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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #269 · 24.03

Пост про фантастику. Одна из серий "Черного Зеркала" показывает нам антиутопический мир, в котором большинство людей сутками крутят велотренажёры для выработки энергии. Это такое гротескное изображение работы. За это люди получают очки, на которые можно покупать скудноватую еду и возможность иногда урывками отдыхать. Меньшинство людей это богема: певцы, ведущие телешоу, звёзды. Они живут в роскоши и достатке, велотренажёры конечно же не крутят. Можно попробовать перейти из низов в богему, для этого нужно потратить 10млн очков и купить билет на шоу талантов, где тебя уже ведущие оценят. Главный герой зарабатывает на такой билет для своей подруги. Это даётся ему очень тяжело, но после долгих месяцев (а может и лет) тяжкого труда и лишений он всё-таки достигает цели. Они идут на шоу талантов, подруга выступает, но ведущие её отклоняют. Тогда главный герой приставляет к своему горлу осколок стекла и выходит из-за кулис на сцену. Он рискует своей жизнью, чтобы выступить с проникновенной речью о том, как ужасна построенная элитами система, и как плохо живут люди. В этот момент происходит кульминация противостояния героя и системы, максимальные ставки. Но развязка неожиданная: ведущие говорят, что им понравилось "шоу" героя, и они хотят дать ему эфирное время. Так и происходит. В конце мы видим, как остальные люди продолжают крутить педали, а герой стал богемой и ведёт своё шоу. В этом шоу он выступает с осколком стекла у горла, хотя теперь то уже угрозы для него нет, это просто символ. То есть да, герой, переехав в комфорт, рассказывает людям, которые остались и продолжают трудиться, как ужасна жизнь. К чему это я? Ну, люблю фантастику, вот, вспомнилось. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #pipelines

当前筛选 #pipelines清除筛选

🚢Saipem получила контракт на строительство офшорного трубопровода в Саудовской Аравии. Итальянская Saipem заключила новый контракт с Aramco в рамках действующего долгосрочного соглашения. Стоимость проекта оценивается примерно в $500 млн. Работы будут выполнены на месторождении Safaniya — одном из крупнейших офшорных нефтяных активов в мире. Контракт предусматривает проектирование, закупку, строительство и установку магистрального трубопровода диаметром 48 дюймов. Общая протяжённость составит около 65 км офшорной и 12 км наземной инфраструктуры, включая сопутствующие подводные объекты. Морская фаза будет реализована с использованием строительных судов Saipem, уже размещённых в регионе. Изготовление конструкций запланировано на верфи Saipem Taqa Al-Rushaid Fabricators в Даммаме с привлечением локальных инженерных ресурсов. Проект подтверждает устойчивость капитальных вложений в сегмент разведки и добычи в регионе Персидского залива и укрепляет позиции Saipem как одного из ключевых подрядчиков в офшорном строительстве на Ближнем Востоке. 📌Saipem S.p.A. — итальянская инжиниринговая и офшорная компания, основанная в 1957 году. Специализируется на EPC-проектах в нефтегазовом секторе. Акции компании обращаются на Миланской фондовой бирже; структура собственности включает институциональных инвесторов и итальянские финансовые структуры. #Offshore#Pipelines#SaudiArabia#Saipem#EnergyProjects

djangoproject

@djangoproject · Post #420 · 21.08.2017 г., 10:36

https://alysivji.github.io/mongodb-pipelines-in-scrapy.html #Scraping Websites into #MongoDB using Scrapy #Pipelines Summary Discuss advantages of using Scrapy framework Create #Reddit spider and scrape top posts from list of subreddits Implement Scrapy pipeline to send scraped data into MongoDB Sure, we could hack together a solution using #Requests and #Beautiful_Soup (bs4), but if we ever wanted to add features like following next page links or creating data validation pipelines, we would have to do a lot more work.

Repositorio data science

@repo_science · Post #3078 · 18.04.2023 г., 15:54

#analysis#AWS#Databases#ETL#MongoDB#pipelines#RDS#S3#Scala#Spark#SQL ⚙️ 50 HOURS OF BIG DATA, PYSPARK, AWS, SCALA, AND SCRAPING (2022) 🌐 Inglés ⚖️17.03GB 🔗Link ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----