Мастерская 1/4
Наконец доделали ремонт на втором балконе. Это был не самый простой процесс, на который я убил свой майский отпуск, несмотря на то, что работы выполняла фирма. А для установки декоративной рейки пришлось смоделировать и напечатать для рабочих на 3D-принтере специальные шаблоны по разметке и позиционированию.
Дизайн придумали вместе с Юлей. Сейчас начал создавать в этом помещении свою мастерскую: хранение инструмента, деталей, место для пайки и других работ, зоны под 3D-принтеры и может другие небольшие станки.
Да, знаю, что вы подумали — такое красивое помещение и под мастерскую. И я даже согласен с этим. Но мастерская нужна, других мест под неё нет (если не считать абсурдные варианты типа "идти зимой в гараж каждый раз, когда нужно что-то припаять). Поэтому всё буду делать так, чтобы максимально не повредить оформление: всё будет навесное и демонтируемое.
Буду показывать, что получается, stay tuned.
#diy#life
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
#Easy#Credit#T#i#ch#nh#s
Join the Easy Credit - Tài chính số beta on ✈️#TestFlight
🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/B8XYxOWV
Shared by Dimitri
#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