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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #447 · 14.07

Закончил третью книгу Лю Цысиня «Вечная жизнь смерти». Да, все три книги очень разные, и третья отличается от первых двух сильнее, чем вторая от первой. Интересно, что масштабы событий от книги к книге значительно увеличиваются, причём сейчас этот скачок ещё больше. Если первая книга концентрировалась вокруг человека и группы людей, вторая уже вокруг человечества и солнечной системы, третья охватывает ни много ни мало всю Вселенную, причём, в течение весьма продолжительного срока её жизни. Всё ещё много крутых идей, очень многое запоминается и хочется обсуждать. У автора крутейшие описания завораживающих космических городов. А ещё автор попытался в деталях рассказать, как выглядит четырёхмерное пространство, и это очень смело, на мой взгляд: пытаться описывать то, что невозможно описать и невозможно представить. Пожалуй, после завершения трилогии у меня только одна претензия: события развиваются так, что это обесценивает предыдущие события. И увеличение масштабов повествования и особенно концовка последней книги такие, что на их фоне всё уже пройдённое ощущение незначительным. Наверное, по-другому закончить и нельзя было, учитывая охват, но всё-таки. Тем не менее, это одно из лучшего, что я читал в области фантастики вообще за всю жизнь. Сейчас вроде как снимается кино: очень жду его. #fiction

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