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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #835 · 10.06

Вы наверняка уже видели ролики и статьи про Apple Vision Pro: сейчас о них судачит весь интернет. Супер дорогие очки дополненной реальности, которые Эпл начнет продавать в следующем году. Надеваешь очки, и у тебя посреди комнаты начинают летать экраны, на которых можно кино смотреть, интернет читать, с людьми переговариваться и так далее. При всей моей нелюбви к Эплу глупо отрицать, что они задают тренды на рынке. Эплу удалось создать из своих покупателей такую преданную религиозную общину, что многие другие компании пытаются копировать те же решения, чтобы получить хотя бы примерно такие же цифры продаж. Понятно, что слепое копирование выглядит не слишком умным, но в каком-то ограниченном пространстве это работает. Иногда тренды, которые задает Эпл, очень удачные и переворачивают индустрию. Так было с первыми iPhone, и, в частности, двумя ключевыми вещами: емкостным экраном и магазином приложений. Именно эти две фундаментальные вещи образовали текущий рынок по-настоящему классных смартфонов. Иногда тренды тупые, и копируют их совершенно бездумно. Так было с монобровью. Она подарила нам одно-два поколения бестолковых уродских аппаратов от всех топовых компаний, пока они, наконец, не отказались от этой идеи (по крайней мере на флагманах) в пользу камеры-точки или даже подэкранной. Так вот, независимо от того, насколько реально люди будут покупать AR-очки за $3500, я почти уверен, что это новый тренд, и в ближайшие пару лет бы будем то и дело видеть очередное устройство на эту тему. Ждем от Xiaomi. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #fpga

当前筛选 #fpga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

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15220 · 14.10.2025 г., 13:00

#verilog#cocotb#embedded#fpga#iss#risc_v#rtl#verilator#verilog#vpn#vproc#wireguard This project creates an open-source, hardware-based WireGuard VPN using an affordable FPGA board, making fast and secure VPNs more accessible. Unlike slow software VPNs or costly proprietary hardware, this FPGA design runs WireGuard encryption and packet processing at near wire speed without needing a PC host. It uses common tools and languages (SystemVerilog, open-source FPGA tools) and includes a soft CPU for control tasks and hardware logic for data encryption and routing. This means you get a faster, more efficient, and customizable VPN solution that is open and affordable, ideal for learning, development, or deployment in cost-sensitive environments. https://github.com/chili-chips-ba/wireguard-fpga