TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #335 · 29 мар.

В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно? ▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD. ▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем. ▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов. Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM. Вот мои результаты: Single File Size: 30.0Gb ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s Dir size: 32.7Gb, File count: 11127 ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s Скрипт для теста ↗️ На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD. В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения #linux#triks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #controllers

当前筛选 #controllers清除筛选
Libreware

@libreware · Post #1581 · 24.04.2026 г., 14:58

Scooter Knowledge Base https://github.com/firebl0od/Scooter_Knowledge/tree/main This repository collects and organizes information about electric scooter setup, maintenance, and troubleshooting. The primary source material is a large Telegram conversation exported from the "VESC help" group https://t.me/VescHelpGroup. The goal of the project is to extract practical knowledge from the chat logs and document it in a structured, reusable format. VESC is short for Vedder Electronic Speed Controller. It is an open-source, open-hardware motor speed controller that allows for advanced customization via software (such as the VESC Tool app). It is commonly used in electric scooters, skateboards, electric bicycles, and robotics projects to provide precise control, regenerative braking, and sensorless operation, overcoming the limitations of standard closed controllers. The knowledge/processed/themes/ directory contains 72 professionally formatted documents covering: 28 brand dossiers covering controllers, motors, and BMS systems from manufacturers like Spintend, Flipsky, Makerbase, 3Shul, and more 44 comprehensive guides including: VESC tuning and parameter optimization Battery pack design and BMS integration Motor cooling and thermal management Conversion guides for popular scooter models (Ninebot, Xiaomi, etc.) Brake upgrades and maintenance Field weakening and high-voltage setups Diagnostic tools and troubleshooting All documents use a consistent, readable format with: Clean footnote citations linking back to source material Well-organized sections with proper headings Tables and checklists for quick reference Preserved technical accuracy from the original discussions #electric#scooter#bike#controllers#vesc#batteries#diy