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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #646 · 9.11

Посмотрел, наконец, "Кабинет редкостей Гильермо дель Торо". Вообще, мне нравится стиль монстров дель Торо. На мой взгляд, это такой Гигер, от которого не возникает рвотный рефлекс. Очень прикольные у него создания выходят, взять хотя бы обе части оригинального "Хеллбоя" (не ремейка) — можно что угодно говорить о сюжете, но в стиле этим фильмам не откажешь. Так что антологию под продюсерством дель Торо не хотелось пропустить, хотя я совсем не фанат жанра ужастиков. Но на деле ушёл скорее разочарованный. Да, стильно, и дизайны прикольные. Но в основном истории лишены смысла, нет никакой изюминки или морали, в отличие от того, как это было, например, в The Outer Limits. Сюжет развивается по схеме: "Герои сталкиваются с неведомой фигнёй, пугаются, возможно умирают", всё. Даже адаптированный рассказ Говарда Лавкрафта "Модель для Пикмана" в итоге испортили — сам по себе рассказ интереснее и загадочнее, развязка более неожиданная. Авторы же экранизации ушли куда-то в сторону и не смогли вовремя остановиться. Тем не менее, если вы хотите совсем пропустить, то рекомендую вам посмотреть третий эпизод "Вскрытие". Вот он супер крутой, с классной идеей и интересной развязкой. #fiction

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