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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1106 · 12.06

Две новости последних дней: 1. Гильдия актёров озвучки видеоигр в США закончила годовую забастовку, выбив себе особые условия по использованию их голосов в ИИ 2. Крупнейшие медиагиганты Disney и Universal подали в суд на Midjourney за незаконное использование их изображений в обучении нейросети Обычно в таких темах люди делятся на две группы. Одна говорит, что ИИ обучается как и человек, только быстрее, поэтому подобные запреты приближаются по смыслу к запрету людям обучаться на работах других людей, что немыслимо. Другая говорит, что ИИ комбинирует кусочки существующих данных, просто очень хитрым образом, но всё равно это нарушение, потому что человек тоже не может вырезать кусок чужого изображения и где-то его использовать, не имея на это прав. Я считаю, что у нас на лицо сценарий романа Стругацких «Далёкая радуга» — человечество кинулось лавинообразно исследовать и расширять некоторое явление, для которого не изучены последствия и не выработаны правила и меры предосторожности. У нас нет ни хорошей юридической практики обращения с нейросетями, ни защиты от возможного коллапса экономики из-за потери сотен тысяч рабочих мест, ни контроля за данными в интернете, которые постепенно превращают поисковые выдачи текста, картинок и видео в неконтролируемый мусор. Да, корпорациям очень хочется понастроить себе датацентров с ИИ, чтобы выгнать людей и не платить зарплаты. Иронично, что другие крупные корпорации сейчас этому частично противятся, но, я вас уверяю, тому же Диснею абсолютно плевать на своих художников, и они тоже с радостью заменят их на тот же Midjourney, как только нейросети поднимутся ещё на пару градаций по качеству и предсказуемости. Окей, когда ИИ заменит программистов, никто не будет особо горевать из-за исчезновения дорогих зажравшихся айтишников-выскочек. Но с художниками ситуация сложнее. В теории мы рискуем потерять огромный пласт человеческой культуры, потому что работа людей-художников перестанет цениться, а сами художники не смогут эффективно презентовать себя в потоке нейрошлака. И с этой позиции конкретно сейчас Дисней с Юниверсалом делают благое дело. Вот только, по-видимому, они сильно опоздали. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 6 подобни публикации

Търсене: #cache

当前筛选 #cache清除筛选
infosecurity

@tg_infosec · Post #3205 · 15.05.2025 г., 08:31

🧩 По полочкам. Кэширование. • Логически кэш представляет из себя базу типа ключ-значение. Каждая запись в кэше имеет “время жизни”, по истечении которого она удаляется. Это время называют термином Time To Live или TTL. Размер кэша гораздо меньше, чем у основного хранилища, но этот недостаток компенсируется высокой скоростью доступа к данным. Это достигается за счет размещения кэша в быстродействующей памяти RAM. Поэтому обычно кэш содержит самые “горячие” данные. • Если тема для вас показалось интересной, то вот очень объемная статья о том, как работает кэширование. Всё по полочкам, с картинками и примерами. ➡️https://pikuma.com/blog/understanding-computer-cache #cache

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #560 · 25.01.2018 г., 11:55

https://realpython.com/blog/python/caching-in-django-with-redis/ Caching in #Django With #Redis Application performance is vital to the success of your product. In an environment where users expect website response times of less than a second, the consequences of a slow application can be measured in dollars and cents. Even if you are not selling anything, fast page loads improve the experience of visiting your site. Everything that happens on the server between the moment it receives a request to the moment it returns a response increases the amount of time it takes to load a page. As a general rule of thumb, the more processing you can eliminate on the server, the faster your application will perform. Caching data after it has been processed and then serving it from the #cache the next time it is requested is one way to relieve stress on the server. In this tutorial, we will explore some of the factors that bog down your application, and we will demonstrate how to implement caching with Redis to counteract their effects.

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3997 · 25.12.2025 г., 00:26

WordPress 头部插件曝 9/10 分高危漏洞,官方连发三补丁全失效 WordPress 缓存插件 W3 Total Cache 遭遇严重安全漏洞(CVE-2025-9501),该插件安装量超过100万。漏洞源于插件处理动态内容时使用 PHP 的 eval() 函数,允许攻击者通过在评论中注入代码执行恶意指令。研究人员指出,W3 Total Cache 针对该漏洞发布的2.8.13、2.8.14和2.8.15三个补丁均未能有效修复,存在逻辑缺陷可被绕过。漏洞利用需要攻击者获取 W3TC_DYNAMIC_SECURITY 安全令牌,且网站需允许未登录用户发布评论并开启页面缓存功能。安全专家建议管理员立即审计安全令牌的唯一性,限制未验证用户的评论权限,并审查近期评论日志。IT之家 🏷#W3#Total#Cache#CVE#WordPress 📢频道👥群组📝投稿

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

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15029 · 05.08.2025 г., 11:30

#java#cache#caffine#data#draft#fetch#graphql#immer#immutable#immutable_collections#immutable_datastructures#java#jdbc#kotlin#orm#orm_framework#orm_library#orms#redis#redis_cache Jimmer is a powerful and advanced ORM (Object-Relational Mapping) framework for Java and Kotlin that lets you easily read and write complex data structures without needing to predefine their shapes. It supports dynamic multi-table queries, automatic SQL optimization, and efficient saving of incomplete or nested objects. Jimmer also generates type-safe DTOs (Data Transfer Objects) for complex queries and updates, avoids common problems like "N+1" queries, and offers strong caching and GraphQL support. This means you can build complex business logic faster and with less hassle, improving both development speed and code quality. It works well with modern IDEs and supports both Java and Kotlin seamlessly. https://github.com/babyfish-ct/jimmer