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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #346 · 16.05

Недавно Илон Маск написал, что у Нетфликса проблемы с доходами из-за повесточки. Удивительно, что такое пишет американец — я был уверен, что американцы как раз довольно слепы к тому, насколько абсурдной выглядит вездесущая повестка. И что скорее у русских людей пригорает: редко когда на русскоязычных ресурсах под любым новым релизом фильма или сериала нельзя найти комментарии разной степени язвительности о расах и ориентациях персонажей. А тут и у Маска пригорело, оказывается. Повестку действительно трудно не замечать, ей прямо тычут в лицо, если не в фильмах, то в современных американских сериалах практически повсеместно. Проникновение в кино пока меньше, хотя тоже есть, и, судя по анонсам, будет усиливаться: новый Джеймс Бонд это чернокожая девушка, новый Железный Человек это чернокожая девушка, я вообще не понимаю, как белых мужчин в принципе ещё пускают на съёмочную площадку. Слово "обратный" в термине "обратный расизм" или, например, "обратная дискриминация" — не совсем подходящее, но хорошо отражает суть: давайте осознанно и умышленно быть расистами и сексистами против людей, которые до этого долгое время были расистами и сексистами. И я даже не говорю о том, что принцип "око за око" может быть не только спорным сам по себе, но и порождать потенциально бесконечные качели. Мне просто весь подход кажется очень формальным и искусственным: примерно как попытка на выходных выспаться за всю неделю. Если просто взять и принудительно в сверх-форсированном режиме показывать по 10 представителей меньшинств в каждой серии каждого нового сериала, это не исправит десятилетия и столетия притеснений, но при этом и качество сериала уронит, и вызовет некоторое раздражение у людей. На мой взгляд бороться со столетием притеснений нужно вот как: следующие сто лет показывать представителей меньшинств в нормальной репрезентации. Вот по статистике что-то около 2% геев — ну и сделайте 2% персонажей геями случайным образом, а не 20% просто ради демонстрации. Аналогично с расами, полами и так далее. Может ли быть Джеймс Бонд чернокожей девушкой? Конечно. И Железный Человек может. Но вот чтобы одновременно: вероятность уже ниже. А чтобы ещё в десяти фильмах и сериалах ВНЕЗАПНО значимые роли достались меньшинствам — это прямо совсем какое-то магическое совпадение. Вместо мысли "геи это нормально" закрепляется мысль "геи это навязчиво и раздражающе" (да простят меня геи, которые это читают). Что-то мне кажется, лет через десять мы не очень будем жалеть об уходе из страны американского кино, даже при том, что американская киноиндустрия де-факто является на текущий момент крупнейшей в мире, и во многих жанрах просто нет никаких хоть сколь бы то ни было качественных альтернатив. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 7 подобни публикации

Търсене: #fastapi

当前筛选 #fastapi清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #3832 · 31.12.2023 г., 21:38

#Python#FastAPI 🐍 Complete FastAPI masterclass from scratch Learn everything about FastApi with Python, Full Stack, OAuth2, SQLAlchemy, RESTful APIs, and practice projects ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15360 · 23.12.2025 г., 14:30

#python#docker#fastapi#kbqa#kgqa#llms#neo4j#rag#vue Yuxi-Know (语析) is a free, open-source platform built with LangGraph, Vue.js, FastAPI, and LightRAG to create smart agents using RAG knowledge bases and knowledge graphs. The latest v0.4.0-beta (Dec 2025) adds file uploads, multimodal image support, mind maps from files, evaluation tools, dark mode, and better graph visuals. It helps you quickly build and deploy custom AI agents for Q&A, analysis, and searches without starting from scratch, saving time and effort on development. https://github.com/xerrors/Yuxi-Know

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14896 · 02.07.2025 г., 12:30

#python#ai#authentication#authorization#claude#cursor#fastapi#llm#mcp#mcp_server#mcp_servers#modelcontextprotocol#openapi#windsurf FastAPI-MCP is a tool that lets you easily turn your FastAPI web API endpoints into Model Context Protocol (MCP) tools, which AI agents can use directly. It requires almost no setup—just connect it to your FastAPI app, and it automatically preserves your request/response data models and documentation. It also includes built-in authentication using your existing FastAPI security methods. You can run the MCP server inside your app or separately, and it communicates efficiently using FastAPI’s ASGI interface. This makes it simple to integrate AI capabilities with your existing FastAPI services without rewriting code, saving you time and effort while keeping your API secure and well-documented[1][5]. https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15066 · 16.08.2025 г., 12:30

#python#agents#ai#api_gateway#asyncio#authentication_middleware#devops#docker#fastapi#federation#gateway#generative_ai#jwt#kubernetes#llm_agents#mcp#model_context_protocol#observability#prompt_engineering#python#tools The MCP Gateway is a powerful tool that unifies different AI service protocols like REST and MCP into one easy-to-use endpoint. It helps you manage multiple AI tools and services securely with features like authentication, retries, rate-limiting, and real-time monitoring through an admin UI. You can run it locally or in scalable cloud environments using Docker or Kubernetes. It supports various communication methods (HTTP, WebSocket, SSE, stdio) and offers observability with OpenTelemetry for tracking AI tool usage and performance. This gateway simplifies connecting AI clients to diverse services, making development and management more efficient and secure. https://github.com/IBM/mcp-context-forge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14662 · 02.05.2025 г., 12:00

#typescript#aceternity_ui#agent#agents#ai#chrome_extension#extension#fastapi#glean#langchain#langgraph#nextjs#nextjs15#notebooklm#notion#ollama#perplexity#python#rag#slack#typescript SurfSense is a highly customizable AI research tool that helps you organize and search your personal knowledge base. It connects to many external sources like search engines, Slack, Notion, YouTube, and GitHub. You can upload various file types and interact with your saved content using natural language. SurfSense provides cited answers and supports local AI models, making it a powerful tool for research. It's also self-hostable and open-source, allowing you to control your data and customize it as needed. This helps you manage information more efficiently and privately. https://github.com/MODSetter/SurfSense

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14678 · 07.05.2025 г., 11:30

#python#api#bracket#brackets#docker#docusaurus#fastapi#json#mantine#nextjs#postgresql#python#react#reactjs#selfhosted#sports#tournament_bracket#tournament_manager#tournaments#web#yarn Bracket is a tool for organizing tournaments. It supports different formats like single elimination, round-robin, and Swiss. You can create teams, add players, and manage multiple clubs with several tournaments. The system allows you to drag-and-drop matches to different courts or reschedule them. It also provides customizable dashboard pages for public viewing. This makes it easier to manage and engage with tournaments, offering more flexibility and control for organizers and participants. https://github.com/evroon/bracket

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14761 · 29.05.2025 г., 13:00

#python#api#async#asyncio#fastapi#framework#json#json_schema#openapi#openapi3#pydantic#python#python_types#python3#redoc#rest#starlette#swagger#swagger_ui#uvicorn#web FastAPI is a modern Python web framework for building fast, reliable APIs that is easy to learn and quick to code, making it ready for production use right away. It uses standard Python type hints, which means you get automatic data validation, fewer bugs, and great editor support with code completion and type checks. FastAPI also generates interactive documentation automatically, so you and your team can understand and test your API easily. The main benefit is that you can develop robust, high-performance APIs much faster and with less effort, while reducing errors and making your code easier to maintain[1][2][3]. https://github.com/fastapi/fastapi