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 3 подобни публикации

Търсене: #modelcontextprotocol

当前筛选 #modelcontextprotocol清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15076 · 19.08.2025 г., 13:00

#python#aws#mcp#mcp_client#mcp_clients#mcp_host#mcp_server#mcp_servers#mcp_tools#modelcontextprotocol AWS MCP Servers use the Model Context Protocol (MCP), an open standard that connects AI tools with AWS data and services in a simple, secure way. These servers improve AI responses by providing up-to-date AWS documentation, best practices, and workflow automation for cloud development, infrastructure, and operations. You can run MCP servers locally for development or use AWS-managed remote servers for easy access and scalability. MCP servers support many AWS services like Lambda, DynamoDB, EKS, and more, helping you build, manage, and optimize AWS resources efficiently with AI assistance. Installation is easy with one-click options for popular tools like VS Code and Cursor. This makes cloud development faster, more accurate, and cost-effective. https://github.com/awslabs/mcp

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15008 · 31.07.2025 г., 09:30

#python#csharp#java#javascript#javascript_applications#mcp#mcp_client#mcp_security#mcp_server#model#model_context_protocol#modelcontextprotocol#python#typescript You can learn the Model Context Protocol (MCP), a new standard for connecting AI models with applications, through a free, open-source curriculum that includes hands-on coding examples in C#, Java, JavaScript, Python, and TypeScript. The curriculum covers basics, security, building servers and clients, advanced topics, and best practices, with multi-language support and community help via Discord. You can also join MCP Dev Days, a free online event for deep technical learning and networking. This resource helps you quickly gain practical skills to build and integrate AI tools effectively, boosting your development capabilities in AI workflows. https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14896 · 02.07.2025 г., 12:30

#python#ai#authentication#authorization#claude#cursor#fastapi#llm#mcp#mcp_server#mcp_servers#modelcontextprotocol#openapi#windsurf FastAPI-MCP is a tool that lets you easily turn your FastAPI web API endpoints into Model Context Protocol (MCP) tools, which AI agents can use directly. It requires almost no setup—just connect it to your FastAPI app, and it automatically preserves your request/response data models and documentation. It also includes built-in authentication using your existing FastAPI security methods. You can run the MCP server inside your app or separately, and it communicates efficiently using FastAPI’s ASGI interface. This makes it simple to integrate AI capabilities with your existing FastAPI services without rewriting code, saving you time and effort while keeping your API secure and well-documented[1][5]. https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp