rook / longhorn краще б вже розглянули — то має більш конкретне застосування для ентерпрайсу з закритими кластерами.

Не треба нагадувати мені про інтелектуальну неспроможність.
Типовий розмір цілі — 10×10 або 2×2 ...

З нашої сторони — звичайно що ні, не вплинуть. Наприклад, тому що усвідомити потенціал невитратних дронів нема чим... й чи є наявність пілота слабкістю безпілотних систем — вже давно стало жартом.

Проблема не в тому хто що й для чого знає, проблема в тому що живими вони довго не залишаться.

Не думаю що має сенс взагалі відповідати на подібні питання, але...

На прикладі TinyMPC можна глянути [1] [2] [3].

В нас нема повноцінного автопілота для збиття та перехоплення шахедів.
В нас нема роботизованих Браунінгів як й обчислювальної балістики.
Про якість й точність поточних українських виробів путлер відкрито жартує в своїх інтерв’ю.
Розмір цілі в 250×250м подається як «значне досягнення», бо інтелект й критичне мислення не завезли.

Тут мова йде про методи «як КАБом влучити в сірникову коробку», якщо на сирково-сметанному... й час коли це стане можливим — невпинно наближається.

Якщо дуже коротко, на п’яти пальцях ноги, то...

0. Будь який планувальник маршруту планує з певним горизонтом подій (finite horizon), тобто кінцева точка маршруту розбивається на відрізки (receding horizon), й їх кількість й довжина має підлаштовуватись окремим класифікатором (augmented receding horizon), бо можем прийняти рішення відлетіти чи облетіти — не кожен маршрут є найкоротшим з точки до точки. Частіш якайсь рекурентна нейронка GRU чи LSTM, або автоенкодер чи генеративка VAE-GAN, чи усе разом й якась дифузійна модель... вирішує наявність симулятора.

1. В нас є генератор семлів який з поточного стану системи (координат, швидкості) за нормальним статистичним розподілом (по Гаусу) генерує семпли, тобто усі можливі рухи з поточної позиції. Часто тут також викоритовують VAE-GAN чи дифузійну... тут теж вирішує наявність симулятора, бо треба відтворити фізичну модель чи то навчити Купмана-Ляпунова описувати лінійно поведінку, чи то навчити Нейроні Диф Рівняння чи якийсь T-KAN в проміжках.

Сама модель виробу має опиратись на якійсь фізичні симуляції, то все має симулюватись в відеопам’яті й треба 2-3 шт якихось Nvidia V100 40Гб щоб насимулювати в 1Б вокселів... при тому можна отримати рендер CFD процесів реального часу, й для всіх комбінацій позицій контролюючих поверхонь треба 20-40К семплів. Враховуючи що типова Ansys, SU2, OpenFOAM, Autodesk CFD займає 20 год й дуже капризна до вхідної моделі — треба щоб були усюди гладкі поверхні й відсутні гострі кути, без симуляцій реального часу майже те нереально... зазвичай семпла в 10 сек польоту відяхою достатньо, й то дає нам 56-60год симуляції на вокселях, а не решітках, що вже можна використовувати.

2. Далі ми фільтруємо маршрути якоюсь фітнес функцією... чи то розхід заряду батареї чи палива, чи зменьшення швидкості планування чи все разом. У випадку з MPC тут вспливає оптимізаційна задача з квадратичним програмуванням (QP) коли треба розв’язати систему диф рівнянь й отримати квадратичну функцію що описує оптимальну траекторію польоту. У випадку з MPPI є перевага бо ми не впираємось в можливості солвера, а лиш перебираємо рандом, або більш точний навчений рандом з нейронки... зазвичай там Ipopt й TinyMPC в МРС запихують в STM32H контроллери.

MPC дає +/- 1-10% контролюючої похибки в загальних кейсах, але то ніщо порівняно з ±30% типового PID контроллера в PX4/Ardupilot.

3. Модифікуємо довживну відрізку планування згідно навченої моделі й поточного стану в нульовому кроці. Кількість й частота семплів може відрізнятись в залежності від стану навченості кожної з трьох моделей — хардкодиться мінімальний максимальний горизонт, якщо модель горизонту недонавчена, хардкодиться кількість семплів по гаусу якщо семплер недонавчений... а фіз модель має бути навчена в будь якому випадку.

4. Всі сенсори шумлять, а GPS може брехати,то окремо є фільтра Калмана й більш хитрий Moving Horizon Estimate на автоенкодерах, який також треба навчити передбачати позицію...

Більш детально — можна догуглити)

p.s. SpaceX також усе в відеопам’яті симулює, для поганого прикладу можна глянути Fluidx3d

CБС має бути про MPPI/MPC та anode (Augmented Neural ODE MPPI) чи типовим Купманом-Ляпуновим (KLMPC), з якимсь T-Kan, й хоча б GAN/VAE з конвуляційними для класифікації, якийсь там Google Jax, та PyCDE під LLVM circt щоб заміняти типові STM32H750 на дешеві пліски типу gowin/lattice й працювати без дискретизації, в реальному часі... але нажаль жодних можливостей чи підстав для впровадження відповідних підходів немає, й не планується, бо впроваджувачі ризикують життям й здоров’ям, й тут, й за кордоном.

Кажу як є.
На прив’язі все... бути занадто технологічним шкідливо для життя й здоров’я.

Ну на ринку лишлось лише те що розраховується криптою чи налом, та не сплачує податки, це всякі там казино й чого по-гірше — не найкращий запис в резюме, але й не найгірший.

Якщо говорити про ближній закордон — там ситуація не так щоб кардинально змінюється, дешевше сидіти на укр ФОПах й крипті, чим офіційно щось проводити.

В Україні усі технологічні компанії підпадають під договорняк, й електростійло, це особливо стосується оборонки. Відповідно, треба розуміти що зараз будь що «магічно оформлюється» якщо робити в правильній посвідовності для найправильніших людей, але також часто це закінчується цифровим рабством, як юридичним, так й реальним, по закону Коломойського «прокинуто там де не прописано».

Відкат в дев’яності нав’язує принципи роботи дев’яностих, але з авторитарним управлінням, й за відсутності робочої судової системи й інших державних інституцій, вже починається відкат в вісімдесяті... то я б сильно не поспішав з висновками про загрози.

Зараз «большая честь» працювати з будь чим, що гарантує хоч щось...

Я, особисто, вважаю що високотехнологічні продукти будувати треба, але головне не скотитись в нав’язаний тероризм, бо шантажувати «держ зрадою» любили завжди.

Ніяк.

З повією вже порівнював за часів президенства, так...

... мова трохи не про те — існує багато ліб на сішці/расті які є drop-in replacement’ом панд, крім качок був ще Pola.rs але то лиш обгортка поверх Arrow

Формати датафрейму будуть залежати від вирівнювання цільової архітектури та потреб Data Locality, — зазвичай там не sqlite, а одразу в Arrow переганяється з Orc / Parquet. Таким чином якщо пандами щось числодробить, можна через shmem запихнуть там в pyspark / pyflink жабо-процес без зайвого копіювання фреймів (zero copy) й доданих витрат на комунікацію.

В якості БД частіш використовують колоночні типу Cassandra / Scylla з відповідною вигрузкою денормалізованого представлення...

Люди або ORC або паркет опрацьовують, в залежності від структури та потреби інкрементальної обробки... CSV не бачив вже 10 років в ETL’ках. Ну й в чистому вигляді панди в здорових проектах майже не використовувать... зазвичай качок підпалюють.

Про Aggregate Boundary нема — там дуже сильно впливає на модель синхронізації, та принципи взаємодії з сховищами стану та БД.

1. Є багато проблем термінології які не вирішили відповідні спільноти — структурування з прозорою й зрозумілою таксономією поки недосяжний для багатьох ідеал. В DDD там навіть не можуть чітко дати визначення агрегату.

2. Багато проблем описується без чіткого пояснення можливих побічних ефектів — є CQRS, є ES а що таке Event чи він запит, чи команда, й скільки подій в якій формі й де може описати перехідні процеси виконання команди... Яке то значення має для теорії інтерпретації та як формулюються вільними монадами, яке відношення там має до DDD Aggregate Boundary в рамках моделей консистентності та узгодженості у кінцевому рахунку (eventual consistency) «люди здогадаються самі» після 10 років роботи. Комплексне Формулювання Патернів як з точки зору теорії інтерпретації, функціонального програмування, дизайну розподілених систем та систем реального часу субєктивно потребує з сотню задизайнених та запущених в роботу проектів.

3. Часто застосовують «пастку консалтингу» коли відповідні адвокати надають лише частину інформації, щоб підігріти інтерес та завідомо створити проблему застосування у всіх можливих потенційних адоптерів — використати це як відповідну маркетингову стратегію. Навіть якщо опиратись на наявну публічну інформацію — вона може бути спотвореною із-за відсутності відповідного досвіду, та упереджень (когнітивних викревлень), або ж неповною.

Варто розглянути більш нагальні потреби та проблеми — вирішити одну просту проблему для себе, й для інших, щоб за неї були готові платити Вже Зараз, а не через N днів. Не важливо на скільки це проста або складна проблема, й на скільки вона не задовольнить потреб самореалізації, — самореалізація дуже рідко коли може бути ціллю особистої справи.

Не можна, бо «помилкового призову студентів» не було, й «вони всі не в частинах забезпечення» ... як й примусової безоплатної «практики» під погрозами призову — її теж не було.

Ну то люди винні в тому що влада не здатна раціонально використати наявний потенціал...

Не треба. Дітки на гуртках в 8-9ому класі справляються ж... все інше радянська мастурбація витраченого часу та відповідні академічні ритуали посвяти, й карго культи.
Досвід не вимірюється часом, а ті хто пробує — тупі бовдури.

Критерії кваліфікації переплутані з особистими компенсаторними потребами... а більшість подібних «інженерів» PID контроллер від MPC відрізнити й пояснити різницю не зможе.

Все працює за Аксіомою Ескобара...

Я б не виправдовував відсутність кваліфікації, й підміну понять.
Багато хто не працює нормально, ні головою, ні руками — й хочуть щоб їх називали...

Галери.

* ні разу не цензура