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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #274 · 29.03

1 апреля в Петербурге собираются запустить отмену маршруток в соответствии с так называемой Новой Моделью Транспортного Обслуживания. Маршрутные такси появляются, как ответ бизнеса на несовершенство городской транспортной системы. Одни такси просто дублируют существующие маршруты автобусов и троллейбусов, потому что поток слишком большой. Другие — возят людей там, где автобусы вообще не ходят, или ходят неудобно. Например, от моего дома до Пионерской маршрутка есть, а никакого другого транспорта нет. В хорошо спроектированной городской среде маршрутных такси не должно существовать вообще. Они обычно в плохом техническом состоянии, а их водители совершают много небезопасных манёвров и постоянно нарушают ПДД. Так что, инициатива, безусловно, очень благая по своему замыслу. Но вопросы, как обычно, к реализации. Планируется для начала запустить 864 новых автобуса, а до конца программы — 2800. Эти автобусы должны перекрывать текущие популярные маршруты. Проблема в том, что у Петербурга довольно плохо дела с выделенными полосами под общественный транспорт. Там, где они есть, их соблюдение контролируется не очень хорошо. Но в большинстве мест, где вообще нужны автобусы, таких выделенных полос нет вообще. У нас радиальная структура метро без кольца, а, значит, перемещение на наземном транспорте особенно актуально на удалении от центра — и как раз там автобусы стоят в тех же самых пробках, что и автомобили. То есть мера хорошая с точки зрения безопасности — водители автобусов всё-таки адекватнее, чем водители маршруток, и сам автобус не так провоцирует агрессию. А ещё в нём обычно больше места, гарантированная оплата проездными, дешевле, комфортнее, не нужно самому открывать дверь итд. В новых автобусах, кстати, обещают USB-зарядки. Но мера всё равно половинчатая. Уж сколько лет урбанисты топят за трамвай, который нужно пускать по закрытым для автомобилей участкам -- например, разделительным полосам, или даже пешеходным улицам. Вот сейчас в итоге горбюджет потратит кучу денег, а мог бы потратить чуть больше, но в разы эффективнее. А, ещё в ОТ отменяют оплату наличкой. Давно пора. По мне бы так вообще везде отменять надо наличку. #life

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