TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Decoding Human — Роман Пустовойт

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @decodinghuman · Post #243 · 18 авг.

Привет, у меня сегодня для вас подборка каналов. В основном — PR, но есть и интернет-маркетинг. Каналы крутые, Маша Лапук в представлении, думаю, не нуждается, но есть и интересные авторские каналы. Выбирайте на свой вкус, подписывайтесь, ставьте лайк :) 1. PR Perfect — Канал Кристины Петровой, основателя коммуникационного агентства PR Perfect. Автор пишет о том, как продвигать себя и свой бизнес, дает практические рекомендации, делится актуальными новостями сферы и полезной информацией о работе в Telegram, ведении здесь собственных каналов. Проводит прямые эфиры с приглашёнными экспертами из коммуникационной сферы и не только. 2. Все про интернет-маркетинг - WebCanape — авторский канал эксперта Яндеса по обучению и директора по маркетингу WebCanape Евгения Чуранова. 3. Отъехавшая пресс-служба — Канал Анастасии Журавлевой, которая ранее возглавляла PR в QiWI Group, а сейчас PR-директор в компании YADRO. Анастасия рассказывает о мировых трендах и современных технологиях. Также делится личными историями про PR, своим опытом и полезными исследованиями. 4. Baltic Weekend — канал того самого форума по коммуникациям. Здесь актуальные новости из мира PR, маркетинга, digital и бизнеса. Каждую неделю в прямом эфире ведут высокие разговоры о пиаре и новомодных трендах с лидерами отрасли. #BWнавсегда. 5. Vinci means PR — Новостной канал Марии Лапук, основателя PR-агентства Vinci Agency. Здесь регулярно публикуются актуальные новости в сфере PR и маркетинга, а также живо подаются интересные факты из сферы коммуникаций и бизнеса в целом.

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #mdl

当前筛选 #mdl清除筛选
GitHub Trends

@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