ZhuBin365的博客

原创 PowerShell 是微软开发的一种跨平台的任务自动化解决方案

它结合了命令行 Shell 的高效和脚本语言的灵活性，并通过面向对象的特性，让系统管理变得更加简单和精准。特性 Windows PowerShell (v5.1及以下) PowerShell (Core) (v6.0及以上)简单来说，你可以把它理解为 Windows 下的“超级终端”，它能帮你完成从简单的文件管理到复杂的企业级系统运维等各类任务。，它不仅仅是一个命令行外壳程序（Shell），也是一个功能强大的脚本语言和配置管理框架。🌟 独特优势：它和 CMD、Linux Shell 有什么不同？

原创 Pitch：上下点头（俯仰） Yaw：左右转向（偏航） Roll：侧身翻滚（倾斜）

是描述物体在三维空间中。的两个基本概念，通常与。

原创 桁架机器人运动控制的数学理论详解

桁架机器人（Gantry Robot），如FarmBot，是一种基于笛卡尔坐标系统的机器人结构。这类机器人通过三个相互垂直的直线运动轴（X、Y、Z）实现末端执行器在三维空间中的精确定位。本文将深入探讨桁架机器人运动控制的数学理论基础，包括运动学、动力学、轨迹规划、控制算法等核心内容。桁架机器人采用直角坐标系统，这是其最显著的特征。设定机器人基座为原点O，建立右手坐标系：任意空间点P的位置可表示为：P=[x,y,z]T\mathbf{P} = [x, y, z]^TP=[x,y,z]T为便于进行坐标变换，引

原创 详细解释这份名为《Attention Is All You Need》的开创性论文

总结《Attention Is All You Need》这篇论文提出了 Transformer，第一个完全基于注意力机制的序列转换模型。它通过多头自注意力机制并行地、高效地捕捉序列内的长距离依赖关系，同时在机器翻译等任务上取得了当时最先进的成果，且训练速度更快。深远影响架构范式转变：Transformer 迅速取代了 RNN，成为处理 NLP 任务的标准架构。预训练模型的基石：由于其强大的并行计算能力和对长距离依赖的捕捉能力，Transformer 使得在海量无标签文本上进行大规模预训练成为可能。

原创 六轴机械臂动力学与控制系统深度技术报告

根据改进的D-H参数法，建立各连杆坐标系。对于第i个连杆，其齐次变换矩阵为：i−1Ti=[cθi−sθicαisθisαiaicθisθicθicαi−cθisαiaisθi0sαicαidi0001]{}^{i-1}T_i = \begin{bmatrix} c\theta_i & -s\theta_i c\alpha_i & s\theta_i s\alpha_i & a_i c\theta_i \\s\theta_i & c\theta_i c\alpha_i & -c\theta_i s\alp

原创 K-means、决策树 、主成分分析（PCA）、Apriori在农业应用

原创 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是专为物联网场景设计的轻量级消息传输协议

MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是专为物联网场景设计的轻量级消息传输协议，其核心特性完美适配农业大数据系统的需求：

原创 瑞丽时间步（Rayleigh Time Step）是离散元法（DEM）与计算流体力学（CFD）耦合仿真中的一个关键参数

（Rayleigh Time Step）是离散元法（DEM）与计算流体力学（CFD）耦合仿真中的一个关键参数，主要用于控制颗粒系统的计算精度和稳定性。

原创 离散元法（DEM） 中的 Bonding接触模型

以上方案基于EDEM软件的Bonding模型实践，参数标定需结合具体物料实验数据。建议参考EDEM用户手册（Chapter 9）及单轴层压实验标准流程。：基于能量准则——当颗粒承受的冲击能（e冲击​）≥临界破碎能（ecrit​）时，母颗粒被一组按预设尺寸分布的子颗粒替换（参考文章3、9）。：通过虚拟粘结键（bonded键）连接多个子颗粒形成聚合体，当键受力超过临界阈值时断裂，实现破碎。

原创 请结合我国现代化建设实际和本人农业工程与信息技术专业实际，谈谈你对发展新质生产力的理解和认识。gpt-oss-20b的回答

传统生产力主要由土地、劳动力、资本和技术四要素构成。随着科技革命和产业变革，新一轮技术进步已将信息化、数字化、网络化作为决定性因素，形成了“新质”这一概念。数据驱动：利用大数据、人工智能等手段，把海量信息转化为可操作的知识和决策支持。系统集成：跨行业、跨学科的协同创新，形成闭环或开放式生态系统。人才赋能：高素质复合型人才成为核心资源，推动技术与管理双重升级。绿色低碳：生产过程更注重节能减排和循环利用，实现可持续发展。

原创 EDEM中当颗粒的真实形状和尺度不确定，或者需要用多球组合（Clump）来模拟一个非球形颗粒时进行单个颗粒球面数量敏感度分析

在EDEM中，当颗粒的真实形状和尺度不确定，或者需要用多球组合（Clump）来模拟一个非球形颗粒时，进行“球面数量敏感度分析”是一个非常关键且专业的步骤。总之，当颗粒数量巨大且形状不确定时，通过球面数量敏感度分析来优化单个颗粒的模型，是确保EDEM仿真既准确又高效的关键一步。它能帮助你用最经济的计算资源，获得最可靠的仿真结果。对每一个球面数量的颗粒模型（4球面、8球面、16球面...），分别运行上述基准仿真。为了比较不同球面数量模型的行为差异，需要设计一个简单且能反映关键物理特性的基准仿真。

原创 剪切模量（G）、杨氏模量（E）和泊松比（ν）三者之间存在一个确定的数学关系

特性杨氏模量 (E)剪切模量 (G)定义衡量材料抵抗拉伸/压缩变形的能力衡量材料抵抗剪切变形的能力应力类型正应力 (σ)剪应力 (τ)应变类型正应变 (ε)剪应变 (γ)核心关系简单来说，剪切模量和杨氏模量是通过泊松比联系起来的两个基本弹性常数，它们共同描述了材料在受力时的弹性行为，但分别针对不同类型的变形。

原创 EDEM软件里，“Bulk Material”（散体材料/散料）

在EDEM软件里，“Bulk Material”（散体材料/散料）指的是由大量聚集而成的材料。这些颗粒在相互作用时，会表现出复杂的集体行为。

原创 电脑熄屏设置

通过设置应用（推荐）‌：点击开始菜单的齿轮图标（或按Win+I）打开“设置”，选择“系统”>“电源和睡眠”，在“屏幕”选项下分别设置“使用电池”和“接通电源”时的关闭时间。‌通过‌控制面板（旧版系统）‌：在控制面板中进入“硬件和声音”>“电源选项”，点击当前电源计划旁的“更改计划设置”，调整“关闭显示器”时间。点击屏幕左上角苹果图标，进入“系统偏好设置”>“节能器”（或“电池”），在“电池”和“电源适配器”选项卡中，拖动“显示器关闭”滑块设置时间。‌Windows系统‌。‌‌macOS系统‌。

原创 Adams（MSC Adams，全称 Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems

它主要用于模拟机械系统中各刚体、关节、载荷之间的真实运动与力的传递，是机械、车辆、航天、机器人等行业的核心工具。Adams（MSC Adams，全称。）是目前工程界最成熟、最广泛使用的。

原创 农业相关软件

原创 HSA-UNet是一种改进的U-Net网络结构

HSA-UNet是一种改进的U-Net网络结构，主要用于图像分割任务，以下是其相关信息：

原创 杂草检测（Weed Detection）YOLO优化策略

以下是在。

原创 IoU 阈值（threshold）的作用

IoU 阈值就是“你框得有多贴才算对”的严格程度0.5 = “找得到就行” → mAP50 高0.5~0.95平均 = “必须框得很准” → mAP50-95 才高你的模型现在“找得到、类别对”，再练下去就是在练“框得更准”，mAP50-95 还会继续涨！

原创 YOLO训练日志分析

你现在才训到第 5 个 epoch，模型正处于“刚睡醒，疯狂进步”的黄金阶段，所有指标都在快速上升，损失持续下降，完全没有过拟合。放心让它继续跑，后面大概率会越来越好，别被前几轮的损失爆炸吓到，这是 YOLO 的“传统艺能”。预计再训 30~50 轮，mAP50-95 能轻松上 0.45~0.5+。mAP50：告诉我“你能不能把东西找出来”（宽松，反映检测能力）mAP50-95：告诉我“你框得有多准”（严格，反映定位精度，也是学术界/工业界最终评判模型好坏的黄金标准）

原创 YOLO学习模型训练完成后，项目文件夹里常见的一些可视化输出文件

只要把验证集的几张 pred/labels 图和 PR 曲线、混淆矩阵一起看，3 分钟就能判断这次训练是成功、基本可用、还是彻底寄了，需要换骨干网络、加数据、调超参或重标注。这张图片是一个深度学习模型训练完成后，项目文件夹里常见的一些可视化输出文件（通常是 TensorBoard 或自定义 logger 生成的），它们的作用是帮助我们快速诊断模型训练得怎么样、是否存在问题。记录本次训练的所有超参数（学习率、batch_size、优化器、数据路径等），非常重要，方便复现实验。

原创 在深度学习和机器学习中，权重文件是模型训练完成后保存的参数集合

权重文件是深度学习模型训练后的参数集合，用于在新数据上进行推理和预测。它在模型部署、实时应用、迁移学习等方面都发挥着重要作用。通过正确加载和使用权重文件，可以实现模型的高效应用和共享。

原创 yolo11n.pt文件结构详解

是一个 Python 字典 (),使用 PyTorch 的 保存。模型参数统计指标数值总参数量2,624,080 个可训练参数0 个 (预训练模型，requires_grad=False)参数大小10.01 MB (float32)模型层数24 层 (0-23)完整的80个COCO类别🏛️ 模型架构 (24层)Backbone (特征提取 - Layers 0-10)层号模块类型输入→输出通道参数量作用0Con

原创 YOLOv11 训练流程详解

train.py:188 (入口)→ 读取 datasets/data.yaml→ 下载/加载预训练权重→ _setup_train() (初始化环境)→ get_dataloader() (加载数据)→ _train_one_epoch() (训练循环)→ 前向传播 → 计算损失 → 反向传播 → 更新权重→ _validate() (验证)→ _save_checkpoint() (保存)简单直接: 直接加载预训练权重yolo11n.pt数据驱动: 从自动加载数据集全自动。

原创 拆解一下 YOLO (You Only Look Once) 的训练流程

YOLO 的训练流程是一个系统工程，从数据准备到模型部署，每一步都至关重要。幸运的是，像 Ultralytics (YOLOv5/v8 的官方维护者) 这样的框架已经将上述复杂流程高度封装，使得用户可以通过简单的命令行或 Python API 就能启动训练：

原创 个基于 YOLOv11n 的改进型目标检测模型。它的核心思想是在保持 YOLOv11n 轻量级和高效率的基础上，通过引入几种先进的模块来增强特征提取和融合能力，从而提升模型在特定任务

这个配置文件描述了一个单类别（nc: 1）的目标检测模型。主干网络 (Backbone) 增强: 在主干网络中引入了RFAConv，以增强模型的感受野和特征提取能力。特征融合 (Neck) 优化: 使用了HS-FPN(Hierarchical and Swin Transformer-based FPN) 结构来替代传统的 FPN/PANet，以实现更高效、更强大的多尺度特征融合。注意力机制 (Attention) 集成: 在主干网络的末端加入了C2PSA模块，这是一种基于注意力的机制，用于优化特征图。

原创 parse_model 函数是深度学习模型构建中的核心工具，尤其在目标检测框架（如 YOLO 系列）中扮演关键角色。其核心功能是动态解析模型配置文件（如 YAML），并根据配置逐层构建神经网络模型，同

配置解析：读取模型配置字典（通常包含backbone和head两部分），解析每层的参数（如输入来源、重复次数、模块类型、构造参数）。动态构建：根据解析结果，实例化对应的神经网络模块（如卷积层、残差块、检测头等），并构建完整的模型架构。通道管理：维护输入/输出通道数列表（ch），确保每一层的输入通道数正确传递。模块扩展：支持自定义模块的注册和动态加载，增强模型灵活性。

原创 如何切换 Codebuddy 模型

使用 --model 参数指定模型ID。- glm-4.6（当前正在使用的）

原创 Windows 上安装 Claude Code

先下载Node.js安装包安装。

原创 “串联大津法“通常指**多阈值Otsu分割方法**（Multi-level Otsu Thresholding）

当需要提取多个目标或进行更精细分割时，需扩展为多阈值版本。例如，将图像分为M类需要M-1个阈值，计算复杂度随类别数指数级增长。（Multi-level Otsu Thresholding），即通过级联或分阶段的方式应用Otsu算法，将图像分割为。实验显示，TSMO在6类分割时最大耗时仅0.463秒，相对误差<1%，效率远超传统方法。"串联大津法"本质是将Otsu准则从二分类扩展到多分类，并通过。标准Otsu法通过最大化类间方差（或最小化类内方差）自动确定。，选择TSMO、GWO等适合特定场景的优化策略。

原创 RFAConv (Backbone): 让网络“看”得更准。 HS-FPN (Neck): 让网络“融合”得更精细。 HATHead (Head): 让网络“决策”得更聪明。

RFAConv让网络“看”得更准。HS-FPN让网络“融合”得更精细。HATHead让网络“决策”得更聪明。

原创 在 YOLOv8n 模型的基础上进行结构优化。改进内容主要包括 3 个方面: 在 Backbone 部分引入 RFAConv 模块以增强感受野自适应性和特征提取能力； 在 Neck 部分采用 HS-F

在 YOLOv8n 模型的基础上进行结构优化。改进内容主要包括 3 个方面: 在 Backbone 部分引入 RFAConv 模块以增强感受野自适应性和特征提取能力;在 Neck 部分采用 HS-FPN 结构以强化多尺度特征融合;在 Head 部分加入 HATHead 模块以提升全局信息建模与检测精度。这是一个非常高级的开发任务。的可用Python实现代码。

原创 将YOLOv8（或类似架构）骨干网络（backbone）中的标准卷积层（`Conv`）替换为更高级的`RFAConv`（Receptive Field Attention Convolution）层

ConvRFAConv特性Conv(原始)RFAConv(修改后)感受野静态的 (Static)动态的 (Dynamic) / 自适应的特征提取对感受野内所有像素一视同仁通过注意力机制，加权重要的像素，抑制不重要的像素优势速度快，计算简单特征提取更智能，抗干扰能力强，尤其利于小目标或复杂背景劣势效率低，易受噪声干扰计算量和参数量会轻微增加，可能导致训练/推理速度稍慢您正在用一个更智能、更“专注”的注意力卷积模块 (RFAConv，替换掉了原始的**“大老粗”下采样卷积模块 (Conv)**。

原创 tasks.py里的parse_model

frozenset: 这是一个不可变的、可哈希的集合。在这里使用frozenset是为了极快地进行成员资格检查（即: 包含所有“基础”模块，如ConvC2fSPPF。这些模块的共同点是它们都接受c1(in_channels) 和c2(out_channels) 作为它们的前两个参数。: 包含所有内部有重复结构的模块，如C2fC3。这些模块除了c1c2之外，还需要一个n(重复次数) 参数。

原创 tasks.py这个文件的核心目的是定义和构建不同任务（Task）的 YOLO 模型

这个文件定义了一系列模型类，每个类对应一种特定的机器学习任务。它以一个通用的BaseModel(物体检测)(实例分割)PoseModel(姿态估计)OBBModel(旋转框检测)(图像分类)此外，它还包含一些更特殊的模型，如(基于 Transformer 的检测模型) 和WorldModel(开放词汇检测模型)。文件的关键逻辑定义一个基础模型 (BaseModel：处理所有模型共有的操作，如加载权重、模型融合（fuse）、执行前向传播 (forward) 和预测 (predict。

原创 Ultralytics 库是一个功能非常强大的开源计算机视觉 (CV) 工具包

如果你需要快速开发、训练和部署高性能的计算机视觉模型（特别是目标检测、分割或跟踪），库几乎是目前的首选工具。

原创 RFAConv、HS-FPN、HATHead

快速实验版（推荐）：先把 RFAConv 插入 backbone 的 1–2 层，HS-FPN 只在 P3/P4 插入高频掩码，Head 暂用 1 个 HAT 模块；在原始训练配置上跑 1 次对照（可在 1/5 数据上快速验证趋势）。彻底版：完整替换 backbone/neck/head 并做上述消融表与推理效率测评，然后根据结果做模型压缩/蒸馏（把改进的 YOLOv8n 作为 teacher 对原生 YOLOv8n 做 distill，以便部署）。非常好 👍——你已经有了改进方向，现在要把它。

原创 科研论文怎么撰写

概括研究的目的、方法、主要结果和结论，通常控制在150-300字以内。

原创 YOLO（You Only Look Once）和LLM（Large Language Models）异同点

和。

原创 科学技术发展还要多少年才能发展完

因此，科学的探索永远没有一个终点，它是一个不断深入的过程。例如，计算机的性能在过去几十年里持续增长，虽然我们达到了摩尔定律的边缘，但量子计算的崛起为计算提供了新的可能性。例如，基因编辑技术的进步提供了治愈疾病的希望，但也可能带来对基因改造的伦理争议。随着技术的进步，我们可以做的事情越来越多，新的科技范畴不断被开辟，如脑机接口、基因编辑技术、太空探索等，极大地拓展了人类的认知和能力。如果我们仔细思考这个问题，就会发现科学技术的发展不仅仅是一个线性的过程，也不是像一个任务列表可以“完成”的东西。