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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #77 · 17.09

В первом выпуске подкаста я говорил, что чёлка в айфонах — очевидно плохое решение, от которого отказались даже те производители, которые копируют айфон. И вот мы увидели на новой презентации Apple, что чёлку уменьшают. Думаю, в следующем поколении её не будет совсем. Apple не может сразу и открыто признать свою ошибку, но медленно и как бы неявно будет. А вот вам второй выпуск. Я поработал над звуком, он стал сильно лучше, хоть и неидеален. Но на записи я немного простывший, и, боюсь, это слышно, так что третий выпуск точно будет ещё качественнее. Решил порассуждать о проблемах UI/UX в популярных сервисах и приложениях. Привел некоторое количество интересных, как мне кажется, примеров. А ещё подкаст теперь доступен в Google Podcasts, (правда, там второй выпуск ещё не синхронизировался). #podcast

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #mujoco

当前筛选 #mujoco清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14744 · 24.05.2025 г., 00:00

#jupyter_notebook#mujoco#physics#robotics MuJoCo is a powerful physics engine that helps researchers and developers simulate complex movements and interactions, especially in robotics and machine learning. It provides fast and accurate simulations, which are crucial for understanding how objects move and interact with their environment. MuJoCo is beneficial because it allows users to create realistic models of multi-joint systems, compute both forward and inverse dynamics, and even handle contacts and constraints effectively. This makes it a valuable tool for those working in fields like robotics, biomechanics, and animation[1][2][5]. https://github.com/google-deepmind/mujoco

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15225 · 15.10.2025 г., 13:00

#mdx#bilateral_teleoperation#force_feedback#genesis#gravity_compensation#humanoid_robot#imitation_learning#machine_learning#moveit2#mujoco#open_source#openarm#python#reinforcement_learning#robot#robot_arm#robotics#ros2#teleoperation OpenArm is a special robot arm that helps with physical AI research. It has 7 degrees of freedom, which means it can move like a human arm. This makes it good for tasks that involve touching or moving things safely around people. The robot is open-source, meaning anyone can build, modify, and use it. This is helpful because it makes advanced robotics available to more people, like researchers and students, without costing too much. A complete system with two arms costs about $6,500, which is much cheaper than similar robots. https://github.com/enactic/openarm