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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1149 · 10.09

На финале при этом быстро решались все проблемы и реализовывались хотелки. Организаторы профинансировали всем билеты и гостиницу (хорошую), а на месте готовы были помочь с чем угодно. У меня игрушка для ванн, я запросил аквариум, и его действительно купили и поставили. Не будь воды, демонстрировать лодку было бы бесполезно, а так и эксперты увидели, и дети с удовольствием поиграли. Всего представили, кажется, 59 стендов в пяти номинациях, но возможности посмотреть остальные у меня, к сожалению, не было. День был очень насыщенный, внимания прям много. Невероятно понравился состав экспертов: умные и приятные люди, преподаватели, профессора, деятели образовательной и воспитательной сферы, представители производств. Разных возрастов, у многих свои дети. Кто-то прям говорил, что его/её ребёнок точно хотел бы такую игрушку. Оценивали все аспекты: одни смотрели на дизайн, другие на интересность, третьи на физические параметры или экономику. Понравилась беседа с женщиной инженером-конструктором, прям обсудили близкие темы. И отдельными секциями была оценка группками детей, тоже разных, с разных регионов и разных возрастов. Кажется, целевая аудитория моей лодки это пацаны примерно начальной школы плюс-минус, потому что они чаще всего прибегали по многу раз и запускали. Забавный момент: я ушёл на обед, а мне организаторы пишут: «Не могли бы вы подойти на стенд, там интересуются?». Прихожу, а толпа ребят с громкими криками и вся мокрая устроила соревнование на количество поднятых жетончиков. Без меня разобрались, что это и как работает. Приятно :) Короче, весь день на ногах, весь день говорил, мокрый, постоянно боялся что механизм не выдержит (в итоге выдержал, но плавучесть ухудшилась, потому что какой-то из компонентов, видимо, медленно набирал влагу). Но очень много позитива даже от самого процесса, не говоря уже о церемонии награждения. Если доведут до тиража, напишу тоже об этом. И вообще было бы круто посмотреть изнутри на какое-нибудь такое производство. Очень надеюсь на экскурсию на завод и вообще участие в процессе. #gadgets#diy#hobby

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