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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #972 · 15.04

Обновил ноут, так что для истории выложу крышку старого. По наклейке на каждый конкурс, хакатон и айти-конференцию, где я принял участие, выиграл, был жюри и так далее. Целые слои истории. Смотришь и вспоминаешь то бессонную ночь в Салехарде на хакатоне ЯНАО, то кофе с чак-чаком в Казани на финале Цифрового Прорыва, то огромный призовой фонд в SmartMarket и ещё бОльший в "Код Петербурга"... Новый ноут побольше и на крышке у него места пока очень много, будем продолжать :) Кто не знает, почти со всех интересных хакатонов и конкурсов я пишу рассказы, например: • С первого раза взяли гран-при • Cамый большой хакатон в мире • Крупнейший европейский хак Junction • Конкурс для разработчиков на 2.5 млн рублей и другие #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #runtime

当前筛选 #runtime清除筛选
Go

@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

Go

@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

GitHub Trends

@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