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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #757 · 4.02

Увидел рекламу курса пилота квадрокоптеров от Skillbox. Если прочитать внимательно, то становится понятно, что этот курс чисто онлайновый, а, значит, дают там теорию и пилотирование в симуляторе. Я уже давно довольно хорошо летаю в симуляторе, а вот в реальности плохо. По крайней мере, если бы я вышел с таким умением после платного курса, я бы считал этот курс неудачным. Первый раз, когда я вышел "в поле" после симулятора, я едва смог приземлиться, не сломав дрон. Никакой симулятор не даёт 100% похожести на реальный мир, и в симуляторе гораздо проще рисковать. Пожалуй, со стороны школы нормально было бы запустить платные уроки с инструктором, который физически выезжает с тобой на точки. В идеале, чтобы сама школа построила тренировочную полосу с воротами и рамками, и даже выдавала какое-то оборудование. Но онлайн-курс это полная туфта. Если программированию учат таким же образом, то я примерно понимаю претензии к этим школам. #drone

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai