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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #909 · 13.11

На выходных посетил HolyJS — это такая конференция для Frontend-разработчиков. Обратил внимание на то, что уровень технической погруженности докладов был ниже, чем на Joker (конфа по Java), при этом дисперсия интересности более кучная — на HolyJS было существенно больше докладов, которые мне понравились на уровне "хорошо", а на Joker некоторые доклады прям совсем не зашли, и я оценил их на "так себе". Кстати да, у JUG (организатора этих всех IT конференций) такая шкала оценки доклада: Ужасно, Плохо, Так себе, Нормально, Хорошо, Отлично, Супер. Я поставил одну "Так себе", одну "Нормально", одну "Супер" и кучу "Хорошо". Считаю, что оценку "ужасно" можно ставить, если докладчик пришёл бухой и вместо рассказа кидался в зал огрызками яблок. Потому что все доклады проходят отбор, и там не бывает именно критически низкого качества. Бывает, что вам не зашла тема, либо докладчик рассказал не то, что вы ожидали — но это, как мне кажется, не заслуживает оценки "ужасно". Думаю, в большинстве случаев такая оценка это просто эмоции: личная неприязнь к докладчику, либо несогласие с какой-то его идеологической позицией. Я сам "ужасно" никогда не ставлю. При этом на HolyJS было очень много разнообразных по темам и направлениям докладов, и это следствие того, что фронтенд можно исследовать в ширину сильнее, чем какую-нибудь Джаву, которую скорее копают в глубину (и поэтому на Joker доклады технически более сложные). Джава, хоть и запускается на миллионах устройств, делает это примерно одинаково везде. Во фронтенде же куча фреймворков и множество совершенно различных путей приложения: тут тебе и 3D, и процедурка, и сайты, и мобильные приложения, и какие-нибудь киоски, и геймдев, и умные телевизоры. Так что, резюмируя, я бы посоветовал HolyJS как точку входа в конференции для разработчика, если он не строго прилип к какому-то одному стеку. Тем более, честно говоря, для современных программистов знать хотя бы по верхам фронтенд это полезно независимо от основного направления, в котором они работают. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #filesystem

当前筛选 #filesystem清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14657 · 01.05.2025 г., 14:30

#c_lang#embedded#filesystem#microcontroller LittleFS is a file system designed for small devices like microcontrollers. It helps keep your data safe even if the power goes off suddenly. This is because it uses a "copy-on-write" system, which means it doesn't overwrite old data until the new data is safely stored. LittleFS also helps extend the life of your storage by spreading out writes across different areas, a process called wear leveling. This makes it very reliable and efficient for devices with limited memory and storage. https://github.com/littlefs-project/littlefs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14917 · 05.07.2025 г., 13:00

#rust#bigdata#cloud_native#distributed_systems#filesystem#minio#object_storage#oss#rust#s3 RustFS is a fast and safe distributed object storage system built with Rust, offering high performance and scalability for large data needs like AI and big data. It is compatible with S3, easy to use, and open source under the business-friendly Apache 2.0 license. Compared to others like MinIO, RustFS provides better memory safety, no risky data logging, and supports local cloud providers. You can quickly install it via a script or Docker, manage storage through a simple web console, and benefit from a strong community and detailed documentation. This makes RustFS a reliable, cost-effective choice for secure, scalable storage. https://github.com/rustfs/rustfs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15561 · 14.03.2026 г., 12:30

#python#agent#agentic_rag#ai_agents#clawbot#context_database#context_engineering#filesystem#llm#memory#openclaw#opencode#rag#skill OpenViking is a free open-source tool that acts as a context database for AI agents, using a simple file system to organize memories, resources, and skills under viking:// paths. It fixes issues like scattered data, high token costs, weak searches, and untraceable errors with tiered loading (L0 abstracts, L1 overviews, L2 details loaded on demand), recursive directory retrieval, visual traces, and auto-session memory updates. You benefit by building smarter, cheaper agents faster—like managing files—saving up to 96% on tokens while boosting task success by 50%+. https://github.com/volcengine/OpenViking