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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3913 · 12 янв.

​​​​🔥​​Искусственный интеллект с примерами на Python Джоши Пратик — специалист по проблемам искусственного интеллекта, автор пяти книг и постоянный докладчик на конференциях TEDx. В своей книге он разбирает следующие практические темы: — Создание интеллектуальных рекомендательных систем — Построение автоматизированных систем распознавания речи — Основы эвристического поиска и генетического программирования — Разработка игр с использованием искусственного интеллекта — Создание интеллектуальных приложений, связанных с обработкой изображений, текста и последовательных данных — Алгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основе Автор: Джоши Пратик Год: 2019 Скачать книгу #python#нейронки

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #superagent

当前筛选 #superagent清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026, 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