TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #335 · 29 мар.

В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно? ▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD. ▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем. ▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов. Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM. Вот мои результаты: Single File Size: 30.0Gb ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s Dir size: 32.7Gb, File count: 11127 ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s Скрипт для теста ↗️ На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD. В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения #linux#triks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #speechkit

当前筛选 #speechkit清除筛选
Robot.ltd.co

@robotltdco · Post #256 · 21.08.2025 г., 23:22

Коллеги, друзья и все, кто следит за рождением Адама и Евы! Вчера случилось то, ради чего всё затевалось: я провёл первые полевые испытания зрения Адама в реальном мире, и он в режиме реального времени не просто видел объекты, а описывал их вслух голосом, как настоящий помощник. Вот как это работает сейчас на железе робота: 1. Глаз: Камера на Raspberry Pi захватывает изображение. 2. Зрение (YOLOv11n, 5 МБ): Сверхлёгкая модель детектирует объекты примерно за 1 сек / кадр. 3. Осмысление (YandexGPT): Получившийся список объектов передается в YandexGPT, который формирует лаконичное и понятное описание сцены. 4. Голос (Yandex SpeechKit): Это описание не печатается в терминале, а сразу синтезируется в чистый, человеческий голос и звучит из динамика робота. 🔊 И это не симуляция — это работающий алгоритм на настоящем железе. Что это значит на практике? Я говорил Адаму:«Посмотри вокруг», и через мгновение он отвечал голосом: «Я вижу человека в помещении, монитор, ноутбук и телефон на столе». Это был не заранее заготовленный ответ, а результат живого-анализа обстановки перед ним. Он буквально делился своими мыслями о том, что видит. Почему это прорыв? Потому что мы перешли от сухих технических тестов к реальному взаимодействию. Робот теперь не бездушный детектор объектов, а сущность, которая способна воспринимать мир и коммуницировать на нашем языке — голосом. Впереди бескрайнее поле для экспериментов с поведением и сценариями использования. Спасибо, что вы с нами на этом пути! Это невероятно вдохновляет. #робототехника#ии#искуственныйинтеллект#yolo#raspberrypi#компьютерноезрение#адам#ева#YandexGPT#SpeechKit#голосовойИИ