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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #524 · 2.09

Издательство Лавка Игр выпускает на русском настолку Живой Лес. Мне за этот пост не платили, но хочу прорекламировать, потому что и игра кажется достойной, и то, как Лавка ведёт кампании, мне тоже импонирует. Живой Лес это семейная настольная игра в жанре "построение колоды" от датского дизайнера Аске Кристиансена. Она уже получила ряд престижных наград, и в целом отзывы положительные. Нужно будет спасать сказочный лес, собирая колоду из карточек с волшебными животными, дающими разные свойства. Очень хвалят иллюстрации и качество компонентов. Если вы вдруг думаете, что это что-то детское, то нет: современные семейные игры научились делать, с одной стороны, достаточно простыми для детей (не слишком мелких, а например школьного возраста), с другой стороны, взрослому есть где подумать и поразвивать стратегию. Мы с семьёй играем, например, в Wingspan или Everdell, и взрослые даже близко не скучают — котелок по полной разогревается, когда нужно построить движок для получения камней, на которые ты построишь дом, позволяющий бесплатно поселить зверя туда и получать по карте каждый ход, но только если... Короче, правда интересно. Вот Живой Лес обещает быть чем-то подобным. Я уже предзаказал. Отдельная крутая фишка: за каждые 10 заказанных коробок Лавка Игр посадит одно дерево (либо сами, либо силами специального фонда, пока не решили). #games

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