TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Търсене: #ml
@repo_science · Post #3688 · 03.11.2023 г., 12:00
#ML 😎 FREE RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING Intro to ML by MIT Free Course Machine Learning for Everyone FREE BOOK ML Crash Course by Google Advanced Machine Learning with Python Github Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book Python Machine Learning for beginners ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3447 · 17.07.2023 г., 15:14
#ML 🧠 Machine Learning Expert El aprendizaje automático es un vasto campo con muchos conceptos clave que conocer. Nuestro curso intensivo cubre todos los componentes básicos que necesita para sumergirse en el aprendizaje automático del mundo real. ✍️Ryan Doan | Ex-Amazon ML Infrastructure Engineer 🌐En 📆2022 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #687 · 18.07.2025 г., 06:24
#ml https://aryagxr.com/blogs/intro-to-nmc
Hashtags
@amneumarkt · Post #682 · 27.06.2025 г., 05:30
#ml Machine Learning Visualized — Machine Learning Visualized https://ml-visualized.com/?utm_source=substack&utm_medium=email
Hashtags
@amneumarkt · Post #617 · 25.08.2024 г., 14:03
#ml What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
Hashtags
@amneumarkt · Post #607 · 30.07.2024 г., 06:20
#ml Meta's second version of segment anything. https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 They have a nice demo: https://sam2.metademolab.com/
Hashtags
@amneumarkt · Post #596 · 07.07.2024 г., 20:53
#ml I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice. https://arxiv.org/abs/2212.10774
Hashtags
@amneumarkt · Post #595 · 06.07.2024 г., 22:02
#ml Schmidhuber J. Deep Learning: Our Miraculous Year 1990-1991. In: arXiv.org [Internet]. 12 May 2020 [cited 7 Jul 2024]. Available: https://arxiv.org/abs/2005.05744
Hashtags
@amneumarkt · Post #575 · 09.05.2024 г., 19:51
#ml https://github.com/google-research/timesfm
Hashtags
@amneumarkt · Post #538 · 16.02.2024 г., 11:21
#ml Like a dictionary Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
Hashtags
@amneumarkt · Post #532 · 09.02.2024 г., 05:35
#ml I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions. Then I saw this paper today: Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
Hashtags
@amneumarkt · Post #531 · 05.02.2024 г., 10:57
#ml Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032 Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.
Hashtags