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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #96 · 29.10

Съездил в командировку в Горький. Сейчас он, конечно, называется Нижний Новгород, но было бы здорово оставить старое название. Во-первых, не было бы путаницы с Великим Новгородом. Во-вторых, представьте, какая интересная эмоциональная энергетика в названии Горький. И местные это всячески обыгрывают. Помимо просто повсеместного исторического наследия есть, например, сеть кофеен «Сладкий Горький», а в отеле подавали чай «Горьковский». Много чего не успел, не посмотрел, был буквально на пару дней по работе. Даже в метро не спустился. Но чувствуется хороший туристический потенциал, обязательно сюда вернусь. Из-за особенностей рельефа часть города находится на возвышенности, а часть в низине. Поэтому да, есть верхний Нижний Новгород, и нижний Нижний Новгород. Но Горький всё равно круче. В детстве я слышал такую шуточную загадку: дракон-сладкоежка съел все города, но один оставил, какой? #life

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