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: #mdl

当前筛选 #mdl清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15271 · 05.11.2025 г., 12:30

#cplusplus#arm#baidu#deep_learning#embedded#fpga#mali#mdl#mobile#mobile_deep_learning#neural_network Paddle Lite is a lightweight, high-performance deep learning inference framework designed to run AI models efficiently on mobile, embedded, and edge devices. It supports multiple platforms like Android, iOS, Linux, Windows, and macOS, and languages including C++, Java, and Python. You can easily convert models from other frameworks to PaddlePaddle format, optimize them for faster and smaller deployment, and run them with ready-made examples. This helps you deploy AI applications quickly on various devices with low memory use and fast speed, making it ideal for real-time, resource-limited environments. It also supports many hardware accelerators for better performance. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite