TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1010 · 7.08

Настолка "Капсулы времени" от русского автора Ярослава Кустова. Лежала у меня какое-то время, и вот добрались, наконец. В целом, друг правильно охарактеризовал: "игра про лут". Вся механика сводится к тому, что ты тратишь ресурсы текущего хода на покупку себе новых ресурсов, которые положишь в капсулу (пластиковый контейнер в виде шара) и получишь только через пару ходов. Из плюсов автору удалось передать ощущение открытия Киндер-сюрприза каждый ход: тебе интересно, какая из отложенных тобой капсул пришла в этот раз (у каждого игрока 4 капсулы, которые перемешиваются). Из минусов, мне кажется, недокручен комбо-потенциал. Места для хитрых длинных комбушечек я особо не увидел, хотя в такой игре прям просится. Тот случай, когда очень любопытной идее нужно два-три воплощения на шлифовку и улучшение. Но всё равно забавно. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #runtime

当前筛选 #runtime清除筛选
Go

@golang · Post #58 · 22.04.2018 г., 20:22

Why are goroutines not lightweight threads? Kartik Khare shows us his meaning about goroutines, lightweight threads and their difference in GoLang. There are no code examples inside but good thoughts about parallelism, threads and useful links at the end of the article :) #development#runtime#language https://codeburst.io/why-goroutines-are-not-lightweight-threads-7c460c1f155f

Go

@golang · Post #64 · 21.06.2018 г., 16:17

Hi there! Which ways do you use to avoid memory leaks for REST API? In the following article by Iman Tumorang describes an excellent example of memory leaks, his solution, and results. Must have to read for everyone 😉 #development#runtime#architecture https://hackernoon.com/avoiding-memory-leak-in-golang-api-1843ef45fca8

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15382 · 01.01.2026 г., 12:30

#jupyter_notebook#agent#agentic_ai#agents#authentication#bedrock#core#gateway#identity_management#memory_management#production_code#runtime Amazon Bedrock AgentCore lets you build, deploy, and run AI agents securely at scale with any framework like CrewAI or LangGraph and any model, without managing complex infrastructure. It offers serverless runtime for long tasks up to 8 hours, gateway to connect tools like Slack or APIs easily, memory for personalized experiences, identity management, built-in code interpreter and browser tools, plus observability. This saves time by skipping heavy setup, speeds prototypes to production, cuts costs with pay-per-use, and boosts security—helping you create powerful agents faster for real business needs. https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples