kendama op• Data kinds: कोई नहीं → any (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.noisy_perceiver(rng, noise_pos: 'float' = 0.0, noise_vel: 'float' = 0.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import kendama; kendama.noisy_perceiver(rng, noise_pos: 'float' = 0.0, noise_vel: 'float' = 0.0), registry से लेना हो तो opsdrive.get("noisy_perceiver"))
perception में isotropic Gaussian noise जोड़ता है perceive(t, p, v) → (p̂, v̂) (position σ = noise_pos [m], velocity σ = noise_vel [m/s])। ऋणात्मक σ पर ValueError। rng = numpy.random.Generator।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• (अभी कुछ नहीं)
any को input के रूप में लेते हैं)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
kendama)kendama_params · elliptic_k_agm · pendulum_period_exact · pendulum_launch_speed · pendulum_rod_simulate · tether_tension_fixed · tether_slack_angle · swing_up_plan
*Provenance: kendama.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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