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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #90 · 24.10

Одинаковый пост в одно и то же время в VK, Instagram, Telegram. Telegram: лайков там нет, 8 комментариев Instagram: 23 лайка, 4 комментария VK: 42 лайка, 32 комментария Можно подумать, что раз у меня ВКонтакте почти 6000 подписчиков, то и считать нужно относительно. Но на самом деле нет: и в Телеграме и в Инстаграме у меня примерно та же активная аудитория из ВК: ближний круг общения, онлайн-знакомые, друзья друзей и редкие немногочисленные люди из рекомендаций. Что это значит? Лично я пока готов сделать один вывод: в Инстаграме нет моей аудитории, и там не принято публиковать и обсуждать то, о чем люблю писать и говорить я. В целом отклик от Инстаграма очень вялый и довольно скучный, как для меня-автора, так и для меня-подписчика. В Телеграме все хорошо с реакцией уже существующей аудитории, но с ростом беда, об этом уже неоднократно упоминал. У ВК очень большой запас прочности: его планомерно убивают владельцы и покидают пользователи, но до сих пор есть жизнь не меньше, чем в Инсте и Телеге. #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