TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #61 · 2 апр.
Ранее я уже упоминал о другой фишке из ˍˍfutureˍˍ , это оператор деления. from __future__ import division Суть проста. Раньше сложность типа данных результата поределялась типом самого сложного операнда. Например: int/int => int int/float => float В первом случае оба операнда int, значит и результат будет int. Во втором float более сложный тип, поэтому результат будет float. Если нам требуется получить дробное значение при делении двух int то приходилось форсированно один из операндов конверировать в float. 12/float(5) => float Но с новой "философией" это не требуется. В Python3 "floor division" заменили на "true division" а старый способ теперь работает через оператор "//". >>> 3/2 1.5 >>> 3//2 1 То есть теперь деление int на int даёт float если результат не целое число. В классах теперь доступны методы __floordiv__() и __truediv__() для определения поведения с этими операторами. Данный переход описан в PEP238. #pep#2to3#basic
Пребарај: #harness
@abmedia_news · Post #23709 · 07.04.2026 г., 13:34
【🚀AI 人工智慧｜Agent Harness 才是關鍵：為什麼同一個 AI 模型在不同產品表現天差地遠 】 #Agent#Harness#AI 📍請見報導： https://abmedia.io/agent-harness-engineering-why-same-model-different-performance 📍訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
@abmedia_news · Post #23801 · 11.04.2026 г., 09:30
【🚀AI 人工智慧｜Harness Engineering 是什麼？AI 的下一個戰場不是模型，而是模型外面的那層架構 】 #Harness#Engineering#AI 📍請見報導： https://abmedia.io/harness-engineering-ai-agent-framework-explained 📍訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
Hashtags
@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
@desi_memes_funny_jokes · Post #5101 · 31.07.2024 г., 08:22
#TransformAnger#FuelForSuccess#Harness TheEnergy #PassionDriven#Success Mindset #RiseAboveChallenges #HappinessJourney#PracticeMakesPerfect#Mindfulness#Gratitude#KindnessMatters#JoyfulMoments#PersonalGrowth#HappinessIsAChoice#SpreadLove#LiveFully#MotivationalStudio#AashiqShekhMotivational#FitnessFuelHub#RemixedRhymes#LaughingStudio
Hashtags