Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы.
Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой...
В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу.
Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности:
1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть.
2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить.
Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где?
#games
#softSkills#raspberryPi
😎
Raspberry Pi for Beginners
Description
The course will start with setting up your Raspberry Pi and installing Raspberry Pi OS without an external monitor and keyboard, followed by getting along with the basics of Python3 programming. You will then work with the Raspberry Pi’s GPIO panel, use a PIR sensor to detect movement from your Pi, and discover how to use a Unix terminal and the most useful command-line tools. You will also send an email from your Raspberry Pi, take photos and videos using the Raspberry Pi camera V2, and create a web server on your Raspberry Pi with the Flask framework. Finally, you will build a complete surveillance and alarm project with Raspberry Pi.
Author(s): Edouard Renard
Language: English
Updated: September 2022
Videos Duration: 10h 8m
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
Пейджер для Telegram без сотовой связи из России! 📡
Инженер создал девайс на Raspberry Pi с mesh-сетями:
Домашний модуль — сервер
Переносной — для чтения каналов
✅ Работает при блокировках
✅ Только текст (без фото/видео пока)
✅ Цена ~3000 рублей (452000сум)
Лучше гаджета для свободы информации не придумаешь! 😎
#TelegramPager#MeshСети#RaspberryPi#Технологии#Россия
Коллеги, друзья и все, кто следит за рождением Адама и Евы! Вчера случилось то, ради чего всё затевалось: я провёл первые полевые испытания зрения Адама в реальном мире, и он в режиме реального времени не просто видел объекты, а описывал их вслух голосом, как настоящий помощник.
Вот как это работает сейчас на железе робота:
1. Глаз: Камера на Raspberry Pi захватывает изображение.
2. Зрение (YOLOv11n, 5 МБ): Сверхлёгкая модель детектирует объекты примерно за 1 сек / кадр.
3. Осмысление (YandexGPT): Получившийся список объектов передается в YandexGPT, который формирует лаконичное и понятное описание сцены.
4. Голос (Yandex SpeechKit): Это описание не печатается в терминале, а сразу синтезируется в чистый, человеческий голос и звучит из динамика робота. 🔊
И это не симуляция — это работающий алгоритм на настоящем железе.
Что это значит на практике? Я говорил Адаму:«Посмотри вокруг», и через мгновение он отвечал голосом: «Я вижу человека в помещении, монитор, ноутбук и телефон на столе». Это был не заранее заготовленный ответ, а результат живого-анализа обстановки перед ним. Он буквально делился своими мыслями о том, что видит.
Почему это прорыв? Потому что мы перешли от сухих технических тестов к реальному взаимодействию. Робот теперь не бездушный детектор объектов, а сущность, которая способна воспринимать мир и коммуницировать на нашем языке — голосом.
Впереди бескрайнее поле для экспериментов с поведением и сценариями использования. Спасибо, что вы с нами на этом пути! Это невероятно вдохновляет.
#робототехника#ии#искуственныйинтеллект#yolo#raspberrypi#компьютерноезрение#адам#ева#YandexGPT#SpeechKit#голосовойИИ
🛰️✈️Импортозамещение на высоте: в России создают аналог Flightradar24
🇷🇺 Новый сервис «Авиарадар» — это отечественный ответ на Flightradar24.
С конца 2023 года система работает в бета-режиме, уже охватывая большую часть европейской части страны.
📆 В ближайшее время планируется полноценный коммерческий запуск.
📡 Основа — сеть приёмников, собирающих ADS-B сигналы с гражданских самолётов и передающих их на сервер.
💻 Приёмники можно собрать даже на Raspberry Pi или Orange Pi, а в будущем планируется установка оборудования на микроспутники для слежения за рейсами над океанами и труднодоступными регионами🌍
👨💻 Проект требует знаний в IT и электронике, а также немалых серверных мощностей.
💼 Основная цель — b2b-сегмент: авиакомпании, логистика, государственные структуры.
👥 Волонтёры, устанавливающие оборудование, получают расширенную аналитику и доступ к онлайн-карте.
💬 Разработчики ищут инвестора для масштабирования. Среди потенциальных партнёров — 2ГИС.
При поддержке «Авиарадар» может стать национальной платформой авианаблюдения, особенно важной в условиях текущей геополитики.
#Авиарадар#Flightradar24#импортозамещение#авиация#технологии#RaspberryPi#логистика#гражданскаяавиация#авиатрекер#ИТ#наблюдение#Россия#инновации#b2b#авиапром#слежение