Laziz blogs
@laziz_blogs · Post #615 · 03/23/2026, 07:47 PM
#day16 1) calorie intake 1572 kcal 2100 (daily limit) - 528 (remain) = 1572 kcal 2) calorie burn ≈2165 kcal 3) kcal deficit ≈593
Hashtags
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Find similar content
Source channel @githubtrending · Post #14693 · May 10
#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
Results
3 similar posts found
Search: #day16
当前筛选 #day16清除筛选
Тексты Тела
@textytela · Post #457 · 03/03/2024, 11:36 AM
В каждом дне есть что-то по имени Навсегда. Мэри Оливер (пер. Н.Пресс) Всё, что было сломано, забыло свою сломанность. Теперь я живу в небесном доме, в каждом окне - солнце. И ты. Прикосновения, истории. Такие земные и такие небесные. Невероятно, но это так. В каждом дне есть что-то по имени Навсегда. #49daysforfreedom#day16
Hashtags
Media maps 🌏
@mediamaps · Post #276 · 11/16/2025, 02:06 PM
Тема шестнадцатого ноября — ячейка. Вспоминаем о картах, состоящих из небольших дискретных элементов. Для сегодняшней карты автор скачал с data.mos.ru данные о земельных участках, выставленных на торги. Затем построил на Москву гексагональную сетку с площадью ячейки в 25 км², провёл агрегацию и посчитал для каждой ячейки количество участков и их среднюю стоимость. В центре каждой ячейки построена окружность, отображающая вычисленные показатели через её цвет и размер. Оказалось, что большинство самых недорогих участков находится в Новой Москве. А вот дорогие расположены не только в центре: активно продаются участки на востоке города. #30DayMapChallenge#Day16#Cell#Cartography#GIS