TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3191 · 30 авг.

​👨‍💻Учимся работать в терминале Linux В какой-то момент вам придется заливать свой проект на продакшн сервер, и так вышло, что большинство серверов на Линуксе. Поэтому каждому разработчику просто необходимо научится работать с терминалом. Помимо базовых операций, в видео также рассмотрены установка популярных баз данных и запуск задач по расписанию. 1. Навигация по файловой системе [7:01] 2. Операции с файлами и папками [7:33] 3. Команда Grep: поиск по файлам и папкам [11:37] 4. Aliases: как упростить работу в терминале [5:43] 5. Как установить MySQL на Ubuntu/Mint [4:16] 6. Как установить PostgreSQL на Ubuntu/Mint [2:35] 7. Crontab: запуск задач по расписанию [7:03] 8. Crontab: как запускать Python-скрипт по расписанию [18:04] #linux

Hashtags

Результаты

Найдено 3 похожих постов

Поиск: #runtime

当前筛选 #runtime清除筛选
Go

@golang · Post #58 · 22.04.2018, 20:22

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

Go

@golang · Post #64 · 21.06.2018, 16:17

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

GitHub Trends

@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