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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1167 · 26.11

Вернор Виндж, «Пламя над бездной». Я уже писал вам о другой книге Винджа, и моё первоначальное впечатление об авторе усилилось. Это высококлассная фантастика, очень умная, качественная, не уступающая по интеллектуальной ценности лучшим произведениям мировой литераторы, но читать её тяжеловато. Она прям требовательна к вниманию читателя или слушателя. Не сказать, чтоб лексика была сложная, просто каким-то неуловимым образом нагружает мозг, поэтому слушал я с паузами и перерывами. Бессмысленно рассказывать про сюжет, потому что он довольно вторичен относительно вселенной, построенной автором. Нет, сюжет не примитивный, он хороший и интересный, но меркнет на фоне совершенно феноменальных деталей устройства местного мира. Я вообще нигде такого не встречал, хотя читал и смотрел очень много. У Винджа, ни много ни мало, вся галактика состоит из областей с разными законами физики, причём, шито это не белыми нитками, а вполне гармонично. Идея любопытная не только сама по себе, но и позволяет автору вводить изолированные сюжетные контексты. Например, в нашей с вами области, «Медленной зоне», нельзя двигаться быстрее света, и невозможна работа сильного ИИ. Но вокруг неё есть «Край», где и гиперпрыжки и искусственный разум заводятся. Жители «Края» технологически более развиты, но по понятным причинам ни в коммуникацию с «Медленной зоной» вступить толком не могут, ни контакт совершить. Поэтому «Глубина в небе» — другой роман Винджа, о котором я вам рассказывал до этого — происходит в той же вселенной, но так, будто бы сверхсветового движения не существует. Кстати, корабли тут совершают микропрыжки по несколько десятков в секунду. Прикольная идея, которая ещё и накладывает некоторые ограничения на сражения в космосе: любой выпущенный тобой снаряд или даже лазерный луч попадёт туда, где враг находился несколько миллисекунд назад. Как именно автор преодолел это ограничение, я вам спойлерить не буду. Ну и самое крутое: раса существ, в которой одна особь представляет собой стаю собак из 3-6 организмов. Каждая отдельная собака не обладает высшими когнитивными функциями, но в синхронизации они превращаются в единое разумное существо, управляющее частями стаи так, как мы управляем руками и ногами. Это очень интересно описано, автор придумал целый отдельный быт с особенностями и ограничениями, связанными с таким необычным видом организмов. Авторский гений тут в том, что для введения принципиально иной формы жизни не потребовалось выдумывать условные летающие сгустки плазмы (или живой океан, да простит меня пан Станислав), а взят фундамент на основе понятного нам с вами (читателям, людям) образа. Наверное, если бы я советовал фантастику кому-то, кто невежественно считает её примитивным (детским, несерьёзным и т.д.) жанром, я бы предложил как раз Винджа. Ну может ещё Питера Уоттса. Знаю, что в серии у Винджа есть ещё книга, но в аудио её нет. Буду в старости у камина читать текстовые версии :) #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #openapi

当前筛选 #openapi清除筛选
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 #14735 · 22.05.2025 г., 11:30

#javascript#api_client#api_testing#automation#developer_tools#git#graphql_client#http_client#javascript#openapi#openapi3#opensource#rest_api#testing#testing_tools Bruno is a free, open-source API testing tool that stores your API collections as plain text files on your device, ensuring your data stays private without cloud syncing. It works across Mac, Windows, and Linux, and supports collaboration through Git or any version control system, making teamwork easier. Bruno automates API testing with JavaScript scripts, increasing efficiency, test coverage, and simplifying integration into CI/CD pipelines. This helps catch bugs early, maintain tests easily, and run regression tests smoothly, saving you time and improving API reliability compared to traditional tools like Postman. You can download it easily via multiple package managers. https://github.com/usebruno/bruno

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14911 · 03.07.2025 г., 15:30

#javascript#hacktoberfest#oas#open_source#openapi#openapi_specification#openapi3#openapi31#rest#rest_api#swagger#swagger_api#swagger_js#swagger_oss#swagger_ui Swagger UI is a tool that helps developers and users interact with APIs. It creates a visual interface from OpenAPI specifications, making it easy to understand and use APIs without needing to know the underlying code. This tool benefits users by providing clear documentation and allowing them to test API methods directly from the interface. It also supports collaboration and compliance with the latest OpenAPI standards, making it easier to develop and consume APIs efficiently[1][3][5]. https://github.com/swagger-api/swagger-ui

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