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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

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

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #hacktools

当前筛选 #hacktools清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15601 · 05.04.2026 г., 11:30

#yara#awesome_list#blueteam#blueteam_tools#cti#detection#detection_engineering#dfir#hacktools#incident_response#ioc#iocs#ir#ransomware#redteam#rmm#security#siem#soc#threat_hunting#threat_intelligence You can access comprehensive security detection lists and threat hunting resources that help identify malicious activity across your infrastructure. These curated collections include indicators like suspicious file hashes, domain names, IP addresses, and behavioral patterns organized by threat type—from ransomware and phishing to command-and-control servers and vulnerable drivers. By integrating these lists into your security tools like SIEM platforms and endpoint detection systems, you gain immediate visibility into known threats while learning detection methodologies through guides and YARA rules. This accelerates your ability to hunt for compromises, validate security controls, and stay current with emerging attack techniques without building detection logic from scratch. https://github.com/mthcht/awesome-lists