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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #94 · 28.10

Пару лет назад я писал о том, что GoPro зря забросила направление камер Session: это был очень компактный и удобный в использовании кубик без всяких ненужных вещей вроде огромного цветного экрана, в который при спуске на лыжах или катании на мотоцикле всё равно не можешь смотреть. К тому же, GoPro продолжают раз за разом выкатывать свой унылый угловатый дизайн с некрасивой асимметрией. Кажется, на рынке их удерживает только топовая стабилизация, которой нет у конкурентов. Вчера DJI представили Action 2 — экшен-камеру как раз в таком форм-факторе "Маленький кубик". Совершенно очевидно (всем, кроме GoPro), что устройство с подобным контекстом использования действительно должно выглядеть как-то так. А для извращенцев модули вроде большого экрана есть отдельно и присоединяются к камере на магнитах. Вообще, магниты это спорный момент, на скорости может и слететь, но есть надежда, что такая опытная компания об этом подумала. Стабилизацию тоже обещают крутую. Если это окажется правдой, то перед нами первый серьёзный гвоздь в крышку гроба GoPro. Рынок давно ждал альтернатив от сильного конкурента, и конкретно на DJI были направлены взгляды в этом вопросе. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai