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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #81 · 6.10

Делали в кладовой ремонт, из-за этого немного поменялось местоположение базы робота-пылесоса. Обычной функции "задать точку новой базы на карте" в приложении нет. Робот после включения отображал сам себя в старой точке. Я в режиме ручного управления привёл его в нужную комнату (так и знал, что годы обучения поездкам на радиоуправляемой машинке не зря!). Так вот он мне, пока ехал, стал лидаром рисовать новую квартиру поверх старой со смещением. Тогда я нагуглил алгоритм обновления базы, он довольно забавный: 1. Привести робота в комнату, которую он знает, и дать ему убрать. Тогда он себя верно определит в этой комнате (кстати круто работает, неужели по форме стен и стоящих у стен предметов?) 2. Привести его в точку новой базы вручную или с помощью команды "ехать в заданную точку на карте". Он не знает пока ещё, что там база, но положение своё уже понимает. 3. Отправить его на базу. Он поедет в точку старой базы, где она когда-то была. И начнёт её искать, очень мило выглядит :) 4. Не найдя базу, станет спрашивать по своим датчикам, а где же всё-таки база, и, наконец, увидит новую и поедет к ней. Профит. Малютка-робот нашёл свой дом. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #langmem

当前筛选 #langmem清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14693 · 10.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai