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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #512 · 21.08

В одном чате вспомнили недавно Flash. С этой технологией связана значительная часть моей жизни и становления, как специалиста: с неё я начал учить программирование и на ней же заработал не только первые серьёзные деньги, но и вообще одну из крупнейших в своей жизни сумм за единицу времени (тогда был экспоненциальный рост игр для соцсетей, мне тоже удалось чуть-чуть вписаться). Никогда не прощу Apple убийство флэша. Этот софт опережал своё время: художники рисовали на нём полноценные мультики и делали сложные анимации, а программисты создавали демосцены и игры, богатые графикой и даже, при желании, с физическим и 3D-движком. В старших классах я на флэше делал работу для экзамена по географии. Казалось, там можно вообще всё. У флэша почти не было проблем совместимости. Да, ему требовался Flash Player, но зато во всех браузерах флэшки отрисовывались и работали одинаково. Не нужно было думать о том, что какой-то очередной браузер из-за мудачества его разработчиков не поддерживает очередную команду, тег, свойство или API. Возможности по графике, интерактиву и медиа в браузере только недавно еле еле догнали то, что мог флэш в 2000-х. А язык программирования ActionScript 3.0 и сейчас на световые годы впереди JavaScript'а. Да, были недостатки. Проприетарность технологии тормозила и развитие и активность комьюнити. Никакой резиновой вёрстки — только скалярное пространство с числовыми координатами под заданное соотношение сторон. Да, в какой-то момент появился MXML, но это совсем отдельная ветка. Хотя, сейчас вон тоже сайты под десктопы и мобилы по суди два раза верстают. Я нашел этот скриншот в статье 2011 года, которая заканчивается так: «...что касается интернет-приложений и разработки игр, тут Flash на долгие годы останется лучшим выбором для разработчика». Уже через год после этой статьи Adobe объявила о будущем скором прекращении поддержки технологии. Впрочем, некоторые современные инструменты, такие, как Unity, позаимствовали очень многое у Flash, так что можно сказать, он переродился. #dev#web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #retrieval

当前筛选 #retrieval清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15265 · 03.11.2025 г., 12:00

#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately. https://github.com/VectifyAI/PageIndex

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17.10.2025 г., 10:13

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding