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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1073 · 12.02

Во втором сезоне «Игры в кальмара» показано ещё больше дворовых южнокорейских игр, о которых я раньше не слышал. Но, похоже, что любому местному это всё хорошо знакомо, а персонажи обсуждали там, как они играли в это в детстве. Интересно, что такие вещи, по-видимому, не особо проникают в чужие культуры. Я нашёл только три знакомых механики: первая игра с куклой это наше «Море волнуется раз»; игра с каруселью это наша игра с беготнёй вокруг стульев, которых меньше на один, чем игроков; а набивание какой-то мягкой фигни на ноге это «сокс» :) Пофантазировал о том, как бы мог выглядеть такой сериал на основе нашей русской традиции дворовых игр. Называлось бы «Игра в квадрат». «Вышибалы» — игроки бегают между двумя рядами ведущих. У ведущих мячи с взрывчаткой, попадание убивает игрока. «Земельки» — если игрок теряет свою землю, его сдавливают стенками пропорционально оставшейся площади. «Жмурки» — у ведущего шприц с ядом, если догнал, то игроку конец. «Классики» — над пропастью с лавой. «Резиночки» — провода под напряжением. и так далее. Финал, собственно, игра в квадрат. Кто пропускает мяч, того убивают, квадрат превращается в треугольник, потом в прямоугольник. #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