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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #835 · 10.06

Вы наверняка уже видели ролики и статьи про Apple Vision Pro: сейчас о них судачит весь интернет. Супер дорогие очки дополненной реальности, которые Эпл начнет продавать в следующем году. Надеваешь очки, и у тебя посреди комнаты начинают летать экраны, на которых можно кино смотреть, интернет читать, с людьми переговариваться и так далее. При всей моей нелюбви к Эплу глупо отрицать, что они задают тренды на рынке. Эплу удалось создать из своих покупателей такую преданную религиозную общину, что многие другие компании пытаются копировать те же решения, чтобы получить хотя бы примерно такие же цифры продаж. Понятно, что слепое копирование выглядит не слишком умным, но в каком-то ограниченном пространстве это работает. Иногда тренды, которые задает Эпл, очень удачные и переворачивают индустрию. Так было с первыми iPhone, и, в частности, двумя ключевыми вещами: емкостным экраном и магазином приложений. Именно эти две фундаментальные вещи образовали текущий рынок по-настоящему классных смартфонов. Иногда тренды тупые, и копируют их совершенно бездумно. Так было с монобровью. Она подарила нам одно-два поколения бестолковых уродских аппаратов от всех топовых компаний, пока они, наконец, не отказались от этой идеи (по крайней мере на флагманах) в пользу камеры-точки или даже подэкранной. Так вот, независимо от того, насколько реально люди будут покупать AR-очки за $3500, я почти уверен, что это новый тренд, и в ближайшие пару лет бы будем то и дело видеть очередное устройство на эту тему. Ждем от Xiaomi. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #olap

当前筛选 #olap清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14977 · 19.07.2025 г., 13:30

#rust#ai#bigdata#database#lakehouse#olap#rust#serverless#snowflake#sql Databend is an open-source, cloud data warehouse built with Rust that offers a fast, cost-effective alternative to Snowflake. It supports both cloud and on-premise deployment, handles massive data (over 800 petabytes), and processes over 100 million queries daily. Databend excels in fast query execution, real-time data updates, and simplified data ingestion without extra ETL tools. It includes AI-powered analytics, advanced indexing, ACID compliance, and flexible schema support for semi-structured data. Using Databend can save you money, give you full control over your data, and provide high performance for complex analytics on large datasets[1][3]. https://github.com/databendlabs/databend