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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #310 · 21.04

Поймал себя на том, что иногда мне нравится ездить на автомобиле, а иногда нет. Понятно, что чилить на автостраде это прикольно, а пробиваться через городские пробки — нет. Но я осознал, что иногда мне в городе вполне прикольно, а иногда нет. Я даже в пробках иногда стою спокойно. Начал рефлексировать, и понял: мне приятно ездить, когда я никуда не тороплюсь. Когда можно опоздать на 5-10-15 минут, а то и на полчаса. В гости к друзьям обычно можно опоздать. В магазин можно опоздать, если ты не под закрытие едешь. А вот если едешь на какое-то мероприятие ко времени, то опаздывать нельзя, и обычно даже 10 минут неприятны. Дорожная ситуация меняется не слишком предсказуемо. Время на поиск места парковки тоже не определено. Да и постоянное искушение где-то что-то нарушить, чтобы не опоздать. Либо наоборот — выезжаешь на машине сильно заранее, и на месте просто ждёшь полчаса. В общем, машина хорошо решает задачу "Добраться куда-то в место, плохо доступное другими видами транспорта". Но не слишком хорошо решает задачу "Добраться куда-то к заданному моменту с точностью плюс-минус 5 минут". А, например, пешком + метро решает хорошо. Можно, конечно, пофантазировать на тему какого-то предсказания и правильного планирования, но на деле пара забитых перекрёстков вполне могут стоить вам 10 минут, что в контексте городской жизни довольно много. P.S. Скоро у меня отпуск, и будут очень интересные посты про дроны и мототехнику. Хотя погода в Питере как обычно норовит подвести в самое неподходящее время. С таким климатом хоть на автомобиле езди! #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #qvac

当前筛选 #qvac清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64634 · 09.04.2026 г., 12:14

🚀 AI TRENDS | Tether Launches QVAC SDK for Cross-Platform AI Development Tether has introduced the QVAC SDK, a unified software development kit designed to enable developers to build, run, and fine-tune AI applications directly on any device. According to Foresight News, this SDK ensures consistency across different environments. Applications developed using the QVAC SDK can seamlessly operate on platforms such as iOS, Android, Windows, macOS, and Linux. The same codebase can function across all supported environments without the need for platform-specific branches, rewrites, or conditional logic. The QVAC SDK is built on QVAC Fabric, a branch of llama.cpp, offering broad compatibility with the llama.cpp model ecosystem for text generation, embedding, and multimodal workloads. #AI#SDK#CrossPlatform#MachineLearning#LlamaCpp#SoftwareDevelopment#Multimodal#QVAC