#python#mllm#point_clouds#scene_understanding#spatial_intelligence
SpatialLM is a powerful 3D language model that turns complex 3D point cloud data from videos, RGBD images, or LiDAR into clear, structured 3D scene layouts showing walls, doors, windows, and objects with labels. It works without needing special equipment and can detect user-specified object categories. This helps you understand and analyze indoor spaces better, useful for robotics, navigation, and 3D design. You can run it on your data, visualize results, and even customize detection tasks easily, making 3D scene understanding more accessible and flexible for many applications.
https://github.com/manycore-research/SpatialLM
#flutter
📱
Dart and Flutter: The Complete Developer's Guide
Everything you need to know for building mobile apps with Flutter and Dart, including RxDart and Animations!
⏱ 35 Hours
📦 334 Lessons
🗣️: Stephen Grider
🔗Link
-----
Canal principal: @repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
Разработчик и фаундер с опытом запуска стартапов в сферах туризма, HR tech, а сейчас — в музыкальной индустрии, делится опытом выбора технологии для запуска MVP (5м) приложения под Android и iOS для стартапа с ограниченным бюджетом. Выбор между KMP, Flutter и ReactNative
Выводы
👉 KMP — не про супербыстрый MVP, но отличный выбор, если у тебя Android-бэкграунд и ты хочешь масштабировать продукт, не дублируя бизнес-логику.
👉 Flutter - идеален для MVP, особенно если ты хочешь за месяц выйти с приложением в Store и посмотреть на метрики (поддержу автора на момент выхода этого поста)
👉 ReactNative - подходит, если у вас уже есть веб-команда, и вы хотите быстро запустить мобильную версию.
#kmp#flutter