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Chaîne source @OnePlusGuide · Post #2452 · 26 avr.

~ WEEKLY UPDATE 332 ~ #OP#WEEKLY Iniziamo con la nuova rubrica! Nella Community sta ritornando la pace, ma le novità non si fermano! • La guerra tra i tipi di fotocamera frontale continua. Il team OnePlus ha realizzato un articolo analizzando i pro e i contro di ogni sistema adottato. Lo trovate qui • Nuove raffles! Potete vincere una borraccia OnePlus o una t-shirt. Qui trovate più informazioni • Le recensioni del programma The Lab sono fantastiche, forse la migliore edizione di sempre. Si possono vedere tutte qui • Dal debutto del 5 marzo, il programma IDEAS ha ricevuto un sacco di idee per migliorare OxygenOS! Potete ancora inviare i vostri suggerimenti entro il 30 aprile qui! • Il programma Open Beta è terminato per OnePlus 6 e 6T. Per assicurare un supporto continuo, è consigliato tornare al ramo stabile. Più dettagli qui. Le Beta 12 per OnePlus 7 e 7 Pro sono state ritirate a causa di problemi. É in corso l'analisi dei problemi per riprendere il rollout al più presto • Novità per OnePlus 5 e 5T! Tra pochi giorni sarà svelato un regalo per chi ancora usa questi telefoni (e sappiamo tutti di cosa si tratta). Restate sintonizzati su OnePlus Guide! • Un utente della community sta facendo un contest per regalare il suo "dbrand grip case con la black dragon skin" per OnePlus 7 Pro! Se vi interessa, date un'occhiata qui • Per i gamers, Fortinte è finalmente arrivato sul Play Store. Al riguardo è stata aperta una discussione ufficiale qui Pierre

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@githubtrending · Post #15271 · 05/11/2025 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