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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #516 · 25.08

Сегодня DJI представили свой новый FPV-дрон под названием Avata. Слухи о нём были уже давно, в сеть полностью слили и его дизайн, и характеристики, так что сегодняшний анонс скорее формальность. Хочу отметить, насколько хорошо DJI проводит работу над ошибками. Мало какая крупная компания с каждым новым релизом умудряется исправить большинство критических косяков, на которые жаловались пользователи в предыдущих версиях. DJI явно мониторит комментарии сообщества и следит за отзывами. Самые серьёзные недостатки DJI FPV (первой версии FPV-дрона от них): - большой вес, из-за чего низкая маневренность - плохое качество камеры - небольшой угол обзора камеры, причём даже в такой небольшой иногда попадали винты - плохая система стабилизации Из-за трёх последних пунктов владельцы DJI FPV, и я в том числе, крепят на него сверху дополнительно GoPro, что усугубляет первый пункт и сильно уменьшает полётное время. В Avata исправили абсолютно всё: он лёгкий и манёвренный, по первым обзорам качество камеры значительно улучшили, угол тоже увеличили, и полностью переработали систему стабилизации RockSteady 2.0: теперь она тоже использует гироскоп, судя по наличию в ней режима выравнивания горизонта. Ещё из крутых вещей: новые лёгкие и более компактные очки, в которых (наконец-то!) подумали о людях с близорукостью и сделали регулировку линз; защёлка от выпадения кабеля питания очков (реально бесило); встроенная память на 20Гб. Кстати, очень характерно, что новый дрон идёт в комплекте с Motion Controller'ом, а привычного пульта вообще нет. Управлять FPV-дроном с обычного пульта можно только после обучения. Видимо, в компании подумали, что опытные люди и так купят себе нужное оборудование. Что касается Motion Controller (это такой джойстик, который двигаешь прямо в воздухе, направляя дрон в нужную точку), у меня такой есть, и он меня совершенно разочаровал — чувствительность не настолько высокая, чтоб прям летать крутые траектории, которые возможны при управлении пультом. Не знаю, улучшен ли хоть как-то этот момент в Avata, нужно ждать подробных обзоров. В любом случае, это крайне серьёзное заявление на конкуренцию с FPV-миром. Первый DJI FPV был пробой пера: он не подходил профессионалам из-за своей тяжести и неповоротливости, а новичкам было слишком дорого его разбивать. Avata же наверняка станет интересна и тем, и другим. Пожалуй, самый серьёзный возможный косяк это отсутствие взломов прошивки на разблокировку мощности передатчика. В FPV критически важно иметь стабильную связь, но в ряде стран иметь мощный передатчик запрещено, поэтому его душат на уровне прошивки. Душат сильно, летать буквально практически невозможно. Появляются народные способы взломать прошивку, но по непонятной причине компания DJI с ними борется. Хотя наличие способа взлома не нарушает никаких законов, зато многократно увеличивает привлекательность покупки для людей за пределами США и ещё пары стран, где разрешены мощные передатчики. Ну и очки. Большие очки, которые у меня, кроме DJI умеют соединяться с дронами других производителей, и поэтому иметь такие очки удобно, даже если ты не покупаешь дрон от DJI. Если новые очки будут поддерживать только Avata и ничего больше, то их полезность даже при их удобстве становится более сомнительной. Посмотрим. #drone#gadgets

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025 г., 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025 г., 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG