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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #549 · 9.09

Скорость полёта FPV-дрона зависит от многих параметров, но управляется наклоном курсовой камеры. В самом деле — для создания горизонтальной тяги дрон летит "носом вниз", поэтому камеру, наоборот, задирают вверх относительно плоскости корпуса. У Nazgul из коробки угол камеры довольно большой, на что я сначала не посмотрел. В общем, видео ниже без ускорения. Совсем. Учитывая, что это мой первый FPV-полёт на настоящем дроне без автоматики, можете представить, как было страшно. И по ощущениям страшно, и за дрон тоже (падение в болото это с высокой вероятностью потеря дрона). Страшно, но кайфово. Контроль достаточно тонкий, а обзор достаточно погружающий, чтобы пилот ощущал именно себя несущимся куда-то на дикой скорости. И на подобных открытых пространствах это особенно сильно проявляется. Я после этого чуть-чуть полетал вблизи городской местности и над постройками — совсем не то. Совершенно новые впечатления. Более крутые, чем от DJI, который относительно медленный в рамках FPV и более тяжёлый, из-за чего у него выше инерция. Но приземляться пока не умею, сложно. Как раз из-за угла камеры землю под собой ты не видишь при движении на небольшой скорости, так что надежда только на его прочность и способность выдерживать падения с небольшой высоты, которые у меня вместо посадки пока что. Нужно больше учиться. Но угол камеры я чуть уменьшил. Наберусь опыта, тогда верну :) https://www.youtube.com/watch?v=OAasFai9b3U #drone#hobby#gadgets

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llvm

当前筛选 #llvm清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9894 · 17.03.2026 г., 05:32

🤖Google ускорила ядро Android, скормив компилятору профили реального использования Команда LLVM toolchain в Google рассказала, как они применили AutoFDO (Automatic Feedback-Directed Optimization) к ядру Android — и результаты интересные. Идея простая: обычный компилятор принимает решения об оптимизациях на основе статических эвристик. Встроить функцию или нет, какая ветка условия чаще выполняется — всё это угадывается без реальных данных из приложений и пользовательских сценариев. AutoFDO меняет подход: компилятор получает профили реального выполнения кода и на их основе принимает куда более точные решения. Эта техника Google уже давно применяется к своей серверной инфраструктуре и ChromeOS, так что подход обкатанный и зарекомендовавший себя. Кто знаком с ART Profiles — идея покажется знакомой. Там тот же принцип: собираем данные о реальном выполнении, отдаём компилятору, получаем более точный нативный код. Только ART Profiles работают на уровне ART для Java/Kotlin-кода конкретного приложения, а AutoFDO — на уровне ядра, C/C++ и LLVM. Разные слои, одна философия. Для ядра профили собирают не с реальных устройств, а в лабораторных условиях: запускают топ-100 самых популярных приложений, используют simpleperf и аппаратные возможности ARM для записи истории ветвлений. Собранные данные показывают 85% совпадение с профилями реального парка устройств — этого достаточно, чтобы считать подход рабочим. Результаты на ядрах 6.1, 6.6 и 6.12: 👉 холодный старт приложений стал быстрее на ~4% 👉 время загрузки сократилось на ~1% 👉 ядро занимает ~40% CPU-времени на Android, так что любая оптимизация здесь ощутима Важный момент: AutoFDO не меняет логику кода, только влияет на решения компилятора — инлайнинг, раскладку кода. Функции, которые не попали в профили («холодные»), компилируются стандартным образом, без изменений. Сейчас это уже в проде — профили включены в ветки android15-6.6 и android16-6.12, так что устройства на этих ядрах уже собираются с AutoFDO. Pixel-устройства точно попадают в эту категорию. С другими производителями сложнее: многие используют сильно модифицированное ядро и не переходят на GKI из AOSP, так что там это может быть не применено вовсе. В планах — GKI-модули, вендорные модули через DDK и поддержка новых версий ядра. 🔗 Источник - блог Android Developers #Android#AndroidDev#Производительность#LLVM#Native