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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #28 · 24.05

Я очень долго не покупал робот-пылесос, несмотря на свою любовь к технологиям. Не шибко верил в эти штуки, да и жил в небольшой квартире с пушистым ковром. Но теперь у нас квартира побольше и почти без порогов, а ещё кот, от которого везде остаётся шерсть. К тому же, рынок неплохо развился за эти годы, индустрия набила шишек, так что я взял Roborock S5 Max. Робот-пылесос, пожалуй, одна из самых по-настоящему умных бытовых технологий нашего времени. Посудомойка и стиральная машина все ещё требуют много дополнительной работы руками, автоматическая глажка вообще ещё в адекватном виде не появилась, 3D принтер тот вообще хочет много внимания... А робот-пылесос — недаром там в названии «робот» — запустил и забыл. S5 Max довольно дорогая модель с лидаром и хорошей программной частью. Он и правда весьма умён, свободно ориентируется в квартире, грамотно строит маршрут и понимает, где находится. В моем случае проблема возникла лишь один раз — пылесос втянул кошачью игрушку, которая застряла во вращающейся щётке. Это, кстати, приучает к порядку: если всякие рюкзаки и тапки ещё могут валяться у стен там и тут, то мелочам на полу делать совершенно нечего — ваши ступни вам потом за это спасибо скажут. В остальном Roborock прекрасно объезжает ножки стульев, перекатывается через провода и заползает на всю глубину под диван и кровать (а это недоступно даже при чистке ручным пылесосом!). При первом запуске робот объезжает всё пространство, куда способен пролезть, и строит карту квартиры, на которой позже можно разметить комнаты, невидимые стены и другие зоны, а затем, по желанию, убирать точечно. Ещё прикольная фишка — детектор ковра: машина понимает, что движется по ворсу, и сама увеличивает мощность всасывания, а затем обратно уменьшает, когда попадает на обычный пол. Но насчёт самой уборки совсем чудес ожидать не стоит. Сильный ручной пылесос тянет лучше, а робот не избавлен от всех проблем своих предков: волосы наматываются на щётку, пылесборник нужно вытряхивать и мыть. Кстати, для волос прямо под крышкой небольшой нож-лезвие, очень практично: взял и обрезал. Я бы сказал так: человек уберёт лучше, но робота вы будете запускать существенно чаще, чем стали бы пылесосить сами. Особенно если квартира большая. 30-метровую студию я в своё время обходил с вертикальным пылесосом за 20 минут. Но квартиру втрое больше — нет уж, пусть машина старается. Из серьезных для меня недостатков я бы выделил три: • Моющий режим конкретно в моей модели — полная ерунда. Он едва протирает поверхность, так что я бы скорее назвал его увлажняющим режимом. Так что не особо нужен в корпусе и контейнер для воды, и пристегивающаяся на липучках тряпка-расходник. • Робот не умеет понимать, что пылесборник заполнен, и как-то предупреждать об этом. А пыли и грязи он находит много, даже если запускать каждый день. Вот бы сам в туалет ездил выбрасывать... • Машина умеет понимать, где ковёр. Но разработчики не догадались сделать функцию «почистить в этой комнате только ковёр». А было бы очень кстати. В остальном однозначно мастхэв, одно из самых полезных вложений денег за последние много лет. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #optimization

当前筛选 #optimization清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2599 · 07.03.2025 г., 16:04

#вакансия#vacancy#DA#analyst#senior#remote#fulltime#optimization Вакансия: Middle+/Senior Data Analyst (с опытом в оптимизационных задачах) Формат: Удалённый Занятость: Полная Оплата: 3500 - 4500$ net. Ptolemay - аутсорсинговая IT-компания полного цикла по разработке мобильных и веб-приложений для бизнеса и стартапов. Ищем ML Engineer для аутстафф-проекта в сфере металлургии. Обязанности: - Разрабатывать и внедрять алгоритмы оптимизации для объемно-календарного планирования. - Осуществлять постановку и решение задач LP, NLP, определять целевые функции и ограничения. - Автоматизировать планирование в промышленности или смежных областях. - Работать с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner) и солверами (COBYLA, Ipopt и др.). Требования: - Опыт работы по функциональному направлению от 4-х лет. - Знание языков программирования Python либо Java. - Знание основных типов оптимизационных задач (LP, NLP и т.д.). - Опыт работы с пакетами оптимизации (SciPy, Pyomo, CVXPY, OptaPlanner или аналогичные). - Опыт работы с различными солверами (COBYLA, Ipopt и другие), понимание принципов их работы (сильные и слабые стороны). - Опыт линеаризации задач, постановка целевой функции и ограничений. - Опыт постановки задачи, разбиение на подзадачи. Условия работы: - Удалённый формат работы. - Полная занятость. - Оформление по ИП, СМЗ. - Оплата 3500 - 4500$ net. Буду рад ответить на вопросы и ознакомиться с резюме: @Dmitriy_Ptolemay

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3621 · 21.12.2024 г., 10:22

BuyerCaddy Secures $1.5M Funding BuyerCaddy has successfully raised $1.50M in funding as of December 19, 2024. The platform focuses on cost savings, optimization, and tech stack benchmarking, helping users identify redundant products, track utilization, and enhance integrations. #Funding#BuyerCaddy#TechStack#Optimization#CostSavings

智能视界

@AITimes365 · Post #158 · 17.07.2024 г., 00:52

#境外AI#Chrome#Google#Gemini#离线模型 Chrome浏览器内置可离线大模型 Gemini Nano ! 开通方式: 1. 下载并安装 Chrome (Dev 或 Canary) 版本 127 或更高版本。 2. 打开 Chrome,访问:chrome://flags/#prompt-api-for-gemini-nano,将设置改为 Enabled。 3. 打开 Chrome,访问:chrome://flags/#optimization-guide-on-device-model,将设置改为 Enabled BypassPrefRequirement。 4. 打开 Chrome,访问:chrome://components,找到 "Optimization Guide On Device Model",点击 "Check for Update"。 5. 如果没有看到 "Optimization Guide On Device Model",请等待几分钟,或尝试切换代理节点。 6. 打开浏览器并访问 https://chromeai.org/ 即可开始使用。

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14797 · 06.06.2025 г., 12:00

#python#agents#document_search#evaluation#guardrails#llms#optimization#prompts#rag#vector_stores Ragbits is a tool that helps build and deploy GenAI applications quickly. It offers features like swapping between many language models, ensuring safe interactions with these models, and connecting to various data storage systems. Ragbits also includes tools for managing data and testing prompts, making it easier to develop reliable AI applications. This helps users create more accurate and efficient AI systems by integrating the latest data and reducing errors. Overall, Ragbits makes it faster and more efficient to develop and deploy AI applications. https://github.com/deepsense-ai/ragbits

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15575 · 20.03.2026 г., 11:30

#java#aerospace#flight_simulator#java#modeling#optimization#rocket#rocketry#simulation#trajectory OpenRocket is a free tool to design, visualize in 3D, and simulate model rockets with six-degree-of-freedom flight analysis, real-time data on altitude/velocity, automatic optimization, and exports for 3D printing or other programs. It works on any platform via Java. You benefit by testing rockets virtually first, saving time/money on failed builds, predicting performance accurately, and flying safer, higher with optimized designs. https://github.com/openrocket/openrocket

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3510 · 20.12.2024 г., 06:30

Future of AI Search Optimization A new market emerges as users shift from traditional Google searches to AI tools like ChatGPT and Claude. The $70 billion search optimization industry sets the stage for a vast new optimization market focused on AI responses. Early entrants can capitalize on this shift with relatively simple platforms. Discover more: Read Here #AI#SearchOptimization#ChatGPT#Claude#Perplexity#MarketTrends#Innovation#TechIndustry#BusinessOpportunities#DigitalMarketing#InformationRetrieval#Technology#Entrepreneurship#FutureOfWork#Investment#Strategy#Growth#Optimization#Startups

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15242 · 23.10.2025 г., 12:30

#python#ant_colony_algorithm#artificial_intelligence#fish_swarms#genetic_algorithm#heuristic_algorithms#immune#immune_algorithm#optimization#particle_swarm_optimization#pso#simulated_annealing#travelling_salesman_problem#tsp You can use scikit-opt, a Python library offering many heuristic optimization algorithms like Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Ant Colony, Immune Algorithm, and Artificial Fish Swarm Algorithm. It supports user-defined functions to customize operators, allows continuing runs from previous iterations, and accelerates computations via vectorization, multithreading, multiprocessing, and caching. GPU support is in development. It helps solve complex optimization problems such as function minimization and the Traveling Salesman Problem efficiently, with easy installation and rich examples. This saves you time and effort in implementing and tuning optimization algorithms yourself. https://github.com/guofei9987/scikit-opt