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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #582 · 2.10

Сегодня не было событий, которыми я хочу поделиться, поэтому расскажу историю из жизни. В университете у нас был русский язык. Это неожиданно — русский язык в техническом вузе на хардкорной технической специальности. Тем не менее, на мой взгляд он был не лишним, и некоторое количество новых знаний добавил. Как-то раз преподаватель — серьезная строгая женщина — спросила, знает ли кто-нибудь в группе, что такое «компиляция». Я тогда уже вовсю увлекался программированием, и подумал, что вот он: мой час славы. Наконец-то я использую свои знания по программированию! Тогда я поднял руку и ответил: «Преобразование исходного кода программы в исполняемый файл». Я надеялся быть оценённым за это знание, но к своему удивлению увидел разочарование и неудовольствие на лице преподавательницы. «Нет», — сказала она так, будто бы я своё определение выдумал, — «Это собрание информации из разных источников в одну работу». Мораль: если вас не оценили по достоинству, то проблема не обязательно в вас самих. Просто не все люди обладают достаточными знаниями для такой оценки. #life

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