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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #157 · 12.01

На рынке удивительная ситуация с этим кризисом чипов: у людей есть деньги и желание купить товар, а у компаний есть производство и желание продать. Но товар не могут сделать и поставить. Кстати, что странно, компании даже в условиях дефицита не повышают официальную цену, хотя именно так капитализм должен был бы в норме решать эту проблему. В итоге, мы получаем паразитическую сторону капитализма — появляются перекупщики, которые делают наценку 50-100% и даже более. С автомобилями (да, новые автомобили тоже внезапно в кризисе) такая перепродажа, вероятно, не очень прокатывает. Но приставки и видеокарты попали под ситуацию очень заметно. В идеале и производителям и легальным магазинам нужно продать товар по возможности сразу целевому пользователю. Как это сделать? Магазины в России в конце прошлого года попробовали анализировать аккаунты покупателей и вручную звонить людям, попавшим под некий профиль (например, если человек купил много геймерских товаров), предлагая им PlayStation 5. Кажется, сработало это не очень хорошо. Во-первых, многие, кто очень хочет, так и остались без приставки. Люди буквально днями и неделями мониторят все возможные сайты в надежде поймать заветную «плойку». Иногда удается, но чаще нет. Во-вторых, магазины всё равно попадают на тех, кто в итоге продаст товар с наценкой. Например, два разных магазина могут продать одному и тому же человеку. Или — так было в моём случае — магазин предложил мне только дисковую версию, я её купил и продал ровно так, чтобы компенсировать наценку на бездисковую, которую на самом деле хотел. Впрочем, я купил бездисковую не у таких потерявших берега перекупщиков, какие обитают в России, а за границей, и наценка была небольшая относительно состояния рынка. И вот здесь привязка устройств к человеку по каким-нибудь идентификационным данным на самом деле могла бы сыграть в плюс. В магазине, кстати, приставку продали только при личной явке и только при предъявлении паспорта, и это после их же звонка с предложением. Но можно пойти дальше: прямо при покупке привязывать аккаунт к конкретной персоне, и так, чтобы его нельзя было отвязать, например, в течение года. Это конечно упрощённая и идеализированная модель, но суть ясна: сделать скорую перепродажу невыгодной или даже невозможной. Год назад казалось, что через год то уж точно приставки для всех будут. Я поэтому тогда и не купил. А в действительности через год стало только сложнее достать. Посмотрим, что будет ещё через год. #life#gadgets

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