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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #93 · 26.10

Телеграм запустил рекламную платформу, которую многие ждали. В том числе я, потому что неофициальные средства продвижения здесь хоть и существуют, вызывают у меня стойкое неприятие. Реклама будет отображаться в каналах, в которых больше 1000 подписчиков (вам, как моим читателям, можно пока не переживать). Внешние ссылки запрещены. Есть, однако, маленький нюанс. Минимальный бюджет рекламной кампании: 2 миллиона евро. С одной стороны, это хорошо, потому что не будет бесконечной инфоцыганщины, которой переполнен, например, ВКонтакте. С другой стороны, 90% рекламного рынка так и останется в чёрной зоне, то есть почти ни для кого ничего не поменяется, кроме Дурова. Такая себе забота о пользователях. Понравилось вот это: Sponsored Messages are currently in test mode. Once they are fully launched and allow Telegram to cover its basic costs, we will start sharing ad revenue with the owners of public channels in which sponsored messages are displayed Переводится так: мы будем забирать все деньги себе и не делиться с авторами каналов, пока не посчитаем, что забрали себе достаточно. #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