TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15091 · Aug 24

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

Results

1 similar post found

Search: #anvil

当前筛选 #anvil清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9738 · 12/09/2025, 12:05 PM

🚀Cash App перевел Android-приложение на Metro — новый DI фреймворк для Kotlin Команда Cash App (Block) успешно мигрировала своё Android-приложение с Anvil/Dagger на Metro — современный фреймворк для dependency injection, разработанный Zac Sweers. Metro — это compile-time DI фреймворк, вдохновленный Dagger и Anvil, но реализованный как Kotlin compiler plugin. Он Kotlin-first, поддерживает K2 и работает значительно быстрее традиционных решений. Вобрал в себя всё лучшее от Dagger, Anvil и Kotlin-Inject Почему перешли на Metro? - Скорость сборки — ускорение инкрементальных сборок на ~60% - Поддержка Kotlin K2 — возможность использовать новейший компилятор Kotlin - Упрощение стека — отказ от kapt и Java-ориентированных инструментов - Современный подход — Kotlin-first дизайн и улучшенный DX - Более строгая валидация DI-графа - Улучшена безопасность типов (нуллабельность) - Поддержка KMP 📊 Результаты по скорости сборки: - Инкрементальные сборки → ускорение на 58-60% - Чистые сборки → ускорение на 17% - ABI-изменения → сборка за 11.9s вместо 28.8s Миграция 1500 модулей проводилась постепенно с двойной поддержкой двух DI фреймворков для безопасного перехода. В зависимости от настройки Gradle менялся DI и генерация кода. Впервые вижу подход, когда был описан граф для 2 разных DI с целью постепенной миграции. Миграцию с Koin на Metro так не сделать, но вот с Koin Annotations на Metro вполне может получится. #DI#KMP#Dagger#Metro#Android#AndroidDev#Anvil