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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #225 · 18.02

Увидел тут проект Doka Guide. Это такой ресурс, на котором авторы пытаются писать техническую документацию простым языком. В целом, идея не нова: "Объяснять что-то энциклопедичное человеческим языком, будто рассказываешь другу, а не читаешь лекцию". Это ещё Лурк использует — там многие вещи вполне себе содержат настоящие знания, но простыми словами. Пока есть вопросы к реализации, конечно. Например, я увидел в статье опечатку, но к системе не подключён никакой модуль исправлений (как на новостных сайтах — жмёшь Ctrl+Enter и отправляешь сразу ошибку редактору). То есть мне надо искать эту статью в репозитории, делать форк, оформлять пулреквест... Лениво. Структура местами странная. Статья о трёхслойной архитектуре в блоке JavaScript, хотя эта концепция не только не связана конкретно с JS, но он ещё и один из наименее удачных примеров её применения. Потому что вообще такие архитектурные паттерны для сложных энтерпрайз-разработок, как правило с сильной статической системой типов на каком-нибудь Java или C#. Осталось стойкое ощущение, что авторы знают только JS и фронтенд. Впрочем, я всё равно не понимаю, как с развитием проекта в одну кучу свалят документацию по всем популярным языкам. Тем не менее, инициатива отличная, и я желаю проекту хорошего будущего. Для начинающих фронтендеров там уже есть много ценного. Буду посматривать иногда, что там происходит. #dev

Hashtags

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