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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #723 · 28.12

GamesIndustry подвели итоги рынка видеоигр за 2022 год. Любопытно и то, что рынок в целом упал на 4.3% относительно прошлого года, и некоторые детали. Например, внезапно выросли PC-игры на фоне падения консолей и мобилок. И уход консолей из России не мог так сильно повлиять, как ни крути. Это какая-то более общая тенденция. С чем такое может быть связано? Людям надоели однообразные ААА-тайтлы, и они стали больше играть в инди? Предсмертная агония крипты наводнила рынок дешёвыми видеокартами? Интересно, что будет ещё через год, неужели нас ждёт реинкарнация ПК-гейминга? Я последние годы был лютым сторонником консолей, но ситуацию с ними для русских вы и сами знаете, так что вот я обзавёлся 4090 и собираюсь с консолей потихоньку уходить. Прикольно, если и остальной мир (по другим причинам) тоже начнёт возвращаться на ПК. Ещё кстати зацените разрыв между продажами игр на дисках и в цифре. Диски для ПК вообще нет никакого смысла выпускать, только впустую материалы тратить. У меня в последних трёх или четырёх компьютерах не было привода даже. С консолями сложнее, конечно: там игры дорогие, и многие обмениваются дисками. Ну и нельзя не посетовать очередной раз на 50% мирового дохода с мобилок. Это как если бы продажи алкоголя превышали продажи всей остальной еды вместе взятой. Впрочем, просадка мобильного рынка почти самая большая, возможно, у этого человечества ещё есть шанс. Источник. #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