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 3 подобни публикации

Търсене: #quantization

当前筛选 #quantization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14747 · 25.05.2025 г., 11:30

#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models. https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15385 · 02.01.2026 г., 12:30

#python#deep_learning#inference#openai#quantization#speech_recognition#speech_to_text#transformer#whisper Faster-Whisper is a fast version of OpenAI's Whisper that transcribes audio up to 4x quicker with the same accuracy, using less memory on CPU or GPU—benchmarks show it beats original Whisper (e.g., 1m03s vs 2m23s for 13-min audio on GPU). Install via `pip install faster-whisper`, no FFmpeg needed, and use simple Python code like `WhisperModel("large-v3").transcribe("audio.mp3")` for segments with timestamps. You benefit by getting quick, efficient speech-to-text for real-time apps, saving time and resources on long files or batches. https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper