#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization
Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models.
https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch
#flutter
📱
Dart and Flutter: The Complete Developer's Guide
Everything you need to know for building mobile apps with Flutter and Dart, including RxDart and Animations!
⏱ 35 Hours
📦 334 Lessons
🗣️: Stephen Grider
🔗Link
-----
Canal principal: @repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
Разработчик и фаундер с опытом запуска стартапов в сферах туризма, HR tech, а сейчас — в музыкальной индустрии, делится опытом выбора технологии для запуска MVP (5м) приложения под Android и iOS для стартапа с ограниченным бюджетом. Выбор между KMP, Flutter и ReactNative
Выводы
👉 KMP — не про супербыстрый MVP, но отличный выбор, если у тебя Android-бэкграунд и ты хочешь масштабировать продукт, не дублируя бизнес-логику.
👉 Flutter - идеален для MVP, особенно если ты хочешь за месяц выйти с приложением в Store и посмотреть на метрики (поддержу автора на момент выхода этого поста)
👉 ReactNative - подходит, если у вас уже есть веб-команда, и вы хотите быстро запустить мобильную версию.
#kmp#flutter