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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #211 · 7.02

Приобщился к миру механических клавиатур. Механическая клавиатура — это название ряда способов организации нажатия клавиш. Разумеется, механика как физическое понятие есть во всех не сенсорных клавиатурах. Можно сделать клавишу, которая продавливает мембрану специальной формы — такие клавиатуры мы в основном видим в ноутбуках. А можно сконструировать специальной формы пружину, у которой в общем случае будет разное усилие в зависимости от положения, разная глубина хода и разный момент срабатывания. Так получилось, что у значимой доли людей работа с такими клавишами вызывает приятный эмоционально-тактильный отклик. Поэтому вокруг механических клавиатур выросла целая религия, без какого-либо преувеличения. Это очень похоже на то, как ведут себя, например, аудиофилы или фанаты Apple: - делать вид, что решений за пределами религии не существует: «Зачем вообще кто-то покупает обычную клавиатуру (...устройства не Apple, простые наушники, итд)?»; - убеждать людей, которые не примкнули к религии, что у них просто религии нормальной не было: «Ты просто попробуй попечатать на механике (...попользоваться айфоном, послушать вот эти наушники, выпить вот этот алкоголь...), обратно не захочешь!»; - тратить много денег на продукты, которые людям вне религии кажутся мало отличимыми от продуктов за мало денег; - создавать много религиозно-специфичных деталей, терминов и ритуалов, непонятных широкому кругу. В мире механических клавиатур так много деталей и мелочей, что утонуть можно очень быстро. Есть типы механизмов и характеристики каждого механизма, которые ещё и носят кодовые названия по цветам. Например, я взял простенькую (по меркам религии) клавиатуру Durgod K320 Nebula, а переключатели у неё Cherry MX Silver — это означает, что у них линейная зависимость между силой и положением, величина усилия 45 сантиньютонов, длина хода до срабатывания 1.2 мм, и общая длина хода 3.4 мм. Настоящие адепты, впрочем, составляют кастомные клавиатуры, где разные клавиши сконфигурированы по-разному. Ещё очень важен звук — на сайтах про механики предлагают даже послушать щелчок того или иного типа переключателей. У меня вот относительно тихие и глухие щелчки. Так вот. Я много слышал об этом, но сам не пользовался раньше. Моя старая клавиатура стёрлась, и я решил попробовать. Надо сказать, на меня религия вполне подействовала! Оказалось, я как раз из тех людей, кому кайфово. Первые дни я вообще не мог остановиться, постоянно хотелось делать клац-клац. Боюсь, при следующей покупке я рискую стать одним из тех, кто будет делать кастомную сборку за неадекватные для клавиатуры деньги. Я во всех чатах после покупки писал о том, как мне прикольно набирать текст. Но вам советовать не стану, не пробуйте! #gadgets

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