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 6 подобни публикации

Търсене: #observability

当前筛选 #observability清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15326 · 11.12.2025 г., 11:30

#python#agents#gcp#gemini#genai_agents#generative_ai#llmops#mlops#observability You can quickly create and deploy AI agents using the Agent Starter Pack, a Python package with ready-made templates and full infrastructure on Google Cloud. It handles everything except your agent’s logic, including deployment, monitoring, security, and CI/CD pipelines. You can start a project in just one minute, customize agents for tasks like document search or real-time chat, and extend them as needed. This saves you time and effort by providing production-ready tools and integration with Google Cloud services, letting you focus on building smart AI agents without worrying about backend setup or deployment details. https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14661 · 02.05.2025 г., 11:30

#typescript#ai#analytics#datasets#dspy#evaluation#gpt#llm#llmops#low_code#observability#openai#prompt_engineering LangWatch helps you monitor, test, and improve AI applications by tracking performance, comparing different setups, and optimizing prompts automatically. It works with any AI tool or framework, keeps your data secure, and lets you collaborate with experts to fix issues quickly, making your AI more reliable and efficient. https://github.com/langwatch/langwatch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14859 · 24.06.2025 г., 11:30

#typescript#cli#clustering#concurrency#dependency_injection#effect#error_handling#javascript#observability#opentelemetry#platform#schema#typescript#workflows Effect is a powerful TypeScript framework that helps you build reliable and complex applications by managing side effects like logging, network calls, and database operations in a safe and organized way. It uses a core `Effect` type to describe workflows that are lazy, composable, and type-safe, allowing you to handle errors and dependencies explicitly. The framework is modular, with many packages for AI, CLI tools, distributed computing, SQL databases, and more, making it flexible for various needs. Using Effect improves code quality, concurrency handling, and maintainability, helping you write robust TypeScript apps efficiently[1][2][4][5]. https://github.com/Effect-TS/effect

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15066 · 16.08.2025 г., 12:30

#python#agents#ai#api_gateway#asyncio#authentication_middleware#devops#docker#fastapi#federation#gateway#generative_ai#jwt#kubernetes#llm_agents#mcp#model_context_protocol#observability#prompt_engineering#python#tools The MCP Gateway is a powerful tool that unifies different AI service protocols like REST and MCP into one easy-to-use endpoint. It helps you manage multiple AI tools and services securely with features like authentication, retries, rate-limiting, and real-time monitoring through an admin UI. You can run it locally or in scalable cloud environments using Docker or Kubernetes. It supports various communication methods (HTTP, WebSocket, SSE, stdio) and offers observability with OpenTelemetry for tracking AI tool usage and performance. This gateway simplifies connecting AI clients to diverse services, making development and management more efficient and secure. https://github.com/IBM/mcp-context-forge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15415 · 15.01.2026 г., 12:30

#go#bpf#cncf#cni#containers#ebpf#k8s#kernel#kubernetes#kubernetes_networking#loadbalancing#monitoring#networking#observability#security#troubleshooting#xdp Cilium is an eBPF-based tool for Kubernetes that delivers fast networking, deep visibility, and strong security. It creates simple Layer 3 networks across clusters, handles load balancing to replace kube-proxy, enforces identity-based policies from L3 to L7 (like HTTP or DNS rules), supports service mesh with encryption, and offers Hubble for real-time traffic monitoring. Stable versions like v1.18.6 run on AMD64/AArch64. You gain scalable performance, easier policy management without IP hassles, better troubleshooting, and higher efficiency for large cloud-native apps, cutting costs and boosting reliability. https://github.com/cilium/cilium

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15021 · 01.08.2025 г., 13:30

#go#argocd#cloud_native#cncf#container_management#devops#ebpf#hacktoberfest#istio#jenkins#k8s#kubernetes#kubernetes_platform_solution#kubesphere#llm#multi_cluster#observability#servicemesh KubeSphere is an easy-to-use, open-source platform that helps you manage Kubernetes clusters across clouds, data centers, and edge devices from one place. It offers a friendly web interface, supports multi-cluster and multi-tenant management, and automates DevOps tasks like CI/CD pipelines. You get built-in monitoring, logging, alerting, and security features such as role-based access control. It also includes an App Store for quick deployment of applications and supports various storage and networking options. This makes managing complex Kubernetes environments simpler, faster, and more secure, saving you time and reducing operational challenges. https://github.com/kubesphere/kubesphere