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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #755 · 2.02

Досмотрел Mr. Robot — сериал про хакера, который борется с корпорациями. Я начинал когда-то давно, несколько лет назад. Но потом бросил, потому что мне показалось, что от хакерства авторы слишком далеко ушли в другие темы. Однако недавно возобновил и не пожалел. Классный закрученный сюжет, своеобразная концовка (хотя на мой взгляд закончить стоило на три серии раньше), интересные персонажи, в том числе второстепенные. Но самое главное: это, кажется, единственный в своём роде фильм, где хакерство показано по-настоящему, а не как обычно в кино. Ну, вы знаете, любят авторы фильмов изображать бешено стучащего по клавиатуре чувака, а на экране при этом какой-нибудь случайный HTML. Это ещё в лучшем случае. Бывают прям супер кринжовые вещи, не просто не соответствующие действительности, но и с трудом поддающиеся описанию с точки зрения здравого смысла. Причём особенно нелепо это как раз смотрится в фильмах и сериалах про хакеров (Пароль "Рыба-меч", CSI: Cyber, Person Of Interest итд, много их). Предыдущее исключение, которое я помню, это Silicon Valley — там всё весьма похоже на действительность, и есть даже специфические шутки, понятные только программистам. Но мир всё равно вымышленный и несколько гротескный. "Мистер Робот" пошёл существенно дальше. Консультанты по айти у этого сериала сделали свою работу превосходно — практически всё, что показано — это реально существующие методы взлома. Персонажи делают осмысленные вещи, которые сработали бы и в жизни, а на экранах выводится адекватный код, никсовая консоль, логи и прочее подобное. Показан и прямой взлом через поиск уязвимостей, и социальная инженерия, и взлом железа, подделка прошивки, эксплойты, руткиты, брутфорс... Выходит, всё это время можно было сделать фильм с нормальным программированием, и при этом сохранить его популярным и интересным для зрителя (рейтинг на IMDB 8.6). Кто бы мог подумать, почему-то раньше никто особо не пытался, даже обидно. #fiction

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