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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #658 · 20.11

Зацените, я, оказывается, 10 лет назад уже заметил, что с системными кнопками на Android что-то не так, и подход к их проектированию надо менять. Сейчас в 2022 абсолютное большинство Android телефонов либо в режиме "Кнопки на экране, когда нужны", либо, что еще удобнее, в режиме жестов вообще без кнопок. Это совершенно очевидный вектор развития. Год назад я предсказывал, что Apple откажется от моноброви (потому что это очевидно очень плохое решение), но сделает это со скрипом, чтобы сохранить хорошую мину при плохой игре. И вот, Apple ввела этот свой островок: типа мы убираем монобровь, но постепенно. Через пару поколений дорастут до камеры-точки или, если хватит смелости, до подэкранной. Запомните этот твит. #gadgets

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