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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #319 · 29.04

Утром в Питере шел град, потому что я сегодня решил перегнать мотоцикл из одного гаража в другой. Завтра в центре будет мотопарад по случаю открытия сезона. Официальный, согласованный с городской администрацией, с перекрытием дорог. Обычно участвует несколько тысяч мотоциклистов, выглядит колонна зрелищно. Жаль нельзя одновременно и со стороны посмотреть, и в колонне ехать :) Впрочем, по набережной колонна поедет навстречу сама себе, так часто делают. Я тоже поеду. Объявили, что при въезде на построение будет досмотр транспортных средств на предмет запрещённой символики. Официально мероприятие вне политики, разрешили флаги мотосообществ, Петербурга и России. Надеюсь, это означает, что людей с буквами Z тоже погонят старыми тряпками, иначе какие-то двойные стандарты: политические символы запрещены, но не все (общий флаг России не в счёт, он всегда на всех таких мотопарадах есть, независимо от желания людей сделать какие-то заявления). Вот и посмотрим. И вы приходите. #hobby#moto

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #easy

当前筛选 #easy清除筛选

​​Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R". Содержание: - Комментарии - Переменные и векторы - Внешние модули - Ввод и вывод - Присваивание и сравнение - Условный оператор if - Цикл for - Функции - Классы, методы и объекты #статьи #easy

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