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 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