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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #313 · 24.04

С начала года я стал регулярно заниматься в FPV-симуляторе. Как вы помните, летом я купил новый дрон DJI FPV, который сочетает в себе два режима пилотирования: классический режим с автоматикой, как было на всех моих предыдущих дронах, и продвинутый режим (он называется Acro Mode). О нюансах такого управления я расскажу отдельно, сейчас же нужно знать только то, что Acro Mode — сложный режим, который, с одной стороны, позволяет выполнять пролёты по хитрым траекториям, но с другой стороны требует немало навыка. Человек, который никогда не летал на дронах, в обычном режиме без проблем с первого раза взлетит и скорее всего не убьёт дрон. В Acro почти наверняка убьёт. И для этого придумали симуляторы: к ним подключается настоящий пульт управления от дрона, но картинка вся на компьютере, поэтому можно тренироваться, не рискуя своим оборудованием. Я стал заниматься по полчаса каждый день. Сначала шло очень тяжело. Не получалось вообще. Ловил сильную демотивацию от этого. Но поставил себе цель к наступлению тёплых дней обязательно освоить навык, и поэтому через страдания продолжал. И это сработало: на текущий момент в симуляторе я могу на начальном и начально-среднем уровне пролетать разные трассы, делать петли, влетать в узкие места, тоннели, оконные проёмы и так далее. Я ещё ни разу не пробовал на настоящем дроне. Хотя авторы симулятора (Liftoff) в какой-то момент добавили туда именно DJI FPV и пообещали, что его виртуальные характеристики и поведение в воздухе будут максимально приближены к реальности. Питер погодой не радует, но в конце майских обещают хотя бы минимальное тепло и солнце — я поеду пробовать. Кстати, в симуляторе есть карта в виде антенного комплекса "Дуга", который под Чернобылем. Карта называлась Russian Woodpecker, а после начала событий авторы симулятора (бельгийцы) переименовали её в просто Woodpecker. #drone#hobby

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai