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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #700 · 13.12

Dwarf Fortress это такой симулятор, в котором примитивнейшая графика, но при этом в мире игры обсчитывается чуть ли не масса каждой травинки, и это влияет на всё происходящее. Был такой научпоп-факт, что если из мира убрать муравьёв, то всё погибнет. Вот в Dwarf Fortress вполне возможны такие случаи. В сети есть история, как в одной крепости стали погибать коты, потому что они вылизывали свою шерсть, а она была пропитана пивом из-за того, что они ходили по пивным лужам. Я сам не играю из-за слишком уж абстрактной графики и высокого порога вхождения. Но сама идея крутая и увлекает тысячи игроков на сотни часов. Так вот, разработчики 20 лет делают мега-задротную игру для мега-задротов. Иронично, что они сами выглядят при этом как супер стереотипные задроты. И я уверен, что они совершенно счастливы, и тот факт, что они заработали миллионы баксов, лишь совсем небольшая составляющая этого счастья. #games

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