TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #413 · 16 фев.

А что происходит на противоположном фронте? Вы, вероятно, слышали, что 2026 год называют годом Linux на десктопе (в каких-то узких кругах - годом гейминга на Linux). Всё потому, что экосистема Linux постепенно становится более дружелюбной для обычных десктоп-юзеров (в том числе привыкших к Windows), и не только! ▫️ всё чаще появляются Linux дистрибутивы визуально похожиена Windows (или даже лучше), и множество видео с советами какой дистрибутив попробовать новичкам. ▫️ обновления ядра и любых пакетов в экосистеме Linux всегда привносят оптимизацию и удобство и поддержку свежего железа (привет винде с её обратной тенденцией). Например грядущая версия 7.0, опять с множеством приятных мелочей. ▫️ после 10 лет с последего релиза версии 5 окружение KDE Plasma получила мажорный апдейт версии 6 и активно развивается (уже доросла до 6.5). GNOME тоже не спит и готовит версию 50. ▫️ в Wine добавили патч позволяющий устанавливать продукты Adobe на Linux. Для кого-то это был последний рубеж?😏 ▫️ Proton активно развивается, да так, что через эту прослойку игры работают даже быстрей чем нативно на винде. ▫️ с каждым релизом Wine и Proton поддерживается всё больше игр, что можно отслеживать на ProtonDB, и даже случаются бусты производительности. ▫️ Я сам на днях на виндобук поставил ChacyOS после чего игры, которые тянули гдето в 5-10 FPS, стали играбельными! Подтверждено личным опытом! Кстати, есть несколько дистрибутивов заточенные именно под игры. ▫️ Valve выпускают новую пачку железок которые (предположительно) порвут рынок гейминга (как и в прошлый раз) и (определнно точно) работают на Linux. Именно Valve вливает ресурсы в Linux в целом и в Proton в частности. ▫️ Госсектор разных стран давно уже мигрирует на opensource, так как нет доверия системе которая может одномоментно неконтролируемо массово рухнуть или быть удаленно заблокированной (в том числе по политическим причинам). И ниже небольшой опрос - какая у вас операционка основная? Ни к чему не призываю, ничего не советую! Просто подмечаю тенденцию и хочется узнать мнения из первых рук 😉 Знаю, что Linux тоже не идеален, знаю что каждой задаче - свой инструмент. Но это не тема поста, так что можно без холиваров) #offtop#linux

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025 г., 17:00

#python#ai#faiss#gpt_oss#langchain#llama_index#llm#localstorage#offline_first#ollama#privacy#python#rag#retrieval_augmented_generation#vector_database#vector_search#vectors LEANN is a tiny, powerful vector database that lets you turn your laptop into a personal AI assistant capable of searching millions of documents using 97% less storage than traditional systems without losing accuracy. It works by storing a compact graph and computing embeddings only when needed, saving huge space and keeping your data private on your device. You can search your files, emails, browser history, chat logs, live data from platforms like Slack and Twitter, and even codebases—all locally without cloud costs. This means fast, private, and efficient AI-powered search and retrieval on your own laptop. https://github.com/yichuan-w/LEANN

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid