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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #90 · 24.10

Одинаковый пост в одно и то же время в VK, Instagram, Telegram. Telegram: лайков там нет, 8 комментариев Instagram: 23 лайка, 4 комментария VK: 42 лайка, 32 комментария Можно подумать, что раз у меня ВКонтакте почти 6000 подписчиков, то и считать нужно относительно. Но на самом деле нет: и в Телеграме и в Инстаграме у меня примерно та же активная аудитория из ВК: ближний круг общения, онлайн-знакомые, друзья друзей и редкие немногочисленные люди из рекомендаций. Что это значит? Лично я пока готов сделать один вывод: в Инстаграме нет моей аудитории, и там не принято публиковать и обсуждать то, о чем люблю писать и говорить я. В целом отклик от Инстаграма очень вялый и довольно скучный, как для меня-автора, так и для меня-подписчика. В Телеграме все хорошо с реакцией уже существующей аудитории, но с ростом беда, об этом уже неоднократно упоминал. У ВК очень большой запас прочности: его планомерно убивают владельцы и покидают пользователи, но до сих пор есть жизнь не меньше, чем в Инсте и Телеге. #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