TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
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