TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #327 · 3.05
В Москве оказывается есть Царь-Макет. Это как наш питерский Гранд Макет, а может даже чуть больше. Наткнулись мы на него совершенно случайно, хотя логично было бы предположить, что уж в столице то точно будет нечто подобное. Люблю эти штуки. Я трижды был на Гранд Макете и дважды в Петровской Акватории. А ещё подписан на Ютубе на одного мастера, создающего миниатюрные сцены (он называет их "диорамы"). Конкретно в музеях-макетах нередко бывает куча пасхалок и других прикольных деталей. В Москве, например, помимо других участков города смоделировали пробку (как неотъемлемый символ столицы). В Петербурге (в московском макете) можно найти тусовку мотоциклистов на стрелке Васильевского острова. Ещё есть здание, в котором стоит макет, и уменьшенная рекурсивная копия этого самого макета :) Ну и куча сценок из разных фильмов, сказок, мультиков. А в одном месте даже летающая тарелка и монстры. Если вдруг не были, рекомендую сходить. #travel#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