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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #873 · 23.09

Приехали фотки с DotNext. Как вы помните, неделю назад мы с коллегой выступили на этой конференции. В прошлом году на мой личный взгляд DotNext выдался вялым (я был там как участник): мало людей, скучноватые доклады. Злые языки заявляли, что это, во-первых, из-за ухода западных компаний: дескать, Майкрософт может рассказать что-то интересное, а МТС или Тинькофф не может; во-вторых, из-за того, что все айтишники, разумеется, уехали из страны. В этом году у конференции явно открылось второе дыхание (видимо, айтишники вернулись обратно, ага). Во-первых, людей было очень много. Так много, что организаторы, по-видимому, не рассчитывали на такой наплыв: площадка не справлялась. Это, пожалуй, единственное замечание — в залах то и дело не хватало мест, на обеде невозможно было найти себе стол, отстояв перед этим огромную очередь. С другой стороны, приятные впечатления от такой сильной востребованности конференции перевешивают любые проблемы. Во-вторых, что тоже важно, доклады офигенные, один лучше другого. Было очень трудно выбрать, на какие идти (обычно параллельно шло по три доклада в трёх залах). Узнал несколько очень интересных для себя новых вещей, да и в целом всегда любопытно посмотреть на чужой опыт. Наш доклад по DDD собрал полный зал — организаторы даже доносили стулья. Местами вышло хорошо, местами, конечно, есть куда развиваться. Получили в целом положительные отзывы. Среди критики есть обоснованная (например, мы не слишком внимательно проверяли код на слайдах), но есть и немного откровенного хейта. Его очень мало, буквально от пары человек (из нескольких сотен общей аудитории доклада), но, мне казалось, что в профессиональном сообществе народ старается вести себя, хм..., профессионально :) По слухам кое-кого не взяли выступать с примерно такой же темой, как у нас, так что источник хейта тоже понятен. Ещё любопытный момент. У нас был доклад о практическом применении DDD: мы взяли настоящую архитектуру со своей работы, заменили там названия сущностей, упростили и рассказали в виде доклада. При этом получили несколько комментариев в духе: "Так не бывает, это всё теория, на практике не применимо". Вроде и критика, а вроде и гордость берёт за то, что мы сделали так, как другие считают невозможным. В общем, очень круто. Спикерам дают проходку на все конференции сезона, так что я загляну как участник ещё на несколько. А в следующем году буду, наверное, снова подаваться докладчиком. Ещё есть, что рассказать. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #tmdb

当前筛选 #tmdb清除筛选
BotsGram®

@botsgram_cu · Post #4112 · 17.07.2021 г., 03:38

¿Que puede hacer este bot? @MovieDatabaseBot Este bot multilingüe puede brindarle información sobre películas, series y personas. Obtenga carteles de películas, historias, actores, directores, calificaciones de críticos y más. Conecte su cuenta TMDb para sincronizar su lista de seguimiento y favoritos, y para calificar películas y programas de TV sin tener que salir de Telegram. Idiomas: varios incluido español (Visto en @botsgram_cu) #películas#series#tmdb

探索号

@seeker_rc · Post #20222 · 11.05.2026 г., 05:25

觅影- 简洁美观的海报墙软件更新到 1.2 版本 觅影 OmniPlay 是一款原生开发的海报墙播放器,支持 mac 、win 双系统。mac 采用 swift 开发,win 采用 C# + .net + Avalonia UI 。底层播放器核心为 MPVKit-GPL / libmpv / FFmpeg 相关组件。ios 版正在开发中。 仓库地址: <https://github.com/nandieling/OmniPlay> ✏ 软件截图 ✏ 功能特色 📚 UI ⦁ UI 简洁且美观,海报墙没有做过多的分类功能,只有搜索、排序功能。 📚 海报墙媒体库 ⦁ 支持海报墙和分集剧照 ⦁ 采用 TMDB 刮... via V2EX 分享创造 标签: #SMB#UI#TMDB ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。

Hashtags

✈️ AniShelf | 动漫收藏和追番记录工具 🏷 检索标签:#AniShelf#动漫记录#动漫#日番#追番#TMDb ⭐️ 详情介绍:AniShelf 一款追番记录工具,用来记收藏、追番进度和状态。它像一间私人动画书架,看过 / 在看 / 想看能分清,追番多的人不用再翻备忘录找第几集 搜索走 TMDb,标题和简介支持多语言;个人资料页能看整库,数据也能导出导入,换设备时不用再重建清单 ✅TestFlight ·📱Appstore 🌐GitHub · ✅B站作者 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索

✈️ media-renamer-ai | 批量整理动漫、剧集、STRM 文件,改名归档刮削一次做完 🏷 检索标签:#media-renamer-ai #媒体重命名#重命名#刮削#刮削工具#TMDb#Bangumi#STRM整理 ⭐️ 详情介绍:media-renamer-ai 适合那种手里有很多动漫、剧集、STRM 文件,文件名又乱、来源又杂的人。它不只是帮你猜标题,而是把识别、改名、归档移动、原地整理、刮削写入放到同一套流程里 比较实用的地方它能在 TMDb / Bangumi 两个数据源之间匹配,还能配合本地 Ollama 或 OpenAI 兼容接口做辅助识别,碰上压制组、片源标签很多的文件名,会更容易认出来 而且原地重命名、原地整理、归档移动、单独刮削 nfo / poster / fanart 都给了,模板命名也支持更灵活的写法。你要整理的是成批的番剧和剧集文件,它会很顶用 📖GitHub · 🪟Releases下载 ✈️来源:shai102 开发者 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索