@thedevs · Post #1159 · 29.06.2018 г., 18:52
A plain English introduction to JSON web tokens (JWT): what it is and what it isn’t. #article#jwt#security#coding#js @thedevs https://kutt.it/ibVW1N
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #977 · 30.04
В технологической стартап-среде появился новый тренд: ИИ-гаджеты. Больше всего внимания на текущий момент привлекли два проекта. Humane AI Pin (справа) — коробочка размером с футляр для TWS наушников, вешается на одежду, имеет на борту камеру, микрофон и мини-проектор (высвечивающий простенькое монохромное меню на ладонь). Подразумевается, что ты можешь нажать кнопку и дальше либо задать устройству любой вопрос, в том числе требующий изображения с камеры (например "Что за модель автомобиля передо мной?"), либо попросить устройство сделать что-то, что просят у человека-ассистента: отправить почту, поставить напоминание и так далее. Понятно, что запросы через интернет уходят куда-то в GPT-подобную модель. Rabbit R1 (слева) — коробочка размером с пачку Беломора, имеющая дисплей, кнопку, камеру с микрофоном и скролл-колесо. Разработчики заявляют, что придумали нечто под названием Large Action Model (LAM) — специальную нейросетку, которой можно скормить интерфейс любого приложения, и она за тебя сможет в этом приложении выполнить любой набор действий, как если бы ты попросил об этом человека. Ну и функциональность ответов на вопросы тоже присутствует, конечно. Опять же, через симку с выходом в сеть. Так вот, примечательно то, что эти устройства, судя по всему, такой же маркетинговый фейк, как и почти всё, что связано с ИИ за последний год-два. Во-первых, они вышли чудовищно сырыми: оба уже продаются и оба содержат 5% от ожидаемых функций, да и те выполняют крайне плохо. Во-вторых, что важнее, они то себя позиционируют совсем не как краудсорсинговые проекты под возможное будущее развитие. Humane, например, привлёк и потратил почти $300 млн на обещаниях инвесторам, но продукт до сих пор неюзабелен, и ему нужно ещё больше денег и больше времени. R1 так вообще, по косвенным признакам, либо не содержит никакой LAM, либо она у разработчиков не завелась, поэтому они просто написали руками скрипты автоматизации действий для четырёх приложений, работающие очень топорно. Причём, и там и там идея то на самом деле нормальная: полноценный ИИ-ассистент, который может многое, для чего раньше использовали ассистента-человека. И у больших языковых моделей типа GPT вполне достаточно степени понимания речи, чтобы обладать потенциалом для реализации этой функции. Но правила капиталистического рынка диктуют необходимость начать рекламу и продажи раньше, чем гипотеза подтвердится. #gadgets
Hashtags
Търсене: #jwt
@thedevs · Post #1159 · 29.06.2018 г., 18:52
A plain English introduction to JSON web tokens (JWT): what it is and what it isn’t. #article#jwt#security#coding#js @thedevs https://kutt.it/ibVW1N
@djangoproject · Post #389 · 21.07.2017 г., 15:12
https://thinkster.io/topics/django Looking to build #fullstack apps with #Django? Looking to build a production ready Django #JSON#API? Building a Production Ready Django JSON API 🔸Setting up #JWT Authentication 🔸Profiles 🔸Articles 🔸Comments 🔸Following 🔸Favoriting 🔸Tagging 🔸Pagination 🔸Filtering 🔸Conclusion Configuring Django Settings for Production Building #Web#Applications with Django and #AngularJS 🔸Learning Django and AngularJS 🔸Setting up your environment 🔸Extending Django's built-in User model 🔸Serializing the Account Model 🔸Registering new users 🔸Logging users in 🔸Logging users out 🔸Making a Post model 🔸Rendering Post objects 🔸Making new posts 🔸Displaying user profiles 🔸Updating user profiles 🔸Congratulations, you did it!
@githubtrending · Post #15066 · 16.08.2025 г., 12:30
#python#agents#ai#api_gateway#asyncio#authentication_middleware#devops#docker#fastapi#federation#gateway#generative_ai#jwt#kubernetes#llm_agents#mcp#model_context_protocol#observability#prompt_engineering#python#tools The MCP Gateway is a powerful tool that unifies different AI service protocols like REST and MCP into one easy-to-use endpoint. It helps you manage multiple AI tools and services securely with features like authentication, retries, rate-limiting, and real-time monitoring through an admin UI. You can run it locally or in scalable cloud environments using Docker or Kubernetes. It supports various communication methods (HTTP, WebSocket, SSE, stdio) and offers observability with OpenTelemetry for tracking AI tool usage and performance. This gateway simplifies connecting AI clients to diverse services, making development and management more efficient and secure. https://github.com/IBM/mcp-context-forge