TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #888 · 14.10
Сходил для интереса на конфу для Java-разработчиков, хотя не пишу на Java уже давно (а на хорошем уровне не писал никогда). Было много всего интересного, но особенно меня впечатлила лекция об истории развития этого языка. Java, на секундочку, вероятно самый распространённый язык программирования в мире с точки зрения количества разных устройств, на которых он присутствует. То есть буквально один из столпов современной цифровизации всего человечества. Так вот, когда он только зарождался, компания Sun Microsystems наняла себе в помощь несколько сотен разработчиков из России, бОльшая часть которых сидела у нас в Питере — это были выходцы из матмеха СПбГУ. Более того — в какой-то момент именно питерская ячейка стала крупнейшей по числу инженеров, превзойдя даже ту, которая располагалась в Калифорнии. И люди периодически ездили в США, чтобы синхронизировать свою работу с тамошним офисом (пересылали diff репозитория архивами по почте!). Потом Sun купила Oracle и постепенно ушла из России. Но вклад наши внесли, оказывается, очень существенный. #dev Перерисовал на эту тему картинку из XKCD
Hashtags
Търсене: #runtime
@golang · Post #58 · 22.04.2018 г., 20:22
Why are goroutines not lightweight threads? Kartik Khare shows us his meaning about goroutines, lightweight threads and their difference in GoLang. There are no code examples inside but good thoughts about parallelism, threads and useful links at the end of the article :) #development#runtime#language https://codeburst.io/why-goroutines-are-not-lightweight-threads-7c460c1f155f
Hashtags
@golang · Post #64 · 21.06.2018 г., 16:17
Hi there! Which ways do you use to avoid memory leaks for REST API? In the following article by Iman Tumorang describes an excellent example of memory leaks, his solution, and results. Must have to read for everyone 😉 #development#runtime#architecture https://hackernoon.com/avoiding-memory-leak-in-golang-api-1843ef45fca8
@githubtrending · Post #15382 · 01.01.2026 г., 12:30
#jupyter_notebook#agent#agentic_ai#agents#authentication#bedrock#core#gateway#identity_management#memory_management#production_code#runtime Amazon Bedrock AgentCore lets you build, deploy, and run AI agents securely at scale with any framework like CrewAI or LangGraph and any model, without managing complex infrastructure. It offers serverless runtime for long tasks up to 8 hours, gateway to connect tools like Slack or APIs easily, memory for personalized experiences, identity management, built-in code interpreter and browser tools, plus observability. This saves time by skipping heavy setup, speeds prototypes to production, cuts costs with pay-per-use, and boosts security—helping you create powerful agents faster for real business needs. https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples