TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1029 · 17.10

TW: нудный гик-стафф про бытовую технику. Кофемашина в какой-то момент не включила индикатор переполненности контейнера для жмыха. Это странно, поэтому я стал разбираться. Вообще, техника редко глючит непонятным образом и ведет себя хаотично. Всегда есть какая-то причина. При отладке программы это тоже надо всегда помнить. Как машина узнаёт, что контейнер полон? Никак. У контейнера есть герконовый датчик, показывающий факт его установки в корпус. Когда ты его вытаскиваешь, машина думает, что ты его очистил. А дальше программа просто знает, что одинарный кофе наполняет контейнер на X, двойной на 2X, а вместимость nX. Что произошло: я открыл контейнер посмотреть, заполнен ли он целиком. А потом закрыл обратно, не очистив. В оценке уровня жмыха появилась аддитивная погрешность. Если позволить человеку ввести систему в неправильное состояние, он рано или поздно это сделает. Кстати, по той же причине мне нравится DDD как архитектура для энтерпрайз разработки: если всё правильно спроектировать, то программист слоя приложения, который является "пользователем" домена, не сможет сломать состояние сущностей и агрегатов. В общем, в машине не хватило защиты от дурака. Как бы я решал эту задачу? Сходу приходит в голову какой-нибудь оптический датчик в верхней части контейнера. В худшем случае он запачкается и сработает ложно-положительно, что вызовет необходимость для пользователя лишний раз почистить контейнер. Но ТРИЗ намекает нам на другой подход. Можно попробовать полностью исключить появление жмыха. Так устроены, например, капсульные машины. У нас такая была, но перешли на зерновую, потому что вкусный качественный кофе в зёрнах на порядки дешевле, чем в капсулах, а пьем мы его много. Особенно кофе с молоком, для которого в капсулах просто концентрат, а не настоящее молоко. Если исключить жмых нельзя, то нужно сделать его удаление неотъемлемой частью процесса обслуживания машины. Думаю, я бы попробовал объединить конструктивно контейнер для зёрен и для жмыха, и рассчитать объёмы так, чтобы второго хватило на один цикл траты первого. Тогда даже датчики не нужны: кончились зёрна, и ты неизбежно достаешь контейнер и очищаешь. Сфоткал для вас чашечку ароматного капучино. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025 г., 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid