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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #228 · 21.02

Попал в Программу Поощрения Авторов на Хабре. Если ваша карма 50 или более, то за статьи в профильных хабах (то есть, тематические узкоспециализированные) вы получаете деньги в зависимости от рейтинга статьи. Шкала ступенчатая. В целом, 5000 рублей за статью это почти максимум. Можно больше, но ненамного, вот как у меня. И ещё накинули 1000 за факт попадания в программу, впоследствии такой лафы не будет. Не стану скрывать — я специально метил в ППА после первой статьи полтора года назад. В итоге за три статьи попал. С одной стороны, писать по такой статье например раз в месяц — дело подъёмное. А 5000 рублей уже не совсем копейки, можно себе что-то приятное прикупить. С другой стороны — хорошая техническая статья это недели или даже месяцы предварительной работы, исследования материала. Я когда-то давно писал для научпоп-журнала, там давали 4000 рублей за статью, и подготовки требовалось значительно меньше, я мог за 2-3 вечера выдать подходящий текст. На Хабре соотношение денег к объёму работы меньше. Впрочем, тот журнал загнулся, видимо, слишком дорого обходились авторы, а Хабр живее всех живых :) Но я очень доволен. Есть мотивация писать чаще. Стоит ли говорить, что другим текстовым площадкам до такого уровня поддержки авторов, как до Луны? Думаю в течение недели-двух будет ещё статья. #dev#web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #memcached

当前筛选 #memcached清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #411 · 13.08.2017 г., 12:08

http://sendapatch.se/projects/pylibmc/ #pylibmc is a client in Python for #memcached. It is a wrapper around TangentOrg‘s libmemcached library. The interface is intentionally made as close to python-memcached as possible, so that applications can drop-in replace it. pylibmc leverages among other things configurable behaviors, data pickling, data compression, battle-tested GIL retention, consistent distribution, and the binary memcached protocol.

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