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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #121 · 30.12

У робота-пылесоса оптический датчик расстояния — излучает свет и смотрит на его отражения от стен. Робот этим датчиком сканирует комнату и строит её план, а потом уже пытается заехать в то или иное помещение. В прихожей и коридоре стоит большой икеевский шкаф с зеркалами. Робот видит отражение стен в зеркале и строит план аж до них, рисуя на карте несуществующий кусочек коридора. Естественно, физически он попасть в эту часть пространства не может, и просто считает, что там есть какое-то препятствие, но за ним комната с его точки зрения продолжается. Так что да, у меня есть настоящая карта зазеркалья. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #routing

当前筛选 #routing清除筛选
DOFH - DevOps from hell

@dofh_ru · Post #3913 · 09.11.2025 г., 07:39

Multi-area OSPF и проектирование сетей: рекомендации по планированию Эффективное планирование и проектирование сетевой топологии имеют решающее значение для поддержания надежных, масштабируемых и высокопроизводительных систем связи. Одним из ключевых протоколов для достижения таких целей в крупномасштабных сетях является протокол маршрутизации Open Shortest Path First (OSPF). Использование OSPF не только оптимизирует передачу сетевого трафика, но и повышает масштабируемость и упрощает управление. В этой статье рассматриваются технические нюансы multi‑area OSPF, предлагаются идеи и лучшие практики для проектирования сетей. https://telegra.ph/Multi-area-OSPF-i-proektirovanie-setej-rekomendacii-po-planirovaniyu-11-08 #ит_статьи#network#ospf#routing

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15521 · 25.02.2026 г., 11:30

#rust#ai_gateway#ai_gateway_support#envoy#envoyproxy#gateway#generative_ai#llm_gateway#llm_inference#llm_proxy#llm_routing#llmops#llms#openai#prompt#proxy#proxy_server#routing Plano is an AI-native proxy server that handles key tasks for agentic apps like routing between agents, smart LLM model selection, safety guardrails, and automatic traces for observability. Define agents in simple YAML, write basic HTTP code in any language, and start Plano to run multi-agent systems without custom plumbing or framework lock-in. You benefit by building and shipping reliable agents to production much faster, focusing on core logic while gaining safety, low latency, and easy scaling. https://github.com/katanemo/plano