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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1077 · 22.02

Освоил тут OpenSCAD, и есть в этой простоте что-то приятное, конечно. Помню, когда первый раз его открыл, подумал, зачем мучиться со всякой математикой и преобразованиями простых фигур, когда можно мышкой в Компасе нарисовать проще и не хуже. Но вот понадобилось массово генерировать похожие модельки с разными размерами, и тут конечно ни Компас ни платный заморский софт ничего хорошего не предлагает. Пришлось углубиться в преобразования простых фигур, и даже понравилось. Ничего лишнего: шар, цилиндр, куб, булевы операции, изменение пропорций. Ну есть еще всякие фишки типа суммы Минковского, но всё равно это почти разговор со стереометрией тет-а-тет. На видео пробный шар по одной моей идее, буду развивать. #diy#hobby#окр

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #memcached

当前筛选 #memcached清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #411 · 13.08.2017 г., 12:08

http://sendapatch.se/projects/pylibmc/ #pylibmc is a client in Python for #memcached. It is a wrapper around TangentOrg‘s libmemcached library. The interface is intentionally made as close to python-memcached as possible, so that applications can drop-in replace it. pylibmc leverages among other things configurable behaviors, data pickling, data compression, battle-tested GIL retention, consistent distribution, and the binary memcached protocol.

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14772 · 01.06.2025 г., 00:00

#cplusplus#cache#cpp#database#fibers#in_memory#in_memory_database#key_value#keydb#memcached#message_broker#multi_threading#nosql#redis#valkey#vector_search Dragonfly is a modern in-memory data store compatible with Redis and Memcached, offering up to 25 times higher throughput and better cache efficiency while using up to 80% fewer resources. It scales well with larger servers, supports many Redis commands, and features a unique, memory-efficient cache and fast snapshotting. Dragonfly provides low latency, high performance, and is easy to configure with familiar Redis options. Its design ensures atomic operations and efficient resource use, making it ideal for fast, cost-effective cloud applications needing real-time data access and high scalability. This means you get faster, more efficient caching and data handling with minimal changes to your existing setup[5][2][4]. https://github.com/dragonflydb/dragonfly