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ExpressLRS S.BUS 調査メモ

概要

実際の構造は次の通りです。

• RX は ExpressLRS リンクから RC データを受信する
• そのデータを内部で共通のチャンネルデータとして保持する
• UART 出力時に、CRSF、SBUS、SUMD などのどのプロトコルで出すかを選ぶ

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ELRS プロトコル仕様メモ（ESP32 連携向け）

この文書の対象範囲

この文書は、ExpressLRS（ELRS）を 外部 MCU（ESP32 など）から扱う ための実装メモです。

ELRS には大きく 2 つの層があります。

1. ELRS の無線 OTA リンク
   TX モジュールと RX の間で動く無線プロトコル

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new — GitHub リポジトリを作って ghq 管理下に落として開く

new は、指定したリポジトリを (必要なら GitHub 上で作成し)、ghq で取得し、ローカルの作業ディレクトリに cd するための zsh 関数です。

• 引数に応じて owner/repo の解決と clone URL の正規化を行います
• 既存リポジトリでもOK（作成はしない／取得して移動するだけ）
• repo を作るケースでは --public / --private を指定できます（デフォルトは --private）

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OpenClaw Prompts - Build Your Own AI Assistant

Prompts to recreate each piece of the OpenClaw system. Use these with any AI coding assistant.

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1. Personal CRM "Build a personal CRM that automatically scans my Gmail and Google Calendar to discover contacts from the past year. Store them in a SQLite database with vector embeddings so I can query in natural language ('who do I know at NVIDIA?' or 'who haven't I talked to in a while?'). Auto-filter noise senders like marketing emails and newsletters. Build profiles for each contact with their company, role, how I know them, and our interaction history. Add relationship health scores that flag stale relationships, follow-up reminders I can create, snooze, or mark done, and duplicate contact detection with merge suggestions. Link relevant documents from Box to contacts so when I look up a person, I also see related docs."

2. Meeting Action Items (Fathom)

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# 新規リポジトリ作成 or clone
unalias new 2>/dev/null
new() {
    emulate -L zsh
    setopt err_return pipefail

    local arg="$1"
    [[ -z "$arg" ]] && { echo "usage: new <repo-name|owner/repo|git-url> [--public|--private]"; return 1; }

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import torch
import torch.nn.functional as F

_orig_sdp = F.scaled_dot_product_attention

def _safe_sdp(*args, **kwargs):
    # diffusers 側が query/key/value で渡してくるケースに対応
    if len(args) >= 3:
        q, k, v = args[:3]
        rest_args = args[3:]

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from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import torch
import os


model_name = 'deepseek-ai/DeepSeek-OCR'


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True, use_safetensors=True)

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《変更前》

ご利用ありがとうございます。

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#!/usr/bin/env python

import time
from lerobot.teleoperators.so100_leader import SO100Leader, SO100LeaderConfig

print("test start")

# SO100 Leaderアームの設定
config = SO100LeaderConfig(
    port="/dev/tty.usbmodem59700734031",  # Macの場合のポート例

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Bluetooth搭載歯インプラントの実現可能性調査

技術的実現可能性

現在の研究状況

ペンシルバニア大学の研究（2023年）

• 研究者: Geelsu Hwang教授（ペンシルバニア大学歯学部）
• 技術: 圧電材料を使用したスマートデンタルインプラント
• 発電方法: 歯磨きや咀嚼の動きから電力を生成