TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #323 · 9 авг.

Приветствую подписчиков. Я даже несколько удивлён как это вы еще не разбежались 😻)) Многие мне пишут в личку с вопросом "Где брать курсы если сайт закрылся?". Отвечаю — сайт не закрылся❗️ Ввиду некоторой обстановки 💣⚔️🚓💥 мой хостинг (Украинский кстати) немножко "закончился". Мой хороший знакомый, админ данного хостинга, включил мой сервер на пару часов и я скачал все данные. После чего создал новый сервер в Европе и поднял там сайт. На данный момент я закончил настройку и теперь сайт снова доступен. А так же добавил домен COM, для тех у кого RU блокируют. Теперь сайт доступен по адресам: https://cgninjas.ru/ https://cgninjas.com/ (возможно на com почта не будет работать) Также просят выложить всё на Youtube или на Torrent. Да я не против, только исходники у меня пропали вместе с HDD, так что надо потратить немало времени чтобы скачать, систематизировать и залить. Если вдруг выкрою недельку на это, то обязательно сделаю))) ▫️Погодите, а что с каналом? он тоже всё? Нет, ввиду всё тех же событий 💥 потух творческий запал, и мотивация пропала... Но идеи есть, заготовки тем тоже. Возможно, я жду хороших новостей. Обязательно продолжу серию заметок... надеюсь скоро. А до тех пор я не хочу вас раздражать глупой рекламой глупых каналов (которые запрудили телеграм и предложения которой приходят регулярно) а лучше просто помолчу. "Благодарим за понимание ©" ЗЫ. Не пишите пжлст в личку, есть чат для этого ➡️CGNinjasChat #offtop

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #dapr

当前筛选 #dapr清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#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