Тестували БЧ на полігоні, у вітряну погоду. По бочкам не влупили, але можна сказати відпрацювали маневр ураження особового складу, що ховається за пагорбом)

Візуалізація роботи ППРЧ (Псевдовипадкове перелаштування робочої частоти) у протоколі ELRS. Від 14 до 82 повідомлень на секунду.

Це я собі узяв software defined radio флешку погратись. Це можна побачити і звичайним аналізатором спектру tinySA.

Нанотехнології нарешті і в нас )

> Мінцифри хоче запустити в Україні виробництво чипів розміром 180, 130 та 110 нанометрів. Вони не найсучасніші, але достатні для забезпечення потреб промисловості.

https://ua.news/ua/money/mintsyfry-planuye-zapustyty-vyrobnytstvo-mikrochypiv-v-ukrayini

Ми деякий час тому збирали гроші на ремонт корча моєму товаришу. Машина вже в роботі, все гуд, дякує вам.

Зараз він мені прислав бомбер, на який треба встановити підсилювач на відео 5.8, шоб збільшити дальність. Усілок недорогий, всього 5к, буду вдячний за вашу допомогу донатом 👉 https://send.monobank.ua/jar/7kB2sb3vj

Взагалі прикольно шо цифрове відео на 5.8 можна підсилити звичайним WiFi бустером. Це доволі розповсюджений апгрейд на фронті.

В рибацькому відділі у Аврорі можна придбати бімби для скидів за 55 грн

Бухати з собакою, плюси мінуси?

Те шо називається «відрив башки» )) Тестували першу версію гармати на перехоплювач. Тут ще купа роботи, але перші кроки вже пройдені.

А поки шо підтримайте наш збір на тепловізійні камери для перехоплювача https://send.monobank.ua/jar/4TRzGKDHHJ

dj serva ін да хауз

Кльовий відос про розробника AI у серії ігор FEAR — Jeff Orkin і чим він займається після ігрової індустрії https://www.youtube.com/watch?v=4ExkkUV7GOY
Система ШІ NPC у FEAR і по сьогодні вважається однією з найкращих у відео іграх.

не впевнений чи я зможу працювати в одній команді з інженерами з нового покоління

розшифровка для таких самих відсталих як я

Кантент від підписників 👉 Максим веде канал на ютубі про фронтенд, підтримайте підпискою та вподобайкою https://youtu.be/sTjFng-h6mQ

Там китайці вивалили свою LLM яка начебто взуває OpenAI і в рази дешевша.

Але є одне але, на все шо не подобається КНР цей чатік видасть «ой вибачте, не можу відповісти, давайте краще вирішувати задачки!».

Причому спочатку воно пише розгорнуто про усі проблеми, а потім розуміє що шось пішло не згідно політиці партії 🤣

моє улюблене застосування чатугпт зараз — це віддавати йому на аналіз різні схеми, тут він вгадав що це понижайка з 24 на 12в

Маю отакий девайс, автоматичний трекер для антен.

Принцип дії такий: у вас є борт який кудись летить, ви маєте направлену антену, звісно шо антену треба направляти на борт щоб був хороший сигнал і можна було летіти далеко.

Трекер — це по суті контролер який вираховує поворот та кут нахилу антени. Маючи координати борту і точки зльоту він керує однією чи двома сервами.

Оцей трекер що в мене, самий ходовий який можна придбати за зовсім невеликі гроші.

Координати борту в нього приходять наприклад по телеметрії. А координати точки зльоту нажаль тільки через підключений GPS, тобто якщо нема жпс навколо вас, то не буде точки зльоту, значить трекер не буде працювати.

Тому я собі нахачив емулятор GPS модулю на пітоні, який по стандартному протоколу ubx передає на трекер будь-які задані координати. Далі вже це можна інтегрувати у наземну систему керування і буде красіво.

Взагалі доречі розуміння того, що усі пристрої якось комунікують між собою і вміння цим скористатись у лабораторних умовах сильно зменшує час побудови системи з декількох компонентів.

Бо замість того щоб в сліпу клеїти одне до одного, їхати у поле це тестувати і тд, значну частину роботи можна виконати сидячи за столом. Щоб зменшити кількість більш дорогих дій які будуть потім, типу виїздів і розбитих бортів.

Тепер українські фпв дрони зможуть не тільки скидати на ворога бч та стріляти в нього з гармати, а ще й давати йому ляпаса або красти картуза з голови (японці канєшна збоченці)

Дивлюсь відоси по азам компʼютерного зору. Бо до цього більше колупав моделі типу Yolo і opencv дуже поверхнево.

Як от наприклад працює трекінг обʼєкту? Для початку треба визначити що саме трекати. Можна використати алгоритм щоб знайти обʼєкт у кадрі, а можна тикнути у зону інтересу і обвести її прямокутником. Це по суті задача object detection.

Далі щоб трекати треба визначити особливості зображення у зоні інтересу, щоб на слідуючий кадрах шукати зону із схожими особливостями. Це називається feature extraction.

ML моделі здатні визначати купу особливостей на рівні людського сприйняття (типу колесо, листя, двері, колір, і тп). Класичні алгоритми працюють трохи простіше. Алгоритм Харіса знаходить кути на зображенні, бо геометрія кожного обʼєкту по своєму унікальна. Тобто у випадку цього алгоритму feature extraction, фічі — це точки або піки кутів у зоні інтересу. Ця операція виконується для кожного наступного кадру і результат порівнюється з попереднім, з урахуванням можливого повороту та зміни перспективи.

Звичайно це лише один з так би мовити шарів системи, бо лише на цьому алгоритмі трекінг не буде нормально працювати.

Відос по темі, з картинками
https://youtu.be/Z_HwkG90Yvw?si=kdOKgqTGcJ_ULLHX