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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #174 · 21.01

Раз я пишу про гаджеты для гиков, то вот ещё один. Как и многие гики, я ленюсь готовить. Но при этом люблю всё мясное. Так что, посмотрев на пример двоих друзей, я купил гриль и делаю на нем мясо без масла. По сути это две ребристые сковородки с быстрым нагревом и таймером, прижатые друг к другу. Комбинация формы поверхностей и температуры позволяет делать мясо быстро, но не сжигать его. Электроника позволяет запускать этот процесс нажатиями двух кнопок: - первым нажатием выбрал тип блюда (эта настройка задаёт температуру и отсечки по времени), устройство начинает греться и сигналит, когда можно выкладывать - положил мясо и вторым нажатием выбрал желаемую степень прожарки, устройство отключится и просигналит, когда готово Всё. Панели можно снять и помыть в посудомойке. Очень рекомендую. Конкретно у меня модель от русского производителя GFGRIL GF-2000, она наилучшим образом подошла по сумме всех нужных мне параметров, но рынок обширен, и предложений масса, на любой вкус. #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