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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #292 · 7.04

У меня тут кончается срок действия водительского удостоверения, я подал на продление (не перестаю удивляться, насколько удобная штука — Госуслуги). Первые права я получил в 2008, и это один из тех случаев, когда не обязательно плохо делать "как все" и "потому что так принято". А я тогда буквально сделал именно это. Я не хотел автомобиль, и был уверен, что в ближайшие 10 лет у меня его не будет (так и случилось). Но у меня было много свободного времени после пар в университете, и я решил пойти отучиться и сдать на права. Именно потому что так принято, и потому что все так делали. В этом почти не было моего собственного решения, а было следование за толпой. Но в итоге оказалось очень удачно, потому что впоследствии у меня и времени стало сильно меньше, и цены на обучение выросли, и мне самому было бы куда более лениво ходить/ездить в какую-нибудь автошколу. На четвёртом курсе я уже начал активно работать, а дальше события местами развивались странным образом, мне совершенно точно было бы сильно труднее выучиться и сдать. Так что, действительно, иногда бывает, что нужно просто сделать "как все". Иронично, что я автомобильной категорией фактически не пользовался все эти годы, а начал пользоваться только в тот год, когда пришёл срок замены. Вполне может быть, что через 10-20 лет я буду пользоваться результатом какого-то решения, принятого сегодня. #life

Hashtags

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