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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #413 · 3.07

350 километров в день — хорошее расстояние для путешествия на мотоциклах, если вы не только непрерывно едете, но ещё и останавливаетесь в разных местах погулять-посмотреть. Причем, разные места могут быть как большим городом со знаковым туристическим местом, так и красивым полем посреди безлюдных пространств. Позабавило, что в крепости Орешек отдельно берут плату за трансфер на остров и отдельно за, собственно, посещение крепости, но по билетам это не очевидно. То есть вас высаживают на остров, на котором буквально с самого берега находится крепость. Хочешь внутрь — плати. Не хочешь — ну, значит, ты заплатил за то, чтобы постоять на причале. При этом, запрещено летать. Лучше бы продавали билеты на запуск коптера. Дороги в Карелии отличные, и машин мало. По крайней мере, в этой части Карелии. Дальше, вроде как, всё хуже и хуже, ну, скоро увидим. В селе Свирское, докуда мы доехали к концу дня, огромный монастырский комплекс, и сюда религиозные люди совершают паломничество. Видимо, именно это позволяет на территории существовать отличным базам отдыха и крутому ресторану с гуманными ценами, чего никак не ожидаешь посреди малозаселенной местности. #travel

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