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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #990 · 26.06

Сегодня официально закрыта ICQ. А у меня был когда-то семизнак, кажется. Удивительно, что я не помню момента, когда перестал пользоваться ICQ. Вот только что я запускал её каждый день, чтобы переписываться с одноклассниками. Точнее, я пользовался QIP Infium. Он не только радовал богатыми настройками, но и был написан на Delphi, что для меня по тем временам было близко, т.к. я сам писал на Delphi. Хотя в опенсорс автор, вроде бы, так ничего и не выложил. Так вот, QIP стоял у меня на автозапуске при включении компьютера. Я тщательно следил за папками в контакт-листе, обновлял статус, настраивал темы и звуки. Ладно, моя первая в жизни переписка с другим человеком через сеть состоялась не в аське, а в... HyperTerminal (Дима К, привет, если читаешь это). Тем не менее, даже до появления выделенного интернета, будучи на DialUp я всё равно сидел в аське постоянно. Ох, какие драмы там разыгрывались и судьбы решались! И вот, наступил момент, когда я запустил QIP в последний раз. Я не помню, когда, и сколько лет с тех пор прошло. Костяк моего круга общения перетёк в Skype и ВКонтакте. Да, был довольно длинный период, когда Skype для меня и друзей служил основным мессенджером, что сейчас звучит немного странно. В какой-то из дней я последний раз нажал на крестик в QIP, и больше никогда его не запускал. Пишут, что аську убила реклама (но я, как пользователь QIP, этого не видел). А, может быть, они слишком медленно среагировали на рост мобильного рынка, и там уже появился WhatsApp и всё отжал (один из худших моментов в истории человечества). Но факт остаётся фактом: аська умерла лет 10 назад, и вот сейчас её, наконец, с почестями проводили. #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