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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #147 · 9.01

Закончил собирать самое крутое LEGO Technic в своей жизни — подаренную друзьями Lamborghini Sean 42115. Модель выделяется даже из серии Лего для взрослых: крутая премиальная коробка в стиле настоящего автомобиля, дизайн с запредельным даже для Лего уровнем детализации и повторения контуров, очень много дополнительной информации о Sean в инструкции, а ещё каждый набор снабжён уникальным номером под капотом, похожим на VIN, по которому можно оставить на сайте Лего отзыв и свои впечатления. Сборка заняла даже у меня несколько дней: внутри полноценная многоступенчатая коробка передач (она соединяет полноприводные колёса с механическим муляжом V12-двигателя), фирменные ламбо-двери с открытием вверх, изменяемая степень подъёма антикрыла, рабочая подвеска и внушительный размер — 60 сантиметров в длину. Я давний фанат дизайна Lamborghini. Мне нравится бескомпромиссная и узнаваемая форма, нравится смелость делать что-то непохожее на обычные автомобили. Даже среди суперкаров эти машины выглядят, как гости из будущего. Вряд ли когда-либо в жизни я смогу купить себе настоящую, но иметь такой проработанный и качественный экземпляр на полке очень круто. Спасибо друзьям за подарок :) #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai