TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #329 · 12 јан.

Сделал простой скрипт для управления температурой кулера Raspberry Pi. - Зачем? Их же полно готовых! Даже дефолтные инструменты есть. Хотелось сделать этот велосипед по-своему 😁 ▫️Пороговых температур две: Одна контролирует момент включения, другая выключения. Например, выше 80 - включаем. Остыл до 50 - выключаем. ▫️ Значения пороговых температур заипсывается в специальном файле и считывается каждый раз при проверке темературы без рестарта сервиса. Исходники и схема. https://github.com/paulwinex/rpi_fan_control ЗЫ. В схеме присуствует сопротивление. Это требуется только если нужно уменьшить скорость вращения кулера. Мой на полных оборотах сильно гудит, пришлось поставить. #sources#rpi

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #langmanus

当前筛选 #langmanus清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow