14.01

Оказывается, акции Ubisoft за прошлый год просели прочти втрое, то есть компания потеряла несколько миллиардов евро капитализации и по слухам ищет, кому себя продать. Та самая, которая сделала Far Cry, Assassins Creed, Splinter Cell, Rayman, Prince of Persia и несколько других великих серий с множеством не менее успешных сиквелов-триквелов. Пишут, что доход компании приносят в основном старые игры, а всё новое в производственном аду или отменяется. Несмотря на то, что я истовый фанат тех же ассасинов или например Сэма Фишера, мне не слишком жалко компанию, потому что последние годы она занималась какой-то фигнёй. Ну нельзя настолько исказить любимые игроками концепции и механики и не получить за это расплату по кармическому закону. В последних ассасинов невозможно играть: я покупал в своё время три разные новые части, и каждую бросил через пару часов. Вместо выделения ресурсов на многообещающий Beyond Good and Evil 2 юбики занимаются превращением хорошей серии в невнятные сессионки с повторением одинаковых механик. Впрочем, даже не знаю, какая из крупных компаний по играм сейчас делает что-то хорошее. #games

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