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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #345 · 15.05

Я вчера сделал странную вещь: поставил на мотоцикл более тихий глушитель. Вообще, я уже второй раз это делаю. У предыдущего владельца был родной глушитель с вырезанными внутренностями, что для меня признак очень большой тупости. Даже само по себе желание иметь громкий звук — крайне сомнительно, но я с большим натягом могу понять, когда ставят кастомные "Акрапович" или "Йошимура": ну повелись люди на байку про пассивную безопасность. Однако, иметь громкий и при этом некрасивый и неприятный звук это за гранью моего понимания, а именно так и получается, если просто вырезать заводской катализатор. В общем, я почти сразу после покупки глушитель поменял на кастомный более тихий (потому что родной на вторичке не достать, а новый стоит как 20% всего мотоцикла). Но звук всё ещё был не очень. А тут недавно увидел на Авито очень дёшево целый глушитель, снятый с такой же техники ради установки более громкого. Мне прислали его аж из Пятигорска. С одной стороны, существование ещё одного идиота, который поставил себе орущий кастом, это плохо. С другой стороны, конкретно для меня оказалось хорошо, и теперь у меня тихий спокойный звук, не бьющий по ушам ни мне, ни окружающим. Только не рассказывайте Варламову и его фанатам, а то их удар хватит от разрыв шаблона. #moto

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai