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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #406 · 1.07

Хотел сделать большое видео об этом, но пора признаться себе, что у меня никогда не будет на него времени (чтобы сделать качественно и интересно). Поэтому расскажу вам так. Уже второй сезон езжу вот на такой технике: трицикл Can-Am Spyder 2008 года. Решение его купить основывалось на трёх пунктах. 1. Очень давно присматривался и хотел попробовать 2. Никогда не езжу в городе и вообще не использую мотоцикл как транспорт, а только как средство для удовольствия в свободных от пробок местах 3. Катать жену более безопасным образом :) Сразу скажу: техника ровно такая, какой выглядит — очень спорная, очень своеобразная. Центральный недостаток с точки зрения внешнего наблюдателя обычно выглядит так: от мотоцикла ты вроде бы ожидаешь возможности ездить сквозь пробки, а если уж нет, тогда логично взять автомобиль — он комфортнее, может ездить в дождь и снег, везти больше вещей. Это всё правда, я сейчас езжу на автомобиле в том числе, и могу со всей ответственностью заявить, что автомобиль комфортнее и удобнее как способ передвижения. Дело только в том, что мотоцикл это не способ передвижения. Я писал об этом давно, ещё когда ездил на двухколёсной технике. Для перемещения своего тела из точки А в точку Б крайне непрактично использовать транспорт, который наиболее опасен именно в плотном потоке машин, требует специальной одежды и обуви, не позволяет с собой взять много вещей, одинаково плох и в дождь и в жару. Мотоцикл это средство для катания ради кайфа. Ты выбираешь под это время и место. И вот тут трицикл показывает себя хорошо: проходимость в пробках не важна, потому что ты в любом случае не выбрал бы пробки. Вообще, по секрету вам скажу, мотоциклисты не испытывают удовольствия от необходимости протискиваться между рядами. Это довольно стрессово — тебе приходится постоянно следить, чтобы и тебя никто не прижал, и ты никому зеркало не снёс. Рука устаёт от работы сцепления и тормоза. Толкотня, выхлопы, агрессивные взбешённые из-за долгого стояния водители. А если у тебя не компактный городской нейкед, а широкий павер-круизер или Голда, тебе порой вообще лучше занимать в пробке машиноместо и стоять вместе со всеми. В каком-то смысле даже лучше, если у тебя нет выбора "стоять в пробке или пытаться тесниться с опасностью и стрессом для себя". Зато, если ты выезжаешь ранним утром или поздним вечером на кольцевую, ЗСД, в область и в другие подобные места, чтобы прокатиться с ветерком, либо едешь в дальняк — вот здесь у трицикла есть ряд серьёзных преимуществ. Самое главное это безопасность: тебе не страшны ямы, колдобины, рельсы, разметка и скользкая дорога. У тебя нет опасности завалиться на бок, словить вобблинг или боковой ветер. Как следствие, ты можешь ездить, например, в обычной обуви и относительно простой плотной одежде. Поездки в дождь, если уж пришлось, тоже существенно проще. При этом ощущения полностью мотоциклетные — динамика и обзор, чувство скорости и управление — всё как у мото (на эту штуку нужны мотоциклектные права, и вообще по документам это мотоцикл). Ты получаешь такие же эмоции, при этом меньше рискуя: отлично подходит для тех, у кого взаимоотношения с мототехникой это не адреналиновая наркомания, а просто способ приобретать определённые впечатления, недоступные другим способом. Ну и много мелочей сверху: больше вещей с собой везёшь (спереди багажник под крышкой), на пересечённой местности не страшно завалиться на грязи, меньше устаёшь сам (не нужно держать равновесие корпусом), легче ездить вдвоём с кем-то и т.д. Скоро собираюсь в средний дальняк (до этого ездил в маленький), буду вам рассказывать по пути. #moto#hobby

Hashtags

Резултати

Намерени 7 подобни публикации

Търсене: #detection

当前筛选 #detection清除筛选
Universe Mysteries 🪐

@cosmomyst · Post #705 · 08.03.2026 г., 22:21

🪐 In 2019, the asteroid 2019 OK startled astronomers when it was detected passing just 70,000 kilometers from Earth—less than a fifth of the distance to the Moon. This city-sized object, about 100 meters wide, slipped by with very little warning, highlighting how some space threats can go undetected until they're nearly upon us, and why vigilance is vital for discovering near-Earth objects in time. ✨ #asteroids⚡#nearEarth⚡#detection⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries 👉more Channels ​

Universe Mysteries 🪐

@cosmomyst · Post #475 · 03.11.2025 г., 12:21

🪐 Asteroid (2014) AA was discovered on January 1, 2014, just hours before it entered Earth's atmosphere near West Africa and burned up harmlessly. This rare event made 2014 AA only the second asteroid ever detected before impacting Earth, highlighting the importance of sky surveys to spot even small space rocks before they arrive. ✨ #asteroids⚡#impact⚡#detection⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries 👉more Channels ​

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9834 · 08.04.2026 г., 15:04

🌟WildDet3D: открытая модель монокулярной 3D-детекции по одному снимку. Институт Аллена представил модель WildDet3D, которая по одному изображению строит 3D-рамки объектов: оценивает их положение, размер и ориентацию в метрических координатах. Модель принимает сразу несколько типов промптов: текстовый запрос, клик по точке или готовый 2D-бокс от внешнего детектора. 🟡Архитектура состоит из 3 блоков 2D-детектор построен на SAM3 и обрабатывает все типы запросов. Геометрическая ветка использует энкодер DINOv2 с обучаемым декодером глубины, учитывающим геометрию обзора: направления лучей камеры зашиваются через сферические гармоники, что снимает необходимость в отдельной калибровке. Третий компонент, 3D-head, объединяет через кросс-внимание 2D-детекции с признаками глубины и поднимает их в полноценные 3D-боксы. Если на инференсе доступны данные с LiDAR, ToF или стереокамеры, они подмешиваются в ту же геометрическую ветку без переобучения. 🟡Тесты На бенчмарке Omni3D модель показывает 34,2 AP с текстовыми промптами (это +5,8 пункта к прежнему лидеру 3D-MOOD). На zero-shot переносе на Argoverse 2 WildDet3D практически удваивает прежний результат: 40,3 ODS против 23,8. На редких категориях из собственного бенчмарка WildDet3D-Bench успехи, разумеется, еще лучше - 47,4 AP против 2,4 у 3D-MOOD. 🟡Вместе с моделью вышло демо-приложение для iOS. Оно использует видеопоток с камеры iPhone и данные LiDAR-сенсора, чтобы в реальном времени отрисовывать 3D-боксы поверх сцены как AR-оверлей. Это наглядная демонстрация того, как монокулярная модель усиливается, когда устройство умеет отдавать дополнительный сигнал глубины. 🟡Третья часть релиза - датасет WildDet3D-Data. Более 1 млн. изображений и 3,7 млн. верифицированных 3D-аннотаций, охватывающих свыше 13 тыс. категорий объектов. По сценам распределение получилось такое: 52% помещений, 32% городской среды и 15% природы. Он собран на основе 2D-наборов (COCO, LVIS, Objects365, V3Det): кандидаты в 3D-боксы генерировались 5 независимыми методами оценки геометрии, затем фильтровались, проверялись VLM и дополнительно отбирались людьми. 🟡Статья 🟡Модель 🟡Техотчет 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#CV#Detection#WildDet3D#Ai2

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14697 · 11.05.2025 г., 12:00

#go#attacks_prevention#detection#linux#protection#security CrowdSec is an open-source security solution that helps protect servers from malicious IP addresses. It uses a community-driven approach, where users share information about threats they've faced, creating a shared blocklist to prevent attacks. CrowdSec's Security Engine can detect bad behaviors by analyzing logs and HTTP requests, and it supports multiple platforms. This system is fast, easy to use, and designed for modern infrastructures, making it a powerful tool for securing your systems against various threats. By using CrowdSec, you benefit from collective protection and can focus on real security issues. https://github.com/crowdsecurity/crowdsec

Libreware

@libreware · Post #1512 · 28.09.2025 г., 11:58

Chasing Your Tail (CYT) https://github.com/ArgeliusLabs/Chasing-Your-Tail-NG A comprehensive #WiFi probe request analyzer that monitors and tracks wireless devices by analyzing their probe requests. The system integrates with #Kismet for packet capture and WiGLE API for #SSID#geolocation analysis, featuring advanced #surveillance#detection capabilities. Features Real-time Wi-Fi monitoring with Kismet integration Advanced surveillance detection with persistence scoring Automatic GPS integration - extracts coordinates from Bluetooth GPS via Kismet GPS correlation and location clustering (100m threshold) Spectacular KML visualization for Google Earth with professional styling and interactive content Multi-format reporting - Markdown, HTML (with pandoc), and KML outputs Time-window tracking (5, 10, 15, 20 minute windows) WiGLE API integration for SSID geolocation Multi-location tracking algorithms for detecting following behavior Enhanced GUI interface with surveillance analysis button Organized file structure with dedicated output directories Comprehensive logging and analysis tools Requirements Python 3.6+ Kismet wireless packet capture Wi-Fi adapter supporting monitor mode Linux-based system WiGLE API key (optional)

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65081 · 10.04.2026 г., 20:37

🚀 AI TRENDS | Wall Street Banks Test Anthropic's Mythos Model for Vulnerability Detection Wall Street banks have begun internal testing of Anthropic's Mythos model, as reported by Bloomberg on X. The initiative comes amid encouragement from U.S. President Donald Trump's administration officials, who are advocating for its use in identifying potential vulnerabilities. The Mythos model, developed by Anthropic, is designed to enhance security measures within financial institutions by leveraging advanced AI capabilities. This move reflects a growing trend among major banks to integrate cutting-edge technology to bolster their defenses against emerging threats. #AI#trends#WallStreet#banks#Anthropic#Mythos#model#vulnerability#detection#security#financialinstitutions#AItechnology#emergingthreats

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15601 · 05.04.2026 г., 11:30

#yara#awesome_list#blueteam#blueteam_tools#cti#detection#detection_engineering#dfir#hacktools#incident_response#ioc#iocs#ir#ransomware#redteam#rmm#security#siem#soc#threat_hunting#threat_intelligence You can access comprehensive security detection lists and threat hunting resources that help identify malicious activity across your infrastructure. These curated collections include indicators like suspicious file hashes, domain names, IP addresses, and behavioral patterns organized by threat type—from ransomware and phishing to command-and-control servers and vulnerable drivers. By integrating these lists into your security tools like SIEM platforms and endpoint detection systems, you gain immediate visibility into known threats while learning detection methodologies through guides and YARA rules. This accelerates your ability to hunt for compromises, validate security controls, and stay current with emerging attack techniques without building detection logic from scratch. https://github.com/mthcht/awesome-lists