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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #400 · 26.06

Понадобилось залить в iPad фильмы для офлайн-просмотра. На iOS для такого есть специальные секции памяти у отдельных приложений. Например, для фильмов можно скачать приложение VLC, которое читает большинство форматов, и загрузить прямо в память ему эти фильмы через компьютер по проводу. Однако, для этого нужен iTunes. Если вести список худших изобретений Apple, то в нём, наряду с портом зарядки Magic Mouse и монобровью на телефонах, точно будет эта отрыжка пьяных программистов. В интернете давно стала притчей во языцех неадекватная работа iTunes и нелепые случайные ошибки, которые он выдаёт. В среднем путь достижения цели при работе с "тунцом" обычно выглядит как-то так: Установить iTunes — Попробовать подключить айфон — Переустановить iTunes — Почистить такую-то папку и такую-то папку — Почитать решения в интернете — Переустановить драйвера — Выдернуть айфон —Вставить в другой USB порт — Станцевать голым при полной Луне —Помолиться всем богам — ... — С некоторой вероятностью то, что нужно, заработает. У меня айфоны и айпады были с фиксированной периодичностью где-то с 2008 года, и абсолютно всегда с iTunes происходили систематические проблемы. Шли годы, менялись и версии iOS и версии самого iTunes, менялись операционные системы компьютера (MacOS, Windows), а внезапные непредсказуемые отказы iTunes устойчиво сохранялись. На Android эта проблема решена уже два столетия. Там просто универсальный протокол доступа к памяти: ты открываешь телефон на компьютере, как папку, заливаешь туда фильмы, и приложение VLC на этом телефоне может фильмы читать. Всё. Но у Apple... Я не знаю, обычно такое мракобесие прикрывают как бы заботой о безопасности. Но я, честно говоря, сегодня был готов ставить любой софт и давать любые разрешения, только чтобы iTunes увидел, наконец, мой iPad. Это максимально далёкий от безопасности эффект. В итоге так и не вышло, я забил и воспользовался функцией Яндекс.Диска "Сохранить в офлайн". Да, в современном мире иногда действительно быстрее передать через интернет файл между устройствами, которые лежат рядом. Но теперь айпад качает 40 гигов уже скачанных на компьютер фильмов просто из-за прекрасной заботы о пользователях со стороны Apple. #gadgets

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