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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #237 · 1.03

У меня тут три дня скачет давление, и я пользуюсь новым электронным тонометром. Это прибор размером чуть больше пачки сигарет, крепится на запястье и питается от пары ААА батареек. Он полностью автоматический: надел, нажал одну кнопку, всё. Моё поколение застало, как измеряли давление наши родители: манжета на плечо, которую не всегда легко затянуть одной рукой. Необходимость вручную накачать её грушей, а усилие для этого требуется немаленькое — удивительно, как бабушки справлялись. Затем нужно правильно закрепить головку стетоскопа на сгибе локтя. И слушать, параллельно следя за аналоговой стрелкой и стравливая воздух в нужном темпе. Технологии в этом отношении сделали гигантский шаг в плане удобства. Хотя ничего принципиально магического в современном тонометре нет: и электрический компрессор и возможность прибором определить сердцебиение были и раньше. Но развитие вот таких бытовых вещей в целом идёт по пути автоматизации и уменьшения размеров. Можно попредставлять, какая техника сейчас не слишком удобна, и куда её будут улучшать. Хотя, конечно, где-нибудь в пределе ТРИЗ намекает нам о том, что решать задачу нужно совсем иначе — например, собрать человеку новое тело, вообще не нуждающееся в измерении давления. Но это уже другая история. #gadgets#life

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