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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #582 · 2.10

Сегодня не было событий, которыми я хочу поделиться, поэтому расскажу историю из жизни. В университете у нас был русский язык. Это неожиданно — русский язык в техническом вузе на хардкорной технической специальности. Тем не менее, на мой взгляд он был не лишним, и некоторое количество новых знаний добавил. Как-то раз преподаватель — серьезная строгая женщина — спросила, знает ли кто-нибудь в группе, что такое «компиляция». Я тогда уже вовсю увлекался программированием, и подумал, что вот он: мой час славы. Наконец-то я использую свои знания по программированию! Тогда я поднял руку и ответил: «Преобразование исходного кода программы в исполняемый файл». Я надеялся быть оценённым за это знание, но к своему удивлению увидел разочарование и неудовольствие на лице преподавательницы. «Нет», — сказала она так, будто бы я своё определение выдумал, — «Это собрание информации из разных источников в одну работу». Мораль: если вас не оценили по достоинству, то проблема не обязательно в вас самих. Просто не все люди обладают достаточными знаниями для такой оценки. #life

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