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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #528 · 3.09

Твиттер анонсировал редактирование твитов для платных подписчиков. Кто не знает: это предельно базовая функция, которую десятилетия просило подавляющее большинство активных твиттерян. "Редактирование твитов" было чем-то вроде высказывания "Карфаген будет разрушен" из известного фразеологизма. И вот его вроде как вводят. Только за деньги и только в первые полчаса после публикации. Здесь я хочу вспомнить об альтернативах. Позавчера был спор в Телеграме об айфонах и о том, можно ли называть монополией что-то, формально имеющее альтернативы. Так вот: отсутствие редактирования твитов причиняло многим активным пользователям феерические неудобства. Как вы думаете, ушли ли они в какую-то альтернативную соцсеть? А, может, сделали свою и довели до того же уровня популярности? На самом деле администрация твиттера могла всё это время делать с пользователями почти что угодно и причинять неудобства любого уровня. Таких случаев было немало: кропы картинок на десктопе, закрытие API для кастомных клиентов, бан Трампа и т.д. Пользователей могли ставить раком десятками способов, и они бы всё равно никуда не делись. Угадайте, почему. P.S. В январе я вам писал, а позже ещё моя знакомая Лена Савинова независимо от меня пришла к тем же выводам, что в Твиттере очень много нытья и страданий. Думаю, вместо нытья об отсутствии редактирования твитов теперь будет нытьё о платности этого редактирования. Запомните этот твит. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #keydb

当前筛选 #keydb清除筛选
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