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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #85 · 13.10

Я купил новый микрофон и звук стал на порядок лучше, мне прямо нравится даже в наушниках. Всё-таки техника очень сильно определяет результат, тут прям как с фотографами, ха-ха ) Выпуск получился длиннее обычного, но сокращать на монтаже не стал. Затронул важный и даже несколько болезненный для меня вопрос: как выходит, что унылые мобильные игры без геймплея и сюжета зарабатывают в десятки раз больше, чем крутые высокобюджетные блокбастеры на консолях и ПК. И у меня очень давно зрела в голове гипотеза на эту тему. Лично я прям очень верю в неё, хотя кому-то может показаться фантастикой. #podcast P.S. На Яндекс.Музыке как обычно с опозданием в несколько часов, скорее всего утром, пока всё синхронизируется.

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