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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #217 · 12.02

Попробовал Obsidian. Это такой заметочник. И в итоге буду переходить на него с Notion. Вообще, с заметочниками дела плохи. Когда-то появился Evernote и занял лидирующее положение на рынке даже при всём своём неудобстве. Он кривой, кроссплатформенность реализована плохо (на части платформ то те, то другие функции недоступны), система организации урезана и приводит к беспорядку, а в клиентах много визуального мусора в UI. И тем не менее, это был один из первых облачных заметочников — важный шаг для рынка. Удивительно, как долго человечество шло к идее, что нужно сделать «Блокнот», но под все платформы, включая телефоны, и с синхронизацией через сеть. Потом пришел Notion, который поначалу топтался на месте из-за сомнительной ценовой политики. Но в результате правильных реформ стал процветающим стартапом, использующимся сейчас в огромном количестве команд и проектов. Даже смог позволить себе сделать безлимитную бесплатную версию. По сравнению с Evernote это был глоток свежего воздуха: мусора в UI на порядки меньше, функциональность одинаковая на всех платформах, полноценная древовидная организация любой глубины, почти нормальная поддержка Markdown. Впрочем, что-то не дало авторам пойти дальше и избавить свой сервис от серьёзных UX-косяков. Только ленивый не ругает Notion за ужасно низкую скорость работы. Он долго грузится, долго открывает файлы и относительно долго реагирует на ввод — для заметочника это критически важно. На всех платформах использовали гибридную разработку (HTML внутри контейнера как будто от нормального нативного приложения) со всеми худшими её чертами: проект тяжёлый и неповоротливый. Это не говоря уже о том, что и десктопное и мобильное приложение по сути окно в веб. Оно не будет работать без интернета, а сессия сбрасывается раз в несколько дней. В итоге вы хотите добавить заметку, открываете клиент, и он мало того что грузится долго, так ещё и показывает вам окно авторизации. Нужно переходить в браузер, ждать, пока авторизация пройдёт там, возвращаться в клиент... в общем, вы уже забудете, что за заметку хотели. После пары лет использования Notion я поймал себя на том, что на телефоне открываю встроенные системные заметки, а потом копирую текст оттуда в Telegram, чтобы он был доступен отовсюду. На компьютере же быстрее открыть Notepad++. Короче, Notion со своей задачей быть заметочником на каждый день не справляется. И вот, Obsidian. По сути это продвинутый блокнот с поддержкой Markdown. Ладно, у него есть какая-то фишка с организацией заметок по методу Zettelkasten, но я пока туда не смотрел, да и сам метод требует определённого подхода, который я пока что не применяю. Так что это блокнот, умеющий выводить дерево и отображать Markdown-форматирование. Он очень быстрый, грузится не молниеносно, но адекватно, и сам интерфейс работает очень шустро. Не знаю, HTML там или нет (по виду кажется, что да), но авторы явно поработали над оптимизацией. Конечно же, есть приложения под телефоны, и они тоже весьма комфортны по скорости. Что касается синхронизации, то это платная функция, и, на мой взгляд, необоснованно дорогая: $8 в месяц (сама программа бесплатная). Здесь бы разговор можно было закончить — при всех прелестях сервис без синхронизации между устройствами в 2022 году это как обувь на одну ногу. Но мне повезло: моё NAS-хранилище умеет создавать виртуальное облако. Да, возможно у какого-то из облаков на рынке тоже есть все нужные функции, но, например, Яндекс Диск на телефоне синхронизирует только видео и фотки, а произвольные папки не может. А вот Synology прям спасло. Что ещё хорошего. Notion был перегружен лишними функциями. Но если они всё-таки нужны, у Obsidian отличная система плагинов, поддерживаемых независимыми разработчиками. Уже есть множество решений на любой вкус. Например, в Notion я мог пошарить другому человеку выбранную заметку. А здесь нашёл плагин, который трансформирует заметку в Github Gist. Удобно: Markdown там совместимый, Gist бесплатный и без рекламы. Короче, пока нравится. Вот этот пост сейчас пишу в нём на компьютере, а начал на телефоне днём. То, что нужно. #web#tools

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #numeric

当前筛选 #numeric清除筛选
Cul8r.

@cul8r_channel · Post #3096 · 27.06.2025 г., 10:06

Забрал свои New Balance x Stone Island Marina, быстро сфоткал и хочу сказать пару слов. Кеды вышли в рамках скейтерской линейки #numeric, поэтому говорить о каких-то роскошных материалах и современных технологиях не приходится. В данном случае, конечно, есть ряд интересных деталей, включающих в себя фактурный, но неудобный язычок, объёмную, словно вспененную вставку спереди и красивый брендинг сзади. В остальном, всё довольно простенько, но свежо. Самым приятным бонусом тут выступают детали, в виде лаконичной коробки с брендингом SI Marina, оранжевого свистка Stone Island и резинового пыльника в духе спасательных жилетов. Тот самый случай, когда комплектация привлекает внимание и добавляет несколько очков к релизу. Ну люблю я всякие ништяки, простите. Так же, много говорили о том, что кроссовки маломерят, но в целом, всё оказалось в рамках допустимого. Мой 10US, ощущается так же, как и на других кроссовках NB. Ощущения немного отличаются, но не из-за ошибки на производстве, а из-за самой формы обуви и плотного носа, который намекает о принадлежности к скейтерской теме. В целом, мне нравится куда идёт «стон», особенно, когда он выпускает такие вот субкультурные эксперименты и заигрывает с разной аудиторией. Чуть позже выгуляю и сделаю пару онфитов фотографий на ноге.

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016 г., 15:36

https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.