TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #319 · 11 апр.

Блокировки, они повсюду... Ох как надоела эта тенденция. Наша IT индустрия буквально стреляет себе в ногу силами определённых личностей и их мнений о том как для нас будет лучше. Как бы там ни было, сейчас все советуют экстренно качать и переносить свои видосы с YouTube на отечественные аналоги. Да, можно использовать оконные софты со всеми удобствами (VLC или Youtube Video Downloader), но мы лучше покодим😉 Я набросал небольшой скрипт для скачивания плейлиста с YouTobe в один клик. Из зависимостей только модуль pytube. ▫️ Для скачивания выбирается максимально доступный размер видео файла. ▫️ Если файл уже существует то скачивания не будет. Удобно для апдейта обновлений. ▫️ Скрипт качает всё из плейлиста с помощью класса pytube.Playlist. Если хотите скачать канал, то просто замените класс на pytube.Channel from pytube import Channel PLAYLIST_URL = 'https://www.youtube.com/channel/XXXXXXXXX' playlist = Channel(PLAYLIST_URL) Забираем здесь ➡️ #source

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #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