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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #403 · 29.06

В Петербурге будут расширять зону платных парковок. С 1 июля добавят 56 новых улиц, затем с 1 сентября ещё столько же, и до конца года хотят плюс 153 улицы. Пока всё в центре, причем, даже не включают Ваську, Горьковскую, Петроградку (хотя уж там сам бог велел разобраться с парковками). Как автомобилист :) я категорически поддерживаю эту инициативу и, на мой взгляд, платные парковки на обычных улицах нужно вводить вообще по всему городу. Ранее я уже писал, что не так редко встречается проблема, когда водители банально не могут разъехаться из-за припаркованных авто на узкой улице, и вынуждены подвергать себя, автомобиль и окружающих людей дополнительной опасности, например, сдавая задним ходом продолжительное время. Не знаю как в центре, но на окраине эта проблема достаточно систематическая. А в центр я не езжу за редкими исключениями. Пару раз пришлось, но стараюсь такого избегать. Не знаю, решат ли хоть чуть-чуть платные парковки проблему загруженности движения: будут ли люди реже выбирать в качестве транспорта до центра автомобиль, если за стоянку придётся платить? Я бы и въезд в центр тоже платным сделал. А ещё лучше — пешеходный центр с перехватывающими парковками вокруг. Но на такое нужна управленческая воля уровня руководителей европейских городов — в Петербурге подобного ожидать не приходится, к сожалению. Уже писал ранее о том, насколько по Москве комфортно гулять из-за отсутствия стояночной свалки вокруг. Хочется верить, что в Петербурге мы движемся к чему-то такому. #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