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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1128 · 21.07

Вопросы не задавали, и мне задать не дали. Презентацию прервали, я ушёл. Позже в коридорах уже конкретные мужики инженеры, с кем я изначально обсуждал проект, нормально высказали пожелания и дали мне ответы. А ещё упаковали с собой коробку с несколькими газоанализаторами и ПЛК к ним. В общем, настроение моё было смешанное. Вроде у нас договор, так что кинуть меня не должны были. Но вроде как начальству пофиг. Но по меньшей мере я понял, что делать нужно попроще, и после возвращения домой выпилил движок с выражениями, оставив набор выпадающих условий. А ещё подключил к настоящим устройствам и погонял дома у себя с помощью зажигалки. В итоге всё закончилось хорошо. Проект я сдал, оплату получил. Используют ли его, я не знаю, надеюсь, что хотя бы экспериментально установили кому-нибудь из клиентов на производство. Но это первый мой заказ, который включал сразу бэк, фронт, работу с железом, шифрование, формирование установочных пакетов. Короче, опыта набрал прилично. На первом фото сборка газоанализаторов у моего компьютера, на втором дашборд с графиками концентраций. #dev#gadgets

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