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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #111 · 14.12

Поставил себе дома NAS-хранилище Synology DS220+, и весьма кайфую от его удобства. Вообще, изначально я был настроен скептически к таким устройствам. Хранить много данных у себя дома мне казалось ненадёжным: сколько бы вы RAID-массивов не ставили, условный пожар в доме уничтожает весь ваш фотоархив. Но даже если хочешь хранить, купи ещё пару винтов в компьютер, делов то. Мультимедийные возможности таких приставок тоже сильно уступали отдельно стоящему компьютеру. Помню, несколько лет назад смотрел, как друг безуспешно пытается запустить там видео, закодированное редким кодеком. Однако, с появлением коптера места в облаке перестало хватать. К тому же, я подсел на стриминги, это изменило мои привычки. Можно качать отсутствующий фильм с торрентов, но я всё ещё хочу смотреть кино, сидя на диване перед телевизором. Сейчас уже ни одно устройство не записывает видео, которое невозможно было бы воспроизвести средствами NAS. А местный софт позволяет просто с телефона кинуться в специальное приложение магнет-ссылкой или торрент-файлом, и хранилище автоматически скачает фильм в нужную папку, после чего он будет доступен на всех телевизорах, телефонах и планшетах в доме, а при должной настройке ещё и из внешнего интернета. То есть да — я сижу в Москве в отеле с не слишком быстрым вайфаем, даю команду девайсу, стоящему дома в другом городе, через 5 минут 10-гигабайтное кино уже доступно мне стримом на телефон или ноутбук (дома сеть 400 мегабит). Ну и хранение. Идеально именно для сырых материалов со всяких съёмок: ценность их не критически высока, а места занимают много. Покупать для такого облако жалко, но иметь к ним доступ иногда нужно весьма неожиданно. Чем это лучше просто компьютера, настроенного определённым образом: - Устройство спроектировано специально для того, чтобы быть непрерывно включенным. - Занимает мало места. - Не шумит, не греется, пыль в себя не втягивает. - Весь нужный софт сразу из коробки, без возни, настраивается элементарно, работает отлично. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #ros2

当前筛选 #ros2清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15156 · 20.09.2025 г., 13:00

#python#llm#multiagent#robotics#ros2#zenoh OpenMind's OM1 is an open-source, modular AI system that lets you build and control smart robots like humanoids, quadrupeds, and educational bots. It works with many types of sensors (cameras, LIDAR, web data) and supports physical actions like moving and talking. OM1 is easy to use with Python, supports many hardware platforms via plugins, and offers tools for debugging and voice/vision AI integration. You can quickly create custom AI agents that interact naturally and upgrade them for different robots. This helps you develop advanced, human-friendly robots that can navigate, communicate, and perform tasks autonomously or with your commands. It runs on common platforms and supports full autonomy with real-time mapping and control. This system benefits you by simplifying robot development, enabling flexible AI-powered behaviors, and supporting a wide range of hardware and applications. https://github.com/OpenMind/OM1

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15616 · 15.04.2026 г., 12:00

#cplusplus#hap#mid_360#ros#ros2 Livox ROS Driver 2 connects your Livox LiDARs like HAP and Mid360 to ROS (Noetic) or ROS2 (Foxy/Humble/Jazzy) on matching Ubuntu versions. Clone the repo in a workspace/src folder, build Livox-SDK2, then run ./build.sh with your ROS version, and launch with roslaunch or ros2 launch files from launch_ROS1/ROS2 folders—edit JSON configs for IP, ports, frequency (up to 100Hz), and formats. This lets you quickly test and visualize point clouds in RViz for robotics development, saving time on setup and debugging. https://github.com/Livox-SDK/livox_ros_driver2

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