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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #849 · 26.07

Робот для мойки окон. Сейчас не так уж и редко встретишь обсуждение роботов-пылесосов. Тема более менее проникает в быт, не только гики и фанаты гаджетов завели себе таких зверей. А вот роботы для мойки окон — пока ещё диковинка. Мои родители пару лет назад поставили панорамные окна, и я им такого подарил. А теперь вот взял сам попользоваться, впервые в жизни. Он очень забавно ползает по стеклу. В целом, впечатления такие же, как от пылесоса: старательный человек уберет/помоет заметно лучше, но в выборе между "робот сделает средненько прямо сейчас" и "человек сделает хорошо, но никогда" побеждает первое. Да, окна мыть, это вам не квартиру убирать. Уборку обычно делают раз в неделю, а окна хорошо если раз в полгода. Казалось бы: "Ну раз в полгода то и самому не лень помыть!" Но, во-первых, всё-таки лень (точнее, некогда из-за работы и более приоритетных дел). А, во-вторых, у мойщика есть важное свойство, которого нет у пылесоса — повышение уровня вашей безопасности. В обычных условиях нужно вставать на подоконник или как-то свешиваться, даже при использовании длинной швабры. Есть хитрые механизмы на магнитах или со специальной ручной для безопасной мойки, но это всё равно требует орудовать в сравнительно опасных условиях. Робот же требует просто поставить его снаружи на край окна, а потом забрать с этого же края. #gadgets

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