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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #159 · 13.01

На следующее утро я приехал за час до открытия, чтобы занять очередь на улице. Я был вторым после парня с деталью для мотоцикла (мы уже были знакомы с предыдущего дня). Передаю привет и благодарность своему другу Василию, который в свой выходной приехал меня поддержать и помочь при необходимости прятаться от холода в машине. Иронично, но Вася приехал чуть раньше, и его пустили внутрь, а я стоял снаружи ещё полчаса :) Пока ждали, мы по просьбе сотрудников помогли разгрузить машину почты. Вот вам безопасность: ничто не мешало нам схватить и унести любую посылку как из машины, так и со склада, куда нас пустили (хотя половину посылок выложили в коридоре). И никто, конечно же, не проверял, как мы с коробками обращаемся, несмотря на то, что половина из них пестрила надписями FRAGILE!!! MOVE WITH CARE!!! Ха-ха. Таможня открылась по расписанию. К этому моменту в списке было уже более десяти человек, и почти всех я знал. Я смог отдать документы в окно в начале одиннадцатого. Приставка обошлась мне в 529 фунтов стерлингов, мне нужно было подтвердить эту цену и написать объяснительную о том, что я купил её для личного пользования. Я так и написал: «Для личного пользования». — Пишите конкретно, что именно вы с ней будете делать. — Но это же приставка, что я с ней могу делать? Играть. — Вот и пишите. «Чтобы играть в видеоигры», — дописал я. — Я в интернете не вижу таких цен. По 75 тысяч стоят и больше. Вы занизили стоимость. — Девушка, это дефицитный товар. Его официальная цена вообще 40 тысяч, а вы смотрите у перекупщиков. Вот у меня распечатка из банка, вот распечатка из магазина, что я именно за эту цену и купил. — Вы могли по частям платить! В итоге я её убедил, но пришлось сбегать в соседний копицентр и сделать распечатку нескольких дополнительных страниц с eBay. Пока я бегал в соседний квартал, я не задерживал очередь, потому что в эти 30 минут мне как раз оформляли платёжный ордер из двух бумажек. Ага. — У вас вес 6.8 кг, так не может быть. — Но это большая приставка, в ней электроника, металлические детали. — Я разбираюсь в этом, не может приставка столько весить! — Девушка, давайте при вас распакуем, и я обещаю, заберу оттуда только коробку с приставкой. <...> — Я нашла, что вы ИП и занимаетесь разработкой игр. Значит, приставка вам может быть нужна для профессиональной деятельности. Ещё минут 10 я отбивал этот аргумент. Думаю, у неё не было иллюзий на этот счёт, просто хотелось позатягивать время и принять поменьше клиентов. Около одиннадцати я, заплатив пошлину, получил заветный документ, разрешающий выдачу. К этому моменту я был готов отдать любые деньги, предоставить любые документы, станцевать и спеть. А ещё я был готов никогда больше ничего не покупать за границей. У нас ведь такая прекрасная страна, импортозамещение, зачем вам эта Европа? Оставляйте деньги внутри, с них налоги идут куда надо. На работу доблестной таможни, например. Передавая мне посылку, сотрудница почты уронила две другие, которые стояли сверху. Коробки размером с микроволновку каждая упали на пол со смачным неупругим ударом. «...WITH CARE», — прочитал я краем глаза на одной из них. А потом вышел из отделения, крикнув через плечо: «Вычеркивайте в списке второй номер!». На часах было 11:06. #life

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