Вчера общался с ребятами-создателями, у всех эстонцев прекрасный английски. В музее науки (Лондон) они взяли участие в рамках робото-шоу. Я в захвате, общался с ними и вертел в руках маленького робота (который на видео в посте). Была также модель большого, анастоящего робота — он в длину метр с лишним. Работа еще ведется над ними, большой не закончен.
Вот несколько фактов:
— Проект разрабатывается в технологическом университете Таллина, проект имеет свой сайт: www.arrowsproject.eu/
— Опен сорс моделей и контроллеров пока нет, но обещают, контакты взял напоминать о себе.
Маленький робот — это демка для концепта движения:
— где-то 20-25см, плывет в направлении света мигающего с частотой 40гц, или ищет источник в произвольном плавании (2 фотоэлемента впереди)
— 4 модифицированных шаговых двигателя приводят его в движение. Снято ограничение на полный поворот ротора, но чтобы все-же обеспечить точное позиционированивание, добавлены магниты на оси и внешние контроллеры (внутренние такую комбинацию не позволяют). Двигатели заизолированы O-ring, внешне залиты резиной.
— микро-ардуино + USB платка, датчик давления, акселерометры, питание, магнитный выключатель, батареи и балласт.
— все фигурные детали напечатаны на 3D принтере
— ласты отлиты с латекса, но видно что формы тоже с 3D принтера
— контроллер в пространстве пока работает по заданным правилам, но по словам создателя на самом деле ушло только 2 дня. Говорит, еще есть порехи в компенсации смены вертикального положения при маневрах, но это на потом. На самом деле не очень заметно, если бы не показал.
— роботы автономны. Заканчивается батарея, он складывает ласты и плавно всплывает.
Большой, настоящий робот, еще в работе но с ним все будет хорошо — есть видео. Он также будет автономен, но частично. Контроль планируется производить с помощью аудио-сонарной связи (если я перевел правильно). Ясное дело, этот канал будет очень узкий и видео по нем не пойдет. Но в этой лаборатории уже есть наработки по автономном воссоздании 3D моделей с видеоматериалов, и задача робота будет состоять в автономном обследовании подводных объектов.
Как это все круто думаю ясно с размера моего комментария.
Нас интересует самый последний столбец. Этот столбец означает вероятность того, что наш коэффициент равен нулю, то есть не играет роли в итоговой модели.
Как понимаю с таблицы, должно быть наоборот — если коэффициент равен нулю, оставляем.
Можно указать параметры запуска glm функции? Или еще лучше, как использовать scikits.statsmodels для этой цели.
Очень отстраненный комментарий:
def avg(x):
s = 0
...
— в данном случае у вас будет правильный результат, поскольку на вход подаются только числа с плавающей запятой. В случае, если вы попытаетесь этой функцией посчитать среднее целочисленного ряда, получится ерунда. Поправите на s=0.0 и деление всегда будет ожидаемым.
Цену ЭЛАРобота указывают порядка 7.3млн рублей = 230тис. $. Устройство на порядок дороже, это не 1.5 тис$. Ведь суть данной презинтации не новизна, а именно дешевизна сканера.
В статье автор сравнивает Stellaris Launchpad и Arduino Due с Raspberry Pi. И если первый дешевле, то Arduino Due уже дороже Raspberry. И если есть кого винить в скорости доставки — так это почту. Уже с пол года нет задержек в поставках.
А я и не ставил минус. И к тому же, не удалось найти упоминаний о таком замечательном факте, нигде не удалось. Помогите заитересованым людям. Ну не могли ведь поисковики пропустить обсуждения такого замечательный факта
Да. Но судя по содержанию сообщений — только сервисные службы. Медиков, пожарников и железнодорожников наиболее часто видел. Что, думаю, вполне хорошая ниша.
как уже ответили — gqrx + multimonNG для декодирования цифровых передатчиков, преимущественно — пейджерной связи. Но софта достаточно, и gqrx возможно не лучшее решение.
За последний месяц это уже где-то 6й пост подобный пост, что встречаю в своих лентах. Неделю тому не удержался и уже вчера удачно декодировал сервисные пейджерные каналы Это действительно доступно и уровень вхождения уже не высок. Но все еще не хватает хорошей антенны.
Не только. Еще cherrypy, BeautifulSoup не из пакетов, а транковый, и билиотеки разбросанные в недрах гитхаба: liblinear, red, ваш же yatk. Может и еще что-то, но у меня уже было.
Ух, запустить код с гитхаба — хороший квест. Но что-то изменилось в шаблонах кинопоиска и сбор тренировочных отзывов заканчивается с пустыми результатами, и я уже просто сдался. Просьба, дополняйте хотя бы краткой документацией. Что и откуда установить если это не пакетные библиотеки и в каком порядке что запускать. Сэкономит много времени
но он и так отработал план. Более удевляют Spirit и Opportunity, они ведь в контакте со средой, а не в космосе. Спроэктированные на 90 дней, а отработали 7 лет и второй еще живой хоть уже и неподвижен, кажется.
Получил демо аккаунт. Ребята, прячьте код с поста, это будет интересно только очень и очень заинтересованным:
Developer API $2,500-$9,000/mo
Хотя, это все-же может быть дешевле нежели создать и поддерживать каулер такого масштаба самому.
Подводный робот-черепаха
Подводный робот-черепаха
Подводный робот-черепаха
Вот несколько фактов:
— Проект разрабатывается в технологическом университете Таллина, проект имеет свой сайт: www.arrowsproject.eu/
— Опен сорс моделей и контроллеров пока нет, но обещают, контакты взял напоминать о себе.
Маленький робот — это демка для концепта движения:
— где-то 20-25см, плывет в направлении света мигающего с частотой 40гц, или ищет источник в произвольном плавании (2 фотоэлемента впереди)
— 4 модифицированных шаговых двигателя приводят его в движение. Снято ограничение на полный поворот ротора, но чтобы все-же обеспечить точное позиционированивание, добавлены магниты на оси и внешние контроллеры (внутренние такую комбинацию не позволяют). Двигатели заизолированы O-ring, внешне залиты резиной.
— микро-ардуино + USB платка, датчик давления, акселерометры, питание, магнитный выключатель, батареи и балласт.
— все фигурные детали напечатаны на 3D принтере
— ласты отлиты с латекса, но видно что формы тоже с 3D принтера
— контроллер в пространстве пока работает по заданным правилам, но по словам создателя на самом деле ушло только 2 дня. Говорит, еще есть порехи в компенсации смены вертикального положения при маневрах, но это на потом. На самом деле не очень заметно, если бы не показал.
— роботы автономны. Заканчивается батарея, он складывает ласты и плавно всплывает.
Большой, настоящий робот, еще в работе но с ним все будет хорошо — есть видео. Он также будет автономен, но частично. Контроль планируется производить с помощью аудио-сонарной связи (если я перевел правильно). Ясное дело, этот канал будет очень узкий и видео по нем не пойдет. Но в этой лаборатории уже есть наработки по автономном воссоздании 3D моделей с видеоматериалов, и задача робота будет состоять в автономном обследовании подводных объектов.
Как это все круто думаю ясно с размера моего комментария.
Как мы искали Марс-3
Как мы искали Марс-3
Препроцессинг данных и анализ моделей
Как понимаю с таблицы, должно быть наоборот — если коэффициент равен нулю, оставляем.
Можно указать параметры запуска glm функции? Или еще лучше, как использовать scikits.statsmodels для этой цели.
Очень отстраненный комментарий:
def avg(x): s = 0 ...— в данном случае у вас будет правильный результат, поскольку на вход подаются только числа с плавающей запятой. В случае, если вы попытаетесь этой функцией посчитать среднее целочисленного ряда, получится ерунда. Поправите на s=0.0 и деление всегда будет ожидаемым.
Инженер Google разработал сверхбыстрый сканер — 1000 страниц за 90 минут
[Перевод] Микроконтроллеры устарели?
[Перевод] Микроконтроллеры устарели?
Обновленные карты Марса от Google
Доменные перлы или самые дурацкие домены
Доменные перлы или самые дурацкие домены
А сайт министерства, хоть и смешной, но не настолько http://moz.gov.ua/
USB TV-тюнеры на rtl2832 — или как услышать в радиоэфире все за 600 рублей
USB TV-тюнеры на rtl2832 — или как услышать в радиоэфире все за 600 рублей
USB TV-тюнеры на rtl2832 — или как услышать в радиоэфире все за 600 рублей
USB TV-тюнеры на rtl2832 — или как услышать в радиоэфире все за 600 рублей
Обучаем компьютер чувствам (sentiment analysis по-русски)
Обучаем компьютер чувствам (sentiment analysis по-русски)
Марсианская орбитальная группировка
Прогнозирование событий и Data Mining — вперед в будущее
Developer API
$2,500-$9,000/mo
Хотя, это все-же может быть дешевле нежели создать и поддерживать каулер такого масштаба самому.
Для сравнения, обычный аккаунт:
Premium
$149/mo