TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Источник @Veget · Post #708 · 20 авг.
Булочки-косички 💛 Ингредиенты: - 2 стакана остывшей кипяченой воды - 5 стаканов пшеничной муки грубого помола - щепотка пищевой соды - кукурузное рафинированное масло (можно другое) - соль - по желанию и вкусу (1 стакан - 200 мл) Приготовление: 1. Смешиваем муку, воду, 1 ст.л. растительного масла, соду и соль. Хорошо перемешиваем. Должно получится не жидкое тесто, из которого можно сформировать косички, если тесто слишком сильно липнет к рукам, то добавьте ещё муки и немного растительного масла. 2. Из полученной массы формируем булочки-косички и укладываем на противень, смазанный растительным маслом. Сверху булочки-косички можно немного посыпать сахаром (по желанию). 3. Дальше противень с булочками кладём в заранее разогретую духовку. 4. Делаем булочки примерно 25-30 мин при 180 градусов до готовности. Все зависит от самой печки, могут приготовиться быстрее. В целом получилось около 20 таких булочек-косичек. #рецепт
Hashtags
Поиск: #runtime
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
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, 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