TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3191 · 30 авг.

​👨‍💻Учимся работать в терминале Linux В какой-то момент вам придется заливать свой проект на продакшн сервер, и так вышло, что большинство серверов на Линуксе. Поэтому каждому разработчику просто необходимо научится работать с терминалом. Помимо базовых операций, в видео также рассмотрены установка популярных баз данных и запуск задач по расписанию. 1. Навигация по файловой системе [7:01] 2. Операции с файлами и папками [7:33] 3. Команда Grep: поиск по файлам и папкам [11:37] 4. Aliases: как упростить работу в терминале [5:43] 5. Как установить MySQL на Ubuntu/Mint [4:16] 6. Как установить PostgreSQL на Ubuntu/Mint [2:35] 7. Crontab: запуск задач по расписанию [7:03] 8. Crontab: как запускать Python-скрипт по расписанию [18:04] #linux

Hashtags

Результаты

Найдено 2 похожих постов

Поиск: #faiss

当前筛选 #faiss清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15295 · 11.11.2025, 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, 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