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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #914 · 22.11

34. За прошедший год я лишился двух основных хобби: мототехнику продал, а дроны теперь вне закона под угрозой приличного штрафа. Но, честно признаться, даже останься эти хобби у меня, уделять им время почти не было бы возможности: в августе у нас с Юлей родился сын — Роман :) Обычно в таких постах пишут что-то про "жизнь до и после", ответственность, ощущение себя взрослым и так далее. Я же хочу сказать, что за развитием ребёнка очень интересно наблюдать. Человек — самая сложная система из существующих. Сложнее атомной станции, микропроцессора или нейросети. И развивается он в детстве очень быстро и многопланово — это кайфово, если ребёнок желанный. Из остальных обновлений за год: сделали очень серьёзный ремонт, который я заканчивал уже впритык, параллельно катаясь в роддом. Съездил в 8 командировок по работе. Посетил 5 крупных IT-конференций, где набрал кучу мерча, а на двух даже выступил. Побывал в жюри на огромном чемпионате профессионального мастерства. В становой тяге дошёл до рабочего веса 130кг. Значительно увеличил коллекцию настолок (в которые даже удаётся иногда собраться поиграть). В общем, всё хорошо. Люблю семью, люблю друзей, люблю работу :) #life

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