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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #82 · 10.10

У ВК день рождения. В прошлые годы я писал огромные простыни о том, какие ошибки допускает руководство, как можно было бы их исправить, и желал любимой соцсети всё-таки выбраться из ямы бестолкового менеджмента. С тех пор лучше не стало, поэтому простыню я не буду писать, надоело. Одни из самых пишущих и интересных авторов среди моих знакомых уже почти все ушли по другим соцсетям (даже в отвратительнейший Фейсбук!), и это самый что ни на есть яркий сигнал, на мой взгляд. Но приведу ещё любопытный момент. Под постом гендира ВК бОльшая часть комментариев — негативные или резко-негативные. С одной стороны, значительная часть этих комментариев про платную музыку, то есть от детей или дураков, которых можно игнорировать. С другой стороны, когда тот же Телеграм пишет новости о себе, ответы в основном положительные и хвалебные, даже восторженные. Но администрация, конечно, об этом нюансе задумываться не станет. У них там статистика про миллиард просмотров видео в день, отчёты о росте, им не до этого. #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