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RELEASE.md
* Hexagon * TFLite Hexagon Delegate out of experimental. * Experimental `int8` support for most hexagon ops. * Experimental per-channel quant support for `conv` in Hexagon delegate. * Support dynamic batch size in C++ API. * CoreML * Opensource CoreML delegate * Misc * Enable building Android TFLite targets on Windows
Registered: Tue Sep 09 12:39:10 UTC 2025 - Last Modified: Mon Aug 18 20:54:38 UTC 2025 - 740K bytes - Viewed (2) -
docs/pt/docs/deployment/concepts.md
/// ## Utilização de recursos Seu(s) servidor(es) é(são) um **recurso** que você pode consumir ou **utilizar**, com seus programas, o tempo de computação nas CPUs e a memória RAM disponível. Quanto dos recursos do sistema você quer consumir/utilizar? Pode ser fácil pensar "não muito", mas, na realidade, você provavelmente vai querer consumir **o máximo possível sem travar**.
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sun May 11 13:37:26 UTC 2025 - 19.7K bytes - Viewed (0) -
src/main/resources/fess_label_fr.properties
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Registered: Thu Sep 04 12:52:25 UTC 2025 - Last Modified: Thu Jul 10 04:56:21 UTC 2025 - 45.6K bytes - Viewed (0) -
docs/pt/docs/deployment/docker.md
aplicação for **simples**, isso provavelmente **não será um problema**, e você pode não precisar especificar limites de memória rígidos. Mas se você estiver **usando muita memória** (por exemplo, com **modelos de aprendizado de máquina**), deve verificar quanta memória está consumindo e ajustar o **número de contêineres** que executa em **cada máquina** (e talvez adicionar mais máquinas ao seu cluster). Se você executar **múltiplos processos por contêiner** (por exemplo, com a imagem oficial do...
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sat Nov 09 16:39:20 UTC 2024 - 37.4K bytes - Viewed (0)