TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #120 · 17 јул.
Опубликовал для вас один из своих учебных проектов моего курса про PySide2 — LaunchPanel. Это панель, которая выезжает сверху экрана когда к ней подводишь курсор. Содержит кнопки для запуска любых команд. 🔸 можно добавить любые команды 🔸 одна кнопка может содержать много вариантов одной команды. Доступ к ним через контекстное меню 🔸 панель настраивается через файлы конфига Но самое главное в этом проекте то, что почти каждая строка задокументирована!😱 Что используется в проекте? 🔸 стилизация виджетов через StyleSheet 🔸 настройка отображения окна как панели без рамок, заголовка и всего остального 🔸 использование файлов конфига 🔸 HTML текст в виджетах 🔸 анимация свойств виджета (позиция и прозрачность) 🔸 реакция виджета на курсор 🔸 запуск подпроцессов 🌎 Исходники забираем здесь Смотрите, изучайте, пользуйтесь 😉 #qt#source
Пребарај: #runtime
@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
Hashtags
@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
@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