TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #676 · 2.12
Не выдержал и заказал один DJI O3 Air Unit, посмотрим :) FPV-квадрокоптер это летающая платформа с камерой. И эти контуры более менее друг от друга изолированы: можно снять всё, что касается видео, и по-прежнему будет летать и нормально управляться, правда, пилот не сможет ничего видеть. То есть там полётный контроллер со своим радиоприёмником, отдельно радиопередатчик и камера для видео, и ещё почти всегда ставили отдельно камеру для съёмок — просто прикручивали сверху GoPro. С полётным контроллером и его радиомодулём всё хорошо — научились делать очень круто, работает чётко, опенсорсная прошивка, отличная дальность. А вот у видео были проблемы. Долгое время оно было вообще аналоговое, но пришла компания DJI и кроме собственных отдельных дронов стала выпускать Air Unit — модульную камеру с передатчиком, которую можно поставить на фактически любой дрон. При этом видео цифровое и передаётся только в очки от DJI. Это был отличный ход: качество у такого видео лучше, чем у аналогового, поэтому FPV-шники стали массово скупать очки от DJI, китайские компании массово приобрели у DJI лицензию на выпуск своих модулей с их чипами (Caddx, например, она у меня на одном из дронов стоит), на аналоге остались разве что дроно-гонщики, там слишком важна задержка между картинкой и реальным временем. Но потихоньку стали появляться решения от других производителей: например Walksnail Avatar — тут тебе и очки сразу и видеомодуль. Сами DJI выпустила новые очки, оказавшиеся несовместимыми с Air Unit. А ещё они же релизнули FPV-дрон Avata, который хоть и хороший, но не даёт той гибкости, которая нужна крутым (и не таким богатым :)) ребятам. Казалось бы — ну всё, лидерство DJI в области видеопередачи для FPV-дронов постепенно заканчивается. А, ну и параллельно с этим всегда была проблема "на что снимать?". GoPro очень тяжёлая. А всё, что лёгкое — не слишком качественное. Сами GoPro выпустили версию Bones со снятым всем подряд, кроме самого необходимого. Ещё активно делали (причём, как люди сами, так и фирмы) так называемые GoPro Naked — разбирали камеру, выкидывали аккумулятор и экран, печатали новый корпус полегче. И тут бац тебе: O3 Air Unit. Это камера от DJI Avata с видеопередатчиком, которую можно установить на любой дрон. Качество на голову выше, чем у всего, что есть на рынке. Достаточное, чтобы на эту камеру даже можно было снимать, а не только смотреть, куда летишь. Совместимая со всеми версиями очков. Решает сразу очень много проблем. FPV-шники теперь ещё больше будут покупать дорогущие очки от DJI обеих версий. Вишенкой на торте ещё и идёт тот факт, что камера впаивается, то есть ты её так просто с одного дрона на другой не поставишь. А у летающих ребят обычно по 2-3-5-10 дронов. Ну, экономику считайте сами. Гениальный ход, как по мне :) И очередной Game Changer. #drone
Hashtags
Търсене: #apis
@repo_science · Post #3160 · 10.05.2023 г., 21:54
#Python#Flask#APIs 🐍 REST APIs with Flask and Python in 2023 Build professional REST APIs with Python, Flask, Docker, Flask-Smorest, and Flask-SQLAlchemy 🗣️ Jose Salvatierra, Teclado by Jose Salvatierra 🌟 4.6 - 20097 votes 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@repo_science · Post #3383 · 03.07.2023 г., 15:15
#public#APIs Public APIs A collective list of free APIs for use in software and web development 🔍#github 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@djangoproject · Post #437 · 11.09.2017 г., 19:13
https://httpie.org/ #HTTPie consists of a single http command designed for painless debugging and interaction with HTTP #servers, #RESTful#APIs, and web services: Sensible defaults Expressive and intuitive command syntax Colorized and formatted terminal output Built-in JSON support Persistent sessions Forms and file uploads HTTPS, proxies, and authentication support Support for arbitrary request data and headers Wget-like downloads Extensions Linux, Mac OSX, and Windows support And more…
@djangoproject · Post #264 · 18.02.2017 г., 06:23
https://blog.miguelgrinberg.com/post/designing-a-restful-api-with-python-and-flask In recent years #REST (REpresentational State Transfer) has emerged as the standard architectural design for #web services and web #APIs. In this article I'm going to show you how easy it is to create a RESTful web service using Python and the Flask microframework. What is REST? The characteristics of a REST system are defined by six design rules: Client-Server: There should be a separation between the #server that offers a service, and the #client that consumes it. Stateless: Each request from a client must contain all the information required by the server to carry out the #request. In other words, the server cannot store information provided by the client in one request and use it in another request. Cacheable: The server must indicate to the client if requests can be cached or not. Layered System: Communication between a client and a server should be standardized in such a way that allows intermediaries to respond to requests instead of the end server, without the client having to do anything different. Uniform Interface: The method of communication between a client and a server must be uniform. Code on demand: Servers can provide executable code or scripts for clients to execute in their context. This constraint is the only one that is optional.
@djangoproject · Post #118 · 08.08.2016 г., 11:44
https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows. The #multiprocessing module also introduces #APIs which do not have analogs in the #threading#module. A prime example of this is the Pool object which offers a convenient means of parallelizing the execution of a function across multiple input values, distributing the input data across processes (data #parallelism). The following example demonstrates the common practice of defining such functions in a module so that child processes can successfully import that module. This basic example of data parallelism using Pool,
@djangoproject · Post #589 · 29.03.2018 г., 06:38
http://books.agiliq.com/projects/django-api-polls-tutorial/en/latest/ Building #APIs with #Django and #Django_Rest_Framework(#DRF) Introductions Setup, Models and Admin A simple API with pure Django #Serializing and Deserializing Data Views and Generic Views More views and viewsets #Access_Control #Testing and Continuous Integeration Testing and Using API with Postman Documenting APIs (with Swagger and more)
@CryptoM · Post #64595 · 09.04.2026 г., 09:46
🚀 Gobi Partners Invests in Transak to Expand Asian Market Presence Gobi Partners has announced its investment in Transak. According to ChainCatcher, Transak, established in 2019, offers financial institutions a single API for seamless fiat and digital asset exchanges, handling KYC, AML, risk monitoring, and local payment integration. The investment aims to support Transak's expansion into the Asian market. Transak has already established its Asia-Pacific headquarters in Hong Kong and plans to enhance integration with payment networks and banking partners in the ASEAN region. #GobiPartners#Transak#Investment#AsiaMarketExpansion#Fintech#DigitalAssets#KYC#AML#RiskMonitoring#APIs#PaymentIntegration#ASEAN#HongKong#FinancialInstitutions