유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #2601 · 8월 29일

👋🏻 Durov "USERNAME"lar haqida! "Yaqin vaqtgacha Telegram’dagi barcha foydalanuvchi nomlarining 70 foizi Erondan kelgan kibersquatterlar tomonidan faol bo‘lmagan kanallarda saqlangan. Bu qidiruv natijalarini chalkashtirib yuboradigan o'lik foydalanuvchi nomlari qabristonini yaratdi va millionlab Telegram foydalanuvchilariga o'z akkauntlari, guruhlari va kanallari uchun tegishli umumiy manzillarni tanlashiga to'sqinlik qildi. Ushbu zaxiralangan foydalanuvchi nomlarini olishni istagan foydalanuvchilar ko'pincha hech qanday javob olmagan yoki aldanib qolishgan. Yaxshiyamki, bu vaziyat o'zgara boshladi. Avgust oyi oʻrtalarida biz oʻtgan yil davomida boʻsh yoki faol boʻlmagan kanallarga bogʻlangan barcha ochiq Telegram manzillarini olib tashladik. Biz bu manzillarning 99 foizini asta-sekin qaytadan umumiy foydalanishga kiritamiz, bu safar algoritmik va geolokatsiya cheklovlari bilan faqat bir nechta foydalanuvchilar emas, balki ko‘proq foydalanuvchilar foyda ko‘rishi mumkin. Eng yuqori baholangan qisqa foydalanuvchi nomlariga kelsak, ularni tarqatishning eng samarali va adolatli usuli men avvalgi postimda aytib o'tgan auktsion bo'lib tuyuladi. Shunday qilib, ushbu jozibali havolalarni qo'lga kiritganlar ularni yaxshi foydalanishga va taniqli t.me manzillarida joylashtirilgan original kontent bilan foydalanuvchilarimiz uchun qadrlashga undaydi. Telegram foydalanuvchi nomlarini yig‘ib olganlar hafsalasi pir bo‘lganiga shubha qilmayman, lekin bu o‘zgarish foydalanuvchilarning katta qismiga foyda keltiradi. Men millionlab ajoyib Telegram manzillari qanday qayta tiklanishini va nihoyat bizning hamjamiyatimizga xizmat qila boshlashini intiqlik bilan kutaman. P.S. Kelgusi voqealarni kutgan holda, bugun biz Telegramdagi har bir foydalanuvchi nomi uchun sindor.t.me kabi maxsus havolalarni qo'llab-quvvatlashni boshlaymiz. Ushbu veb-saytlar allaqachon istalgan brauzerda ishlaydi." - Pavel Durov #username#yangilik#hulosa 💚@TGraphUz | YouTube

Hashtags

#username #yangilik #hulosa

결과

1개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #mdl

当前筛选 #mdl清除筛选

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15271 · 2025. 11. 05. PM 12:30

유사 찾기 보기

#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

Hashtags

#cplusplus #arm #baidu #deep_learning #embedded #fpga #mali #mdl #mobile #mobile_deep_learning #neural_network