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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #868 · 18.09

Пришла настолка Ведьмак. Огромная коробка, весом, наверное, килограммов 20, еле дотащил. Кампания по предзаказу была аж 2.5 года назад и оказалась крупнейшей в России за всю историю предзаказов настольных игр. Причем, что характерно, большинство покупателей взяли бесстыдно дорогой топовый набор, включающий все дополнения, миниатюрки, плеймат и кучу всего ещё. Любят у нас всё-таки это польское фентези, как ни крути. Есть даже мнение, что именно из-за такого феноменального успеха настольного Ведьмака к нам на рынок вообще стали возить дорогие большие игры. Не обошлось без трудностей, конечно. В 2022 году поляки ожидаемо заартачились и, даже несмотря на то, что давно уже получили деньги, заявили, что русским они игру поставлять отказываются, а переводить её на язык орков это вообще недопустимая ересь. Компания Gaga, которая и занималась этим проектом в России, могла в одночасье потерять всё. Представьте: ещё вчера вы фирма, запустившая крупнейший в стране предзаказ, получившая десятки миллионов рублей, попавшая во все СМИ и находящаяся в центре внимания не только у заядлых настольщиков, но и у казуалов. А сегодня у вас нет денег, зато есть убитая в ноль репутация и куча хейта. Так могло бы быть, но каким-то невероятным чудом Гага уговорила поляков на выполнение обязательств. При условии, что в свободной продаже в рознице этой игры у русских не будет. Так что это не только долгожданный и едва не сорвавшийся релиз, но ещё и адский раритет теперь: на вторичном рынке сейчас цена такого набора доходит до 100к. Пока не ясно, когда смогу сыграть. Слишком много звёзд должны для этого сойтись. Но место на стеллаже, разумеется, давно уже ждало эти коробки :) #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #keydb

当前筛选 #keydb清除筛选
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