(UA) IT/Tech Ukrainians in Canada
-
Привіт, Різниці: Webflow всередині генерує звичайний чистий html + css Framer побудований на базі і генерує react. 1. Експорт коду Webflow можна експортувати html css сторінок і поставити на власний хостинг. Framer - неможливо експортувати код, хостинг тільки на платформі. 2. CSS (стилі) Framer - workflow більше нагадує figma. Панель контролю стилів більш абстрактна. Нагадує tailwind + react, де ви стилюєтє компонент, а не css class. Webflow - більш традиційна панель керування стилями, базується на називному css, ви стилюєте класи і можете додавати їх до елементів. 4. Інтеграції і плагіни Webflow має e-commerce, та багато різних плагінів. Framer - молодший, менше плагінів. Обидва мають figma інтеграцію. 5. Темплейти Як на мене в фреймер професійні темплейти набагато кращий дизайн і анімації. 6. Кошти та час Framer може бути дорожчим за вебфлоу, якщо треба хостити лендінг безкоштовно, тоді вебфлоу бо можна зробити code export і поставити на власний хостинг. Якщо треба зібрати максимально швидко гарний лендінг за 1 день, тоді framer + придбати темплейт. Ps Якщо вам цікаві no-code builder Подивіться також на Plasmic Open Source, custom code export, your own data fetching, your own code component import, integration with existing app.
-
Что это у птицы в лапах?
-
Это помощь от партнёров летит
-
🌎🌏🌍 Якщо порівняти Золото з акціями американських компаній (таких як Microsoft, Apple, Nvidia, Alphabet, Amazon)? 🏆Золото продовжує помітно випереджати ринок акцій найбільших компаній США (фондовий індекс S&P 500) цього року. І це, незважаючи на те, що індекс знову показує рекорд за рекордом. 👆На графіку - зростання Золота та SP500 у % з початку року. 🎡 Bloomberg відзначає зростання волатильності перед виборами в США майже у кожному класі активів. Експерти відзначають, що на ринках зараз дуже високі бичачі настрої та, водночас, високий рівень невизначеності, що є рідкісним явищем. ⬇️ Євро/Долар: 1.09 ⬆️ Біткоїн = 65800$ ⬆️ Золото = 2650 $/унція. ⬆️ S&P500 =5857
-
Давай я спробую ще раз 😊 Отже, ти питаєш чатгпт, "чи правда, шо для менеджерів важливо тільки те, шоб тім мембери вкладались в естимейти, а все інше неважливо" Шо відбувається далі: є деякий набір даних, на якому тренована конкретна модель, яку ти питаєш. В нього потенційно входять: - пости в соцмережах та на форумах - самих менеджерів, тім мемберів та бог зна кого ще - статті на умовних форбс, які про це пишуть - можливо, якісь психологічні дослідження В цьому наборі даних є ціла купа того, що може зробити їх недостовірними: - чи правду пишуть менеджери, тім мембери та інші про те, шо "важливо" - хто і за якої мети писав статті на форбсах, і якими джерелами користувався, щоб зробити якісь висновки - яка методологія, семпл сайз, нюанси і все таке інше в психологічних дослідженнях Потім, на основі цього набору даних, за допомогою деяких (невідомих нікому) алгоритмів та налаштувань, мовна модель видає тобі те, шо вона вважає статистично найвірогіднішою відповіддю. Тобто, ти задаєш питання, відповідь на яке може бути прямо протилежною в залежності від цілої купи факторів, починаючи від власне якості та кількості першоджерел даних, закінчуючи налаштуваннями, алгоритмами, нюансами самої моделі. І потім ти пишеш "осьо чатгпт мені сказав, шо воно ось так" 😊 Єдиний, хто може відповісти на питання "шо турбує менеджерів" - це сам менеджер, бажано після деякої (але не надмірної) дози алкоголю, шоб розв'язати язика; бажано, хоча б десяток з них, шоб скласти хоч поганеньку статистику. Інфа від чатгпт - це навіть не апроксимація цієї відповіді, це просто пальцем в небо - може співпасти з реальним станом речей, а може бути прямо протилежною.
-
Попросил чатЖПТ чтоб описал как он работает наверное
