TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #110 · 11.12

На днях скатался в Сбер и прочитал там доклад о выборе способа ввода в приложении. Весь митап может быть вам интересен, если вы разрабатываете или планируете разрабатывать под платформу умных ассистентов Сбера. Но свой доклад я постарался сделать чуть более универсальным: придумал некоторый формальный принцип для выбора способа ввода, привёл примеры с разных платформ. У Сбера пока весьма молодая площадка, однако вкладываются в неё значительно. Я уже ранее писал, что высоко оценил как техническую наполненность, так и работу с сообществом. Запись митапа тоже произвела впечатление: большая студия с кучей оборудования, леса под свет, телесуфлёры, режиссер и звукооператор, гримёрка. Почувствовал себя будто на телевидении. Ссылка с таймкодом на начало моего выступления: https://youtu.be/FbdHktzx3bU?t=3983 #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #mujoco

当前筛选 #mujoco清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14744 · 24.05.2025 г., 00:00

#jupyter_notebook#mujoco#physics#robotics MuJoCo is a powerful physics engine that helps researchers and developers simulate complex movements and interactions, especially in robotics and machine learning. It provides fast and accurate simulations, which are crucial for understanding how objects move and interact with their environment. MuJoCo is beneficial because it allows users to create realistic models of multi-joint systems, compute both forward and inverse dynamics, and even handle contacts and constraints effectively. This makes it a valuable tool for those working in fields like robotics, biomechanics, and animation[1][2][5]. https://github.com/google-deepmind/mujoco

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15225 · 15.10.2025 г., 13:00

#mdx#bilateral_teleoperation#force_feedback#genesis#gravity_compensation#humanoid_robot#imitation_learning#machine_learning#moveit2#mujoco#open_source#openarm#python#reinforcement_learning#robot#robot_arm#robotics#ros2#teleoperation OpenArm is a special robot arm that helps with physical AI research. It has 7 degrees of freedom, which means it can move like a human arm. This makes it good for tasks that involve touching or moving things safely around people. The robot is open-source, meaning anyone can build, modify, and use it. This is helpful because it makes advanced robotics available to more people, like researchers and students, without costing too much. A complete system with two arms costs about $6,500, which is much cheaper than similar robots. https://github.com/enactic/openarm