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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #268 · 23.03

Я уже когда-то упоминал, что автомобильный софт чудовищно инертен. Пожалуй, медленнее обновляют только софт на космических спутниках. Оказывается Google весьма недавно (по меркам циклов автомобильного софта) сделал беспроводную поддержку Android Auto, и её почти нигде нет даже на новых машинах. Apple CarPlay есть, а вот Android извольте по проводу. Да, отстало и убого в 2022 году, но и у VW, и у моего Peugeot, и вообще у десятков крупнейших концернов даже на самых свежих моделях поддержки беспроводного подключения нет. Эх, жаль я не знал этого аргумента, когда был фанатом яблок, и спорил с андроидоводами. Но теперь я сам андроидовод. В общем, телефон в машине на проводе, коротеньком USB Type-C около 15см. Увы, мой телефон большой, и из-за торчащего провода он не влезал в специальную нишу под него. Тогда я стал искать провод со штекером под углом. Но в России нашел только метровый такой, однако купил. Увы, новый провод в машине сразу стал глючить, вызывая непрерывное переподключение. Я подумал, что провод бракованный, и купил новый такой же длины от другой фирмы. Вот почему надо сначала проверять свои гипотезы: новый провод вёл себя точно так же. Однако, оба провода прекрасно работают с компьютером. Вторая гипотеза была такая: в машине напряжения USB не хватает, на длинном проводе оно падает ниже некоторого порогового значения. Наверное, можно было поискать у нас или на Али такой же угловой провод, но короткий, и подождать месяцок, пока его привезут. Но ждать не хотелось. И деньги тратить тоже, если гипотеза не подтвердится. Так что я вырезал из середины кусок и аккуратно спаял концы, заизолировав каждый стык в термоусадку (и конечно потом так же поместив в термоусадку всё место соединения). Внезапно, это сработало, телефон подключился к машине и стабильно держит коннект! Видимо, переходное сопротивление места спайки всё-таки ниже, чем сопротивление 90-сантиметрового куска провода. #diy#hobby

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #vllm

当前筛选 #vllm清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ

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