TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #403 · 31 дек.
С Новым Годом!🎄☃️❄️ Снова этот рубеж подведения итогов и определения планов на следующее 365 дней. Что же мы успели застать в 2к25? 🔸 AI снова делает скачёк в развитии, как по качеству, так и по затратам на ресурсы Продолжая расшатывать все рынки 🔸 Эпичный прорыв цен на железо (из-за первого факта). Сначала оперативка, потом и остальные подтянулись. Успели закупиться вовремя? 🔸 Новый виток "борьбы с интернетом" в РФ Работать всё сложней 🔸 Опенсорсный проект MinIO закрылся Теперь только в облаке и только за денежку Но не всё так плохо! 🔸 Всё больше уверенных мнений, что AI нас не заменит Но всем нужно адаптироваться к новым реалиям и инструментам 🔸 uv ворвался в прод Так и стандартом станет скоро 🔸 Вышел Django 6 Достаточно ли изменений для мажорной версии? 🔸 Вышел PIthon 3.14 с NO-GIL режимом Раньше это считалось невозможным! 🔸 В том же 3.14 мы получили полноценные Субинтерпретаторы и JIT И другие оптимизации 🔸 Язык Rust теперь официально второй язык ядра Linux Хоть и не без проблем 🔸 Проекту pythonotes 6 лет 🎂 Скоро в школу) Мир вокруг меняется постоянно и всё с большей скоростью. Не ищите виновных, просто адаптируйтесь и постоянно учитесь. И всё будет пучком! 😎 Оглядываясь назад в прошлое, задумайтесь, можете ли вы сказать тому себе из прошлого СПАСИБО за то, что вы имеете в настоящем? И хорошенько подумайте в этом настоящем, что нужно делать уже сейчас, чтобы вы из будущего стали лучшей версией себя настоящего и гордились своей версией из прошлого за заботу о будущем. Sir Christopher Edward Nolan :) #offtop
Hashtags
Пребарај: #neo4j
@repo_science · Post #3205 · 19.05.2023 г., 22:18
#database#Neo4j#Spring 💾 Graph Database : Neo4j with Spring Boot NoSQL : Neo4j with Java and Spring Framework. Node, Relationship with CRUD Operations & AND, OR, IN Cypher Queries 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@githubtrending · Post #15360 · 23.12.2025 г., 14:30
#python#docker#fastapi#kbqa#kgqa#llms#neo4j#rag#vue Yuxi-Know (语析) is a free, open-source platform built with LangGraph, Vue.js, FastAPI, and LightRAG to create smart agents using RAG knowledge bases and knowledge graphs. The latest v0.4.0-beta (Dec 2025) adds file uploads, multimodal image support, mind maps from files, evaluation tools, dark mode, and better graph visuals. It helps you quickly build and deploy custom AI agents for Q&A, analysis, and searches without starting from scratch, saving time and effort on development. https://github.com/xerrors/Yuxi-Know
@githubtrending · Post #15518 · 24.02.2026 г., 11:30
#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in. https://github.com/ruvnet/ruvector
@githubtrending · Post #14791 · 05.06.2025 г., 12:30
#python#ai#ai_agents#ai_memory#cognitive_architecture#cognitive_memory#contributions_welcome#good_first_issue#good_first_pr#graph_database#graph_rag#graphrag#help_wanted#knowledge#knowledge_graph#neo4j#open_source#openai#rag#vector_database Cognee is an open-source AI memory engine that helps improve how AI systems understand and process data. It mimics human cognitive processes, creating "memories" from various data types like text and images. This enhances the accuracy of large language models (LLMs) and allows them to recall past interactions and documents. Cognee is scalable, cost-effective, and integrates easily with existing systems, making it a valuable tool for developers seeking to boost AI performance without relying on expensive APIs. https://github.com/topoteretes/cognee