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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #655 · 17.11

Рынок настольных игр удивительно стабилен на фоне санкций и канселинга русских. Ну, типа, кинотеатрам каюк, электроника через дружественные страны, софт через всякие впны и оформленные в других местах карточки. А вот настолки из Европы продолжают официально подписывать, официально локализовывать на русский язык и продавать в России. И настолки русских авторов — продавать за рубежом и печатать заграницей, если надо. Возможно, рынок настолок такой маленький, что продажи в России составляют для него значимый процент, и поэтому банить Россию слишком невыгодно. Хотя ещё несколько лет назад говорили, что русские особо игры не покупают, и магазины чуть ли не в минус работают. Если это стало выправляться, то хорошо — больше интеллектуальных развлечений народу. Возможно, в целом тусовка всяких настольных авторов и издателей очень тесная и сплочённая. По себе знаю, как для настольщиков ценны другие настольщики, которые любят игры и разбираются в них: с казуальными компаниями ты в лучшем случае будешь какого-нибудь "Каркассона" раскладывать раз за разом, а с гурманами можно и в Brass зарубиться. Короче, единственное моё хобби, которое не просело и даже, кажется, набирает обороты. Дроны тоже в некотором смысле, но это потому что я перешёл на FPV, оборудование для которого берётся с Aliexpress. А вот официально те же DJI из России ушли (вот тебе и друзья-китайцы, ага). P.S. Собрал чат друзей для игры в настолки и назвал его Hellfire Club :) #games

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025 г., 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid