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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #589 · 9.10

Прикольно, что существует рынок продуктов для улучшения других продуктов. Например, в конструкторах LEGO есть наборы с электричеством, и там блок управления моторами очень бестолковый: он маломощный, на батарейках вместо аккумулятора, а контроллер (в новых наборах — с телефона) позволяет собирать из таких вещей только модель по инструкции, потому что в приложении просто нет функциональности за пределами коробочных наборов. Что странно для конструктора — ведь он должен быть гибким и позволять собирать что угодно. Но корпоративные процессы в любой большой компании, такой, как LEGO, очень часто не позволяют эффективно браться за оптимизацию каких-то отдельных вещей. Так что на рынке можно купить у других производителей не родные блоки управления (например BuWizz). Они совместимы с деталями от LEGO, но во всём без исключения лучше: выше мощностью, дольше работают, меньше по размеру и обладают более гибким приложением для контроля моторов и сервоприводов. А я тут купил антенну на DJI-очки, которая очень интересно сделана: она ставится вместо пластиковой панели, выполняющей на очках декоративную функцию. Вообще, передача изображения это слабое звено практически любой современной FPV-системы. Пульт управления работает на расстоянии до 10 километров, а вот картинка в отдельных местах сыпется уже на 300-500 метрах, даже если в рекламе сказано совсем другое. Без картинки конечно всякие умные Мавики вернутся домой (хотя отсутствие возможности нормально летать и снимать это всё равно неприятно), а вот в FPV-мире потеря картинки нередко равна потере дрона. Так вот, антенна от компании iFlight, ставится прямо поверх очков. Производители из iFlight специально сделали корпус, повторяющий накладку очков от DJI: одна фирма делает улучшения для продуктов другой фирмы. Это популярная антенна, многие FPV-пилоты с ней летают. Правда, оценить разницу я пока не смог (вчера летал, но неправильно настроил мощность видеопередатчика). Будем смотреть, что там на деле будет. Вот это всё что в текстуре карбона на фото — корпус новой антенны как раз. #drone#gadgets

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #a2a

当前筛选 #a2a清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15283 · 09.11.2025 г., 14:30

#go#a2a#agents#agents_sdk#ai#aiagentframework#gemini#genai#go#llm#mcp#multi_agent_collaboration#multi_agent_systems#sdk#vertex_ai The Agent Development Kit (ADK) for Go is an open-source toolkit that makes it easy to build, test, and deploy smart AI agents using the Go programming language. It lets you create simple or complex agent workflows, use ready-made or custom tools, and run your agents anywhere, especially in cloud environments. With ADK, you get full control, flexibility, and the ability to scale your applications, making it faster and simpler to develop powerful AI solutions for real-world tasks. https://github.com/google/adk-go

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