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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1040 · 16.11

Алексей Калугин, «Там». Встречается название «Город крыс». Когда я слушал эту книгу, постоянно хотел бросить. Недаром она так похожа на «Град обречённый», который мне совсем не понравился. И уж точно не собирался писать о ней пост. Но прошло время, и я понял, что произведение оставило очень интересное послевкусие. Бывает, читаешь книгу взахлёб, а через месяц уже не помнишь, о чём она была. Тут же совсем наоборот: я прям еле-еле сквозь неё продирался, но через несколько месяцев всё ещё переживаю в уме сюжет и обдумываю идеи автора. Описан замкнутый со всех сторон город с абсолютно идентичными кварталами и домами. Всё под управлением ИИ. За все нужды людей отвечают роботы и компьютеры, да так, что человеку не нужно даже покидать своё жилище. Собственно, никто и не покидает. Общаются через подобие виртуальной реальности, еда доставляется автоматически. У одного из персонажей есть жена, но тему отношений, семьи и продолжения рода автор не раскрыл. Главный герой внезапно становится озадачен такой жизнью и начинает исследовать. Даже просто покинуть жильё — очень тяжёлый шаг, к которому он специально готовится. Сначала делает небольшую вылазку, потом побольше, потом с трудом вытаскивает из дома своего друга. Улицы пусты, хотя в городе есть робо-такси, робо-кафе, и вообще куча всякой инфраструктуры для людей. Атмосфера очень гнетущая, и детально описывается, как герой её изучает. С ИИ (который тут называется Инфор) можно общаться только косвенно, хотя обычные сервисные роботы без проблем поддерживают диалог, но толком ничего не знают. Кстати, присутствие роботов иногда доходит до абсурда: например, роботы-швейцары в каждом доме имеют по одной руке, которая намертво соединена с дверью, и вся их функция состоит в том, чтобы эту дверь открывать. В городе, где никто не выходит из домов, да. Надо сказать, что ответы на вопросы автор даёт скорее философские, чем материальные. С моей точки зрения это минус, один из главных, из-за которых я книгу рекомендовать не хотел. Но, уверен, есть люди, которым очень зайдёт. Вообще, всё произведение в некотором роде о смысле жизни. О том, что делает жизнь интересной и имеющей какую-то ценность, в том числе для нас самих. Общество, где людям доступно всё, кроме цели, выглядит совершенно удручающе. Концовка открытая, и опять же, лично я такое сильно не люблю. Пробежался по названиям и обложкам других книг Алексея Калугина — создалось впечатление, что сейчас он просто клепает всякий масс-маркет ради денег. Моя гипотеза такая: «Там» это такой творческий порыв автора. Не идеальный, с косяками, полу-артхаусный и, видимо, плохо продавшийся, но всё-таки оригинальный и поднимающий какие-то внутренние идеи из глубины души, а потому и оставляющий след. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 7 подобни публикации

Търсене: #fastapi

当前筛选 #fastapi清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #3832 · 31.12.2023 г., 21:38

#Python#FastAPI 🐍 Complete FastAPI masterclass from scratch Learn everything about FastApi with Python, Full Stack, OAuth2, SQLAlchemy, RESTful APIs, and practice projects ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15360 · 23.12.2025 г., 14:30

#python#docker#fastapi#kbqa#kgqa#llms#neo4j#rag#vue Yuxi-Know (语析) is a free, open-source platform built with LangGraph, Vue.js, FastAPI, and LightRAG to create smart agents using RAG knowledge bases and knowledge graphs. The latest v0.4.0-beta (Dec 2025) adds file uploads, multimodal image support, mind maps from files, evaluation tools, dark mode, and better graph visuals. It helps you quickly build and deploy custom AI agents for Q&A, analysis, and searches without starting from scratch, saving time and effort on development. https://github.com/xerrors/Yuxi-Know

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14896 · 02.07.2025 г., 12:30

#python#ai#authentication#authorization#claude#cursor#fastapi#llm#mcp#mcp_server#mcp_servers#modelcontextprotocol#openapi#windsurf FastAPI-MCP is a tool that lets you easily turn your FastAPI web API endpoints into Model Context Protocol (MCP) tools, which AI agents can use directly. It requires almost no setup—just connect it to your FastAPI app, and it automatically preserves your request/response data models and documentation. It also includes built-in authentication using your existing FastAPI security methods. You can run the MCP server inside your app or separately, and it communicates efficiently using FastAPI’s ASGI interface. This makes it simple to integrate AI capabilities with your existing FastAPI services without rewriting code, saving you time and effort while keeping your API secure and well-documented[1][5]. https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15066 · 16.08.2025 г., 12:30

#python#agents#ai#api_gateway#asyncio#authentication_middleware#devops#docker#fastapi#federation#gateway#generative_ai#jwt#kubernetes#llm_agents#mcp#model_context_protocol#observability#prompt_engineering#python#tools The MCP Gateway is a powerful tool that unifies different AI service protocols like REST and MCP into one easy-to-use endpoint. It helps you manage multiple AI tools and services securely with features like authentication, retries, rate-limiting, and real-time monitoring through an admin UI. You can run it locally or in scalable cloud environments using Docker or Kubernetes. It supports various communication methods (HTTP, WebSocket, SSE, stdio) and offers observability with OpenTelemetry for tracking AI tool usage and performance. This gateway simplifies connecting AI clients to diverse services, making development and management more efficient and secure. https://github.com/IBM/mcp-context-forge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14662 · 02.05.2025 г., 12:00

#typescript#aceternity_ui#agent#agents#ai#chrome_extension#extension#fastapi#glean#langchain#langgraph#nextjs#nextjs15#notebooklm#notion#ollama#perplexity#python#rag#slack#typescript SurfSense is a highly customizable AI research tool that helps you organize and search your personal knowledge base. It connects to many external sources like search engines, Slack, Notion, YouTube, and GitHub. You can upload various file types and interact with your saved content using natural language. SurfSense provides cited answers and supports local AI models, making it a powerful tool for research. It's also self-hostable and open-source, allowing you to control your data and customize it as needed. This helps you manage information more efficiently and privately. https://github.com/MODSetter/SurfSense

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14678 · 07.05.2025 г., 11:30

#python#api#bracket#brackets#docker#docusaurus#fastapi#json#mantine#nextjs#postgresql#python#react#reactjs#selfhosted#sports#tournament_bracket#tournament_manager#tournaments#web#yarn Bracket is a tool for organizing tournaments. It supports different formats like single elimination, round-robin, and Swiss. You can create teams, add players, and manage multiple clubs with several tournaments. The system allows you to drag-and-drop matches to different courts or reschedule them. It also provides customizable dashboard pages for public viewing. This makes it easier to manage and engage with tournaments, offering more flexibility and control for organizers and participants. https://github.com/evroon/bracket

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14761 · 29.05.2025 г., 13:00

#python#api#async#asyncio#fastapi#framework#json#json_schema#openapi#openapi3#pydantic#python#python_types#python3#redoc#rest#starlette#swagger#swagger_ui#uvicorn#web FastAPI is a modern Python web framework for building fast, reliable APIs that is easy to learn and quick to code, making it ready for production use right away. It uses standard Python type hints, which means you get automatic data validation, fewer bugs, and great editor support with code completion and type checks. FastAPI also generates interactive documentation automatically, so you and your team can understand and test your API easily. The main benefit is that you can develop robust, high-performance APIs much faster and with less effort, while reducing errors and making your code easier to maintain[1][2][3]. https://github.com/fastapi/fastapi