TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Source channel @githubtrending · Post #14659 · May 1
#cplusplus#arm#convolution#deep_learning#embedded_devices#llm#machine_learning#ml#mnn#transformer#vulkan#winograd_algorithm MNN is a lightweight and efficient deep learning framework that helps run AI models on mobile devices and other small devices. It supports many types of AI models and can handle tasks like image recognition and language processing quickly and locally on your device. This means you can use AI features without needing to send data to the cloud, which improves privacy and speed. MNN is used in many apps, including those from Alibaba, and supports various platforms like Android and iOS. It also helps reduce the size of AI models, making them faster and more efficient. https://github.com/alibaba/MNN
Search: #mvi
@android_broadcast · Post #9723 · 12/04/2025, 03:29 PM
📹Архитектура, которая не ломается | FlowMVI Часть 2 В этой части Никита @Nek12 разбирает, как FlowMVI применяет архитектурные подходы, позволяющие поддерживать предсказуемое поведение приложения и исключать хаотичные ошибки. Покажет, как инструмент помогает выстраивать MVI архитектуру, ориентированную на устойчивую работу в условиях многопоточности и постоянных изменений данных. #Android#KMP#MVI#Архитектура
Hashtags
@android_broadcast · Post #9308 · 07/08/2025, 02:51 PM
Серия статей про MVI архитектуры и её корни: 1️⃣Введение в MVx шаблоны (7м) 2️⃣Подробнее про MVVM (8м) 3️⃣Из чего готовят MVI (12м) 4️⃣Готовим MVI (7м) #архитектура#mvvm#mvi
Hashtags
@android_broadcast · Post #9709 · 12/01/2025, 04:41 PM
📹Введение в FlowMVI FlowMVI - простая и эффективная библиотека для реализации MVI подхода в Android и Kotlin Multiplatform приложениях. Из видео вы узнаете про возможности бибилотеки и интеграцию ее в проект. Автор библиотеки Никита @nek_12 сделал серию видео с демонстрацией возможностей. Все видео будут доступны на YouTube и VK Video, а автору очень нужна ваша поддержка и обратная связь в комментариях под видео (а не этим постом). #MVI#Архитектура#KMP#Kotlin#Кодинг