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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #82 · 10.10

У ВК день рождения. В прошлые годы я писал огромные простыни о том, какие ошибки допускает руководство, как можно было бы их исправить, и желал любимой соцсети всё-таки выбраться из ямы бестолкового менеджмента. С тех пор лучше не стало, поэтому простыню я не буду писать, надоело. Одни из самых пишущих и интересных авторов среди моих знакомых уже почти все ушли по другим соцсетям (даже в отвратительнейший Фейсбук!), и это самый что ни на есть яркий сигнал, на мой взгляд. Но приведу ещё любопытный момент. Под постом гендира ВК бОльшая часть комментариев — негативные или резко-негативные. С одной стороны, значительная часть этих комментариев про платную музыку, то есть от детей или дураков, которых можно игнорировать. С другой стороны, когда тот же Телеграм пишет новости о себе, ответы в основном положительные и хвалебные, даже восторженные. Но администрация, конечно, об этом нюансе задумываться не станет. У них там статистика про миллиард просмотров видео в день, отчёты о росте, им не до этого. #web

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