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: #sailfish

当前筛选 #sailfish清除筛选
Libreware

@libreware · Post #1579 · 19.04.2026 г., 21:15

Speech Note #Linux desktop and #Sailfish OS app for note taking, reading and translating with offline #Speech to Text #stt, Text to Speech #tts and Machine #Translation https://github.com/mkiol/dsnote MPL-2.0 license https://github.com/mkiol/dsnote#how-to-install Speech Note let you take, read and translate notes in multiple languages. It uses Speech to Text, Text to Speech and Machine Translation to do so. Text and voice processing take place entirely offline, locally on your computer, without using a network connection. Your privacy is always respected. No data is sent to the Internet. Speech Note uses many different processing engines to do its job. Currently these are used: Speech to Text (STT) Coqui STT (a fork of Mozilla DeepSpeech) Vosk whisper.cpp Faster Whisper april-asr Text to Speech (TTS) espeak-ng MBROLA Piper RHVoice Coqui TTS Mimic 3 WhisperSpeech Kokoro Parler-TTS F5-TTS S.A.M. Machine Translation (MT) Bergamot Translator