TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #304 · 15.04
3. Комбо стратегия (One Turn Kill). Стратегия со ставкой всего, что имеешь, основанная на постепенном накоплении некоторого преимущества в один основной атакующий инструмент, и разыгрывании этого инструмента в конце партии. Такие колоды активно защищали себя, но в течение партии на поле развивались слабо, зато копили силу в каком-нибудь особо смертоносном заклинании, чтобы просто разыграть его в конце и сразу уничтожить противника. Смотреть за этими матчами тоже было интересно, хотя зависимость от случайности была относительно высокая. Если комбо-игроку не приходила та самая карта с Очень Мощным Заклинанием, ему просто нечего было делать, никаких других инструментов для сражения особо не было. В реальности бывают люди, которые ставят много на какое-то одно направление. Они, как правило, вполне компетентны в том, что делают, но сильно проседают буквально во всём остальном. А ещё если вдруг что-то случается с основным направлением, то их может ждать крах (например, много лет занимался бизнесом, но потом бизнес рухнул из-за внешних обстоятельств). #games#life
Търсене: #runtime
@golang · Post #58 · 22.04.2018 г., 20:22
Why are goroutines not lightweight threads? Kartik Khare shows us his meaning about goroutines, lightweight threads and their difference in GoLang. There are no code examples inside but good thoughts about parallelism, threads and useful links at the end of the article :) #development#runtime#language https://codeburst.io/why-goroutines-are-not-lightweight-threads-7c460c1f155f
Hashtags
@golang · Post #64 · 21.06.2018 г., 16:17
Hi there! Which ways do you use to avoid memory leaks for REST API? In the following article by Iman Tumorang describes an excellent example of memory leaks, his solution, and results. Must have to read for everyone 😉 #development#runtime#architecture https://hackernoon.com/avoiding-memory-leak-in-golang-api-1843ef45fca8
@githubtrending · Post #15382 · 01.01.2026 г., 12:30
#jupyter_notebook#agent#agentic_ai#agents#authentication#bedrock#core#gateway#identity_management#memory_management#production_code#runtime Amazon Bedrock AgentCore lets you build, deploy, and run AI agents securely at scale with any framework like CrewAI or LangGraph and any model, without managing complex infrastructure. It offers serverless runtime for long tasks up to 8 hours, gateway to connect tools like Slack or APIs easily, memory for personalized experiences, identity management, built-in code interpreter and browser tools, plus observability. This saves time by skipping heavy setup, speeds prototypes to production, cuts costs with pay-per-use, and boosts security—helping you create powerful agents faster for real business needs. https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples