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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1045 · 5.12

Я веду блог одновременно в ВК и в Телеграме, и всегда для набора текста открывал именно ВК. Потому что в Телеграме набирать длинный текст очень неудобно, даже в десктопной версии. О мобильной вообще не говорим. Причина в фиксированной (и небольшой) высоте поля ввода в Телеге, которое в ВК расширялось. А вот вам свежий апдейт от ВК. На декстопе! Блок для картинки занимает 80% площади этой модалки, а текстовая подпись где-то там стыдливо прячется внизу. При наборе длинного текста, к счастью, скроллится содержимое модалки целиком, а не только поле под дроп-зоной, и это всё ещё удобнее Телеги, но уже максимально не тексто-ориентировано. Я не первый год пишу, что интернет планомерно убивает тексты, и вот очередная веха этого процесса. Иронично, что сегодня обсуждали случай, когда человек либеральных взглядов лайкнул в инсте не слишком либеральный текст, а потом оказалось, что лайкал он картинку, и о наличии под ней текста особо не подумал. Потому что да, UI/UX инсты он вообще не про тексты, и попытка отдельных людей, охочих до дешёвой (во всех смыслах) аудитории, вести там текстовые блоги выглядит, как забивание гвоздей микроскопом. Тем не менее, всё ещё не хочу переходить на какой-нибудь видео-формат. Хорошее видео это дорого, плохое не хочется. Вертикальное тем более не хочется. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #easy

当前筛选 #easy清除筛选

​​Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R". Содержание: - Комментарии - Переменные и векторы - Внешние модули - Ввод и вывод - Присваивание и сравнение - Условный оператор if - Цикл for - Функции - Классы, методы и объекты #статьи #easy

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG