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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #990 · 26.06

Сегодня официально закрыта ICQ. А у меня был когда-то семизнак, кажется. Удивительно, что я не помню момента, когда перестал пользоваться ICQ. Вот только что я запускал её каждый день, чтобы переписываться с одноклассниками. Точнее, я пользовался QIP Infium. Он не только радовал богатыми настройками, но и был написан на Delphi, что для меня по тем временам было близко, т.к. я сам писал на Delphi. Хотя в опенсорс автор, вроде бы, так ничего и не выложил. Так вот, QIP стоял у меня на автозапуске при включении компьютера. Я тщательно следил за папками в контакт-листе, обновлял статус, настраивал темы и звуки. Ладно, моя первая в жизни переписка с другим человеком через сеть состоялась не в аське, а в... HyperTerminal (Дима К, привет, если читаешь это). Тем не менее, даже до появления выделенного интернета, будучи на DialUp я всё равно сидел в аське постоянно. Ох, какие драмы там разыгрывались и судьбы решались! И вот, наступил момент, когда я запустил QIP в последний раз. Я не помню, когда, и сколько лет с тех пор прошло. Костяк моего круга общения перетёк в Skype и ВКонтакте. Да, был довольно длинный период, когда Skype для меня и друзей служил основным мессенджером, что сейчас звучит немного странно. В какой-то из дней я последний раз нажал на крестик в QIP, и больше никогда его не запускал. Пишут, что аську убила реклама (но я, как пользователь QIP, этого не видел). А, может быть, они слишком медленно среагировали на рост мобильного рынка, и там уже появился WhatsApp и всё отжал (один из худших моментов в истории человечества). Но факт остаётся фактом: аська умерла лет 10 назад, и вот сейчас её, наконец, с почестями проводили. #web

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