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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #482 · 2.08

Я участвую в конкурсе разработчиков «Код Петербурга», проводимом совместно VK и городом. По условиям нужно сделать или VK-приложение или чат-бота для VK/Маруси с какой-то важной для жителя или гостя города функцией, и с использованием одного из предоставленных внешних API. Я попробовал воплотить свои давние мысли по семантическому поиску по текстам, в чем мне помог @wooferclaw. Что-то подобное мы пытались соорудить на хакатоне в Салехарде, но сейчас я пошёл дальше. Бот для Маруси, который ищет мероприятия в Петербурге с сайта KudaGo. При этом к боту подключён морфологический словарь и тезаурус, который умеет определять домены и ассоциативные связи между словами. Работает вроде неплохо. Во-первых, довольно точно ищет по прямым связям. Например, хорошо понимает, что слова «научный» и «наука» одинаковые, хотя в словаре словоформ они разные. Во-вторых, умеет находить связи по области: допустим, если попросить что-то про пришельцев, предлагает экспозицию о внеземных цивилизациях, хотя ни в описании, ни в ключевых словах этой экспозиции нет слова «пришелец» однокоренных с ним. Но этот поиск приводит и к забавным последствиям, которые лично я не считаю недостатком, а скорее щепоткой соли в работе алгоритма. Так, при запросе о пришельцах может выдать выставку о коммунальных квартирах (что действительно близко по смыслу, но человеку, который ищет пришельцев, скорее всего нужно не это). А ещё на слово «крокодилы» предлагает экскурсию по рекам и каналам, мне очень нравится :) Потестить можно, открыв Марусю (в приложении ВК или в отдельном) и сказав «Запусти навык Куда Пойти в Петербурге». А результаты конкурса будут в октябре. Там ещё второй этап, на него тоже что-нибудь подам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #filesystem

当前筛选 #filesystem清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14657 · 01.05.2025 г., 14:30

#c_lang#embedded#filesystem#microcontroller LittleFS is a file system designed for small devices like microcontrollers. It helps keep your data safe even if the power goes off suddenly. This is because it uses a "copy-on-write" system, which means it doesn't overwrite old data until the new data is safely stored. LittleFS also helps extend the life of your storage by spreading out writes across different areas, a process called wear leveling. This makes it very reliable and efficient for devices with limited memory and storage. https://github.com/littlefs-project/littlefs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14917 · 05.07.2025 г., 13:00

#rust#bigdata#cloud_native#distributed_systems#filesystem#minio#object_storage#oss#rust#s3 RustFS is a fast and safe distributed object storage system built with Rust, offering high performance and scalability for large data needs like AI and big data. It is compatible with S3, easy to use, and open source under the business-friendly Apache 2.0 license. Compared to others like MinIO, RustFS provides better memory safety, no risky data logging, and supports local cloud providers. You can quickly install it via a script or Docker, manage storage through a simple web console, and benefit from a strong community and detailed documentation. This makes RustFS a reliable, cost-effective choice for secure, scalable storage. https://github.com/rustfs/rustfs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15561 · 14.03.2026 г., 12:30

#python#agent#agentic_rag#ai_agents#clawbot#context_database#context_engineering#filesystem#llm#memory#openclaw#opencode#rag#skill OpenViking is a free open-source tool that acts as a context database for AI agents, using a simple file system to organize memories, resources, and skills under viking:// paths. It fixes issues like scattered data, high token costs, weak searches, and untraceable errors with tiered loading (L0 abstracts, L1 overviews, L2 details loaded on demand), recursive directory retrieval, visual traces, and auto-session memory updates. You benefit by building smarter, cheaper agents faster—like managing files—saving up to 96% on tokens while boosting task success by 50%+. https://github.com/volcengine/OpenViking