TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #182 · 16 ное.
По аналогии с PEP у Django есть DEP. Самый интересный для меня на данный момент на это DEP 0009: Async-capable Django. Он про то, как будет внедряться поддержка аснихронности. Начиная с версии 3 в Django начали появляться асинхронные плюшки. Это всё еще мало чтобы делать асинхронное приложение, но долгий путь начинается с одного маленького шага! Всё должно пройти в несколько этапов и к 4й версии обещают сделать Django асинхронным! Что это даёт разработчикам в случае если весь фреймворк станет поддерживать async? - Ускорение работы web-приложения? Если правильно писать асинхронный код, то да. - Усложнение кода? Возможно, но фреймворк на то и фреймворк, чтобы прятать сложности где-то внутри. Надеюсь код усложнится не сильно, посмотрим... И когда нам этого ожидать? Судя по этой схемкеDjango 4 выйдет в Декабре 2021 года. А это значит, что у вас есть примерно год чтобы научиться понимать асинхронный код, если еще не умеете😁 #django#pep
Пребарај: #planning
@amazingeo · Post #212 · 10.09.2025 г., 16:12
🌍 Milan has over 3 million trees as part of its city plan, giving it more trees than people. Urban forests like this reduce heat, clean air, and boost well-being for city residents. ✨ #cities⚡#sustainability⚡#planning⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍
@amazingeo · Post #104 · 23.08.2025 г., 20:12
🌍 Hong Kong’s extensive network of elevated walkways—some stretching over 800 meters—lets people travel between major buildings without ever touching the street, maximizing space in the crowded city. ✨ #urban⚡#planning⚡#cityscape⚡#infrastructure⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍
@githubtrending · Post #14639 · 27.04.2025 г., 13:00
#python#agent_computer_interface#ai_agents#computer_automation#computer_use#grounding#gui_agents#in_context_reinforcement_learning#memory#mllm#planning#retrieval_augmented_generation Agent S2 is a smart AI assistant that handles computer tasks by breaking them into smaller steps and using specialized tools for each part, making it highly adaptable and efficient across different systems like Windows and Android. It outperforms other AI tools in completing complex tasks, learns from experience, and adjusts plans as needed, helping users automate digital work more reliably and effectively. https://github.com/simular-ai/Agent-S