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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #951 · 9.02

У нас в Росатоме сотрудникам иногда предлагают ездить смотреть на разные предприятия госкорпорации. Вот удалось скататься за счёт компании в Мурманск, попасть на Атомфлот и на ледокол-музей «Ленин». Мурманск сам по себе показался мне особенно примечательным своим рельефом: дворы на разном уровне и для перемещения от дома к дому нужно то и дело ходить по лестницам. В целом же конечно после Петербурга он смотрится простовато, а некоторые дома в глубине откровенно страшные и с точки зрения жителя столиц выглядят чуть ли не аварийно. Здание аэропорта вообще похоже на среднестатистическую коробку государственной конторы где-нибудь во дворах. Однако, ведётся строительство нового аэропорта. И, вообще, приятно удивляет сам факт, что в таких тяжёлых условиях есть вполне современный развитый город, в котором присутствует всё, к чему мы привыкли в плане сервисов и комфорта: от топовых отелей до Яндекс Такси. Правда, я жил в квартире, потому что отели в ноль раскупили китайцы. Говорят, у них есть такое поверье, что в дни зачатия ребёнка нужно увидеть Полярное Сияние, вот они и летят в Мурманск толпами. На Атомфлоте почти ничего нельзя было фотографировать. В доке в этот момент стоял красивый ледокол «Сибирь» из новой универсальной серии проекта 22220. Эта машина с двумя реакторами по 175 МВт может менять свою осадку и одинаково подходит как для ведения судов по Северному Морскому Пути, так и для работы в крупных замерзающих зимой реках, таких, как Енисей и Обь. Зато есть снимок из центра морских операций, куда выводят интерактивную карту местоположения всех ледоколов и спутниковый анализ плотности льда во всём арктическом регионе. А ещё глянули на тренажёры, за которыми учатся и сдают экзамены операторы ядерной установки. На фото тренажёр, который дублирует пульт довольно старого ледокола 70-х годов, но ещё в ходу; а у новых дисплеи и трекпады везде. Так вот, работа этих операторов похожа на то, что нам показывали в сериале «Звёздный Путь», когда капитан просит машинное отделение дать мощности на варп-ядро, чтобы сделать быстрый скачок, и инженеры начинают быстро перебирать кнопки, а индикаторы менять своё состояние. Ледокол «Ленин» это первое в мире надводное атомное судно. Сейчас он снят с эксплуатации и превращён в музей. В то время для его работы требовался персонал порядка 250 человек. У современных ледоколов эта цифра около 50, хотя они больше, сложнее и мощнее, потому что много работы выполняет теперь автоматика. Ещё два интересных факта: 1. Ледоколу часто нужно рывками с разбегу преодолевать какой-то особо сложный участок, и именно поэтому установка у него электрическая, а не прямой привод от турбин реактора. Электричество даёт большую динамику. 2. Если ледокол застрял во льдах, у него есть специальная система изменения центра тяжести, позволяющая ему раскачиваться вперёд-назад и влево-вправо, чтобы чуть-чуть освободиться, а дальше уже рывками выбраться. В общем и целом понравилось. Я бы и сам с удовольствием съездил, а тут ещё и на работе предложили. Но в Мурманске и вообще за Полярным Кругом ещё много всего можно посмотреть, это уже в личном порядке надо будет. #travel#life

Hashtags

Резултати

Намерени 6 подобни публикации

Търсене: #servers

当前筛选 #servers清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #196 · 28.11.2016 г., 03:42

http://asyncio.readthedocs.io/en/latest/webscraper.html #Web#scraping means downloading multiple web pages, often from different #servers. Typically, there is a considerable waiting time between sending a request and receiving the answer. Using a client that always waits for the server to answer before sending the next request, can lead to spending most of time waiting. Here asyncio can help to send many requests without waiting for a response and collecting the answers later. The following examples show how a synchronous client spends most of the time waiting and how to use asyncio to write asynchronous client that can handle many requests concurrently.

djangoproject

@djangoproject · Post #327 · 30.04.2017 г., 01:28

https://www.tutorialspoint.com/python/python_networking.htm Python provides two levels of access to network services. At a low level, you can access the basic #socket support in the underlying operating system, which allows you to implement #clients and #servers for both connection-oriented and connectionless protocols.

djangoproject

@djangoproject · Post #559 · 25.01.2018 г., 09:12

https://github.com/mehrdadrad/pubdns pubdns is a library for python to have more than 28K public #dns#servers from 190+ countries at your #python script. it works based on the public-dns.info collected data and there is a wrapper based on the dnspython to resolve all type of dns records through these public dns server smoothly. #imp

djangoproject

@djangoproject · Post #463 · 10.10.2017 г., 14:08

https://uwsgi-docs.readthedocs.io/en/latest/ The uWSGI project The #uWSGI project aims at developing a full stack for building #hosting services. Application #servers (for various programming languages and protocols), proxies, process managers and monitors are all implemented using a common #api and a common configuration style. #python

djangoproject

@djangoproject · Post #437 · 11.09.2017 г., 19:13

https://httpie.org/ #HTTPie consists of a single http command designed for painless debugging and interaction with HTTP #servers, #RESTful#APIs, and web services: Sensible defaults Expressive and intuitive command syntax Colorized and formatted terminal output Built-in JSON support Persistent sessions Forms and file uploads HTTPS, proxies, and authentication support Support for arbitrary request data and headers Wget-like downloads Extensions Linux, Mac OSX, and Windows support And more…

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15116 · 03.09.2025 г., 12:00

#other#ai#anthropic_claude#awesome#context#mcp#model_context_protocol#servers#tool_use#tools Model Context Protocol (MCP) is an open standard that lets AI models securely connect to various data sources and tools, like files, databases, APIs, and cloud services, to get real-time, relevant information. This helps AI give more accurate, up-to-date, and context-aware answers, reducing repeated data processing and improving efficiency. MCP also supports automation of complex workflows and integration with many platforms, making AI more powerful and flexible. However, running MCP servers requires careful security measures to avoid risks like unauthorized code execution. Using MCP can save time, reduce costs, and enhance AI capabilities for tasks like chatbots, data analysis, and system control. https://github.com/appcypher/awesome-mcp-servers