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RSS订阅原创 C++_python_相互之间的包含调用方法
表格方法易用性性能支持 C++ 特性适用场景pybind11⭐⭐⭐⭐⭐高完全支持（类、模板、STL）首选方案⭐⭐高需手动封装底层开发/无第三方依赖Cython⭐⭐⭐高有限支持数值计算、与 NumPy 集成⭐⭐⭐中仅 C 接口快速调用简单函数💡 建议新项目 → 优先用 pybind11已有 C 函数库 → 用 ctypes 快速集成高性能数值计算 → 考虑 Cython嵌入式/受限环境 → 用原生 C API。
2026-01-08 12:00:26
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原创 E2E_基于端到端(E2E)的ViT神经网络模仿目标机械臂的示教动作一
核心步骤回顾数据准备：提取多视角同步帧，标注每帧对应的关节角度（硬件采集最优）；模型构建：基于 ViT 构建多视角特征提取 + Transformer 融合 + 回归头的端到端模型；训练调优：用 MSE 损失训练，冻结 ViT 底层减少过拟合，通过验证集 Loss 调优；部署推理：加载最优模型，批量推理视频帧的关节角度，可选轻量化部署提升速度。关键注意事项标注数据量是精度的核心保障，建议至少 5000 + 帧标注；多视角融合是提升精度的关键，单视角 ViT 精度远低于多视角；
2026-01-07 19:29:18
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原创 matlab_绘图线条颜色显示和点的形状显示
MATLAB 绘图样式由颜色符 + 标记符 + 线型组成，三部分可自由组合（也可只选其一），比如k*:表示 “黑色星号标记 + 黑色点线”。常用标记符包括圆圈 (o)、叉号 (x)、正方形 (s)、三角形 (^/v) 等，满足不同可视化需求。线型除了实线 (-)，还有虚线 (–)、点线 (😃、点划线 (-.)，可根据需要选择是否显示连线。
2026-01-07 13:52:10
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原创 EI_机器人之舞_单目相机\G1机器人(二)
这是一份框架贴合宇树机器人（G1 43 关节）的硬件特性，整合了动作采集、MuJoCo 仿真、强化学习训练、动作生成与适配全流程，包含主要代码与可落地的核心逻辑，可直接基于此扩展实际项目。
2026-01-04 15:04:11
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原创 EI_机器人之舞_动作的采集\映射\强化和播放(一)
机器人的舞蹈能力并非简单的动作复制，而是 “采集 - 适配 - 训练 - 优化” 的全链路技术整合。通过人类动作数据驱动、仿真环境中的强化学习、以及多模态感知的实时调整，最终实现了高精度、高稳定性的舞台表现。若需将此流程落地到你的项目中，建议优先构建标准化的动作采集与仿真训练 pipeline，并逐步引入强化学习优化策略。
2026-01-04 11:54:17
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原创 NN_BP推导
神经网络 数理推导模型： https://seceve.com/p/28 BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。一、多层神经网络结构及其描述下图为一典型的多层神经网络。通常一个多层神经网络由L层神经元组成，其中：第1层称为输入层，最后一层（第L层）被称为输出层，其它各层均被称为隐含层（第2层~第L-1层）。令输入向量为：x⃗ =[x1x2…xi…xm],
2026-01-01 19:49:46
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原创 DL_机器人和高阶辅助驾驶大模型和端到端项目开发框架
在 自动驾驶与机器人领域，特别是面向 ARM 架构 SoC 平台（如 NVIDIA Orin、Qualcomm Snapdragon Ride、TI TDA4、地平线征程、黑芝麻等），且要求 端到端高阶辅助驾驶系统（如 L2+/L3 级功能） 的场景下，框架选择需兼顾开发效率、模型性能、部署工具链成熟度和生态支持。结合 2025 年的行业现状和技术趋势，强烈建议） 完成部署。
2026-01-01 19:46:15
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原创 EI_双足机器人舞蹈动作的sim2sim和sim2Real(Gymnasium + Mujoco)
定位：通用强化学习环境库。作用：提供标准化的 env.reset()、env.step(action)、env.render() 等接口，使算法开发者可以无缝切换不同任务环境（如 CartPole、Atari、MuJoCo 等）。特点：完全兼容 OpenAI Gym 的 API；支持类型提示、错误检查；活跃社区维护，持续更新；支持自定义环境注册；与主流 RL 框架（如 Stable-Baselines3、RLlib、CleanRL）无缝集成。
2025-12-31 17:51:30
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原创 AD_DigialTwin_CARLA + LiDAR + Camera + MPC 控制器
方案延迟开发复杂度是否需 ROS适用场景CARLA 原生 API（单进程）✅ 5–15 ms低❌ 否算法研究、RL、快速原型共享内存桥接✅ 10–20 ms中高✅ 是必须集成 ROS 节点✅ 8–18 ms中✅ 否多进程、多语言中✅ 是ROS2 生态项目传统 ROS1/2 bridge❌ >50 ms低✅ 是非实时演示✅ 最终建议如果你的目标是“延迟 ≤20ms”，请放弃 ROS bridge，直接使用 CARLA 原生 API。
2025-12-19 14:45:59
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原创 DT_digitalTwin_blender中机器人骨骼建模
目标实现方式骨骼沿小腿方向（视觉合理）在 Edit Mode 中让 Head→Tail 沿部件长度旋转轴对准膝关节（功能正确）调整骨骼 Roll 角度，使局部 X/Y/Z 轴对准物理旋转轴部件跟随骨骼运动用 Empty + Child Of Constraint 绑定限制为 1-DoF添加 Limit Rotation 约束导出正确确保导出插件使用的轴与你设定的局部轴一致✅ 最终建议工作流建模机械部件（圆柱、立方体等）创建骨骼，沿部件方向放置。
2025-12-15 11:43:52
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原创 DT_digital_twin_ROS+Grazebo仿真
如希望使用 Gazebo Classic (如 Gazebo 11) (例如为了兼容旧机器人模型)，也可以安装，但不推荐用于新项目。ROS 2 Humble 使用 ros_gz 桥接包与Gazebo Sim（Fortress）通信。运动一个简单世界测试。
2025-12-11 15:23:35
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原创 EI_机器人步态训练相关的论文推荐
当前人形机器人步态训练的研究已从基于模型的控制走向数据驱动 + 模型融合的新范式。2024–2025年的前沿工作（如TRO那篇）强调在线适应性、多接触处理、计算效率，而康复应用则更关注人机协同、安全性与临床有效性。
2025-12-10 11:21:36
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原创 UI_Tkinter_常用组块
在 Python 中，tkinter 是标准的 GUI（图形用户界面）库，用于创建桌面应用程序。它基于 Tcl/Tk 工具包，简单易用，适合初学者和快速原型开发。
2025-12-09 10:37:59
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原创 DL_端到端_基于卷积循环神经网络的(CRNN)车牌号识别
实时性要求 使用轻量模型（如MobileNet + CRNN）、模型剪枝、量化部署。配合CTC Loss 和 torch.nn.CTCLoss，可实现端到端训练。光照变化、模糊、遮挡 数据增强（亮度调整、模糊模拟）、使用鲁棒特征提取网络。多角度/倾斜车牌 引入几何变换（如STN空间变换网络）或使用旋转不变特征。汉字识别难度大 单独训练汉字子网络，或扩大汉字训练样本。
2025-12-07 10:25:41
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原创 DL_端到端案例_阿里巴巴提出的BST（Behavior Sequence Transformer）
目标：给定用户的历史行为序列和目标电影，预测用户对该电影的评分（1·5分）。本质：回归任务（也可转为分类任务）。关键挑战：捕捉用户兴趣的动态演化（如从“动作片”转向“科幻片”）。这是一个典型的上下文感知的序列推荐问题，而非仅基于协同过滤的静态推荐。输入：原始行为日志（movie_id, rating, timestamp）+用户/电影元数据；输出：预测评分；中间过程：所有特征嵌入、序列建模、注意力。
2025-12-06 13:38:46
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原创 DL_基于Transformer端到端的模型设计和训练举例
输入：用户输入的一段自然语言查询（如 “我想看一部浪漫又搞笑的爱情片”）输出：推荐一个或多个电影（如《真爱至上》《初恋50次》）本质：将文本语义与电影表征对齐，实现跨模态匹配（文本 ↔ 电影）这属于 检索式推荐 或 语义搜索推荐，而非生成式推荐（不生成新电影，而是从候选库中选出最匹配的）。
2025-12-06 10:43:55
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原创 DL_神经网络在MLP、CNN和RNN(LSTM)之后(至2025)的发展
从LSTM的“记忆”开始，我们逐步赋予机器注意力、创造力、跨模态理解力、高效推理力——而这一切，仍在加速演进中。总结：LSTM之后的演进主线。
2025-12-05 14:28:34
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原创 FA_spline_curve
所谓样条曲线(Spline Curves)是指给定一组控制点而得到一条曲线，曲线的大致形状由这些点予以控制，一般可分为插值样条和逼近样条两种，插值样条通常用于数字化绘图或动画的设计，逼近样条一般用来构造物体的表面。工程中，很多实际应用场景都需要制作平滑的面、线。这些面、线都是被相应的条件约束。把这些需求和约束抽象为数理模型就是样板曲线。样条曲线是经过一系列给定点的光滑曲线。
2025-12-03 17:28:33
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原创 FA_几何_旋转变换_刚体旋转在特定参考描述下(欧拉角\固定角\轴角)的万向锁和奇异性
万向锁（Gimbal Lock）：万向锁是指在使用欧拉角（Euler Angles）表示三维旋转时，当俯仰角（pitch）为 ±90° 时，偏航角（yaw）和滚转角（roll）的旋转轴重合，导致系统失去一个自由度的现象。奇异性（Singularity）：奇异性是指在某种参数化表示下，旋转空间的雅可比矩阵（Jacobian）秩亏（rank-deficient），导致局部不可逆或导数不存在的点。这是一个更广义的数学概念，不仅限于欧拉角。
2025-12-03 17:27:31
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原创 Python_编程中代码注释相关格式 PEP8 — Python 官方代码风格指南
Python 的布局规范核心是 清晰、一致、可读。遵循 PEP 8 不仅提升个人代码质量，更是团队协作的基础。项目如有自定义规范，可在 PEP 8 基础上微调，但需确保 组内统一。工具推荐（自动检查/格式化）
2025-11-27 18:18:23
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原创 NN_名词辨析01_深度学习\模仿学习\强化学习
方法描述角度核心要素是否需要奖励信号典型应用场景深度学习模型结构/表示方式深层神经网络特征自动提取 否（视任务而定）图像识别、自然语言处理模仿学习学习方式/数据来源专家示范（状态-动作对）否机器人控制、自动驾驶强化学习学习范式/目标机制状态、动作、奖励、策略是游戏AI、资源调度。
2025-11-27 15:43:22
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原创 NN_神经网络不同依据的分类方式
网络数据结构或更具体地说，“信息在神经网络中的流动方式与连接拓扑(Connectivity Pattern / Inductive Bias)”来划分。这些模型共同构成了现代深度学习的架构动物园（Architecture Zoo），而选择哪种架构，最终取决于你的数据具有什么结构。
2025-11-25 17:39:26
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原创 NN_神经网络的八大核心组成要素
✅ 总结神经网络不是单一技术，而是一个多维设计空间。目标函数（定义优化方向）正则化策略（控制泛化）初始化与归一化（保障可训练性）数据与任务（一切设计的起点）🌟 真正强大的AI工程师，不是记住模型名字，而是理解这8个维度如何组合以解决实际问题。
2025-11-25 16:26:49
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原创 AI_27中常见的神经网络模型
神经网络结构可视化图展示了 27 种不同类型的神经网络模型，并通过统一的图示语言清晰地表达了它们的和结构。其核心分类逻辑是“拓扑结构 + 单元类型” 的混合体系，这张图不是简单地按“任务”或“时间”分类，而是基于两个关键维度进行系统化组织：🔹 1. 连接方式（Topology）🔹 2. 神经元/单元类型（Cell Type）
2025-11-25 14:46:41
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原创 AI_人工智能大厦及其组成名词辨析
AI = 整栋大楼ML = 其中一个主力施工队（数据驱动派）NN = ML 队使用的“钢筋混凝土技术”DL = 用超高层钢筋混凝土盖摩天楼SVM/决策树 = ML 队也会用的“砖木结构”专家系统 = 另一支施工队，用“预制模块+逻辑管道”盖楼它们目标相同（建造智能），但材料、工艺、理念完全不同。
2025-11-25 11:49:50
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原创 IMU_惯性测量单元的主要技术种类
2010年4月，由3个硅MEMS陀螺构成的速率传感器组合SiReus首次在欧空局极地冰层探测卫星上作为姿态测量装置得到成功应用，精度达到10 - 20/h(3标准差)，国外硅MEMS陀螺在战术武器中，低精度领域已有批量应用。1996年后，全固态结构、全数字、低功耗的光纤陀螺在国外进入工程应用阶段，至今已趋于成熟，覆盖了高、中、低精度范围，并在海陆空天各领域获得应用，高精度产品的精度可达到0.001°/h(1个标准差)的水平，尤其在空间飞行器、舰船等领域有独特应用优势，在新研制的惯性系统中日益得到广泛采用。
2025-11-21 19:42:18
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原创 NN_ONNX集成、部署工具
ONNX Runtime 是微软开发的跨平台高性能推理引擎，原生支持 C++ API，广泛用于生产环境（如 Windows、Linux、Android、iOS、嵌入式设备等），ONNX 本身是一个模型格式标准（即一个 protobuf 定义的文件），但围绕它有一整套 C++ 工具链。🔧 C++ 使用示例（加载 ONNX 模型并推理）📦 编译依赖。
2025-11-20 11:36:05
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原创 FA_四元数到姿态角(欧拉角\固定角\轴角)的转换代码python/C++
姿态角旋转的类别主要涉及有内旋(欧拉角)和外旋(固定角)，姿态角按照旋转轴是x轴，y轴和z轴的顺序可以通俗的叫做横滚角(roll)、俯仰角(pitch)和航向角(heading/yaw)。
2025-11-13 09:46:05
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原创 math_旋转变换
我们目标是求 a → c 的旋转四元数 **q2**。## 1.1、从一个坐标系（或向量）旋转到另一个的变换。- 从 b → a 的旋转四元数是 q0。- 从 b → c 的旋转四元数是 q1。
2025-11-12 17:15:14
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原创 IMU_战术及惯性测量单元(IMU)
在科研领域，尤其是涉及高动态运动测量、自主导航、机器人控制、无人机/无人车系统、航空航天仿真等方向时，战术级IMU（Tactical-grade IMU）因其较高的精度和可靠性而被广泛采用。这类IMU的典型特征包括：陀螺仪零偏稳定性：约 0.1°/h 到 10°/h加速度计零偏稳定性：通常优于 1 mg具备良好的温漂补偿与抗振动能力支持高频率输出（≥200 Hz）常集成于组合惯导系统（GNSS/INS）
2025-11-12 11:30:24
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原创 AD_加减速和变道博弈
从组成元素上说，博弈论包括：参与者、策略空间、行动、收益、相关信息、均衡(博弈的解)从分类上说，博弈论包括：合作性和非合作性、静态性和动态性、完全信息和非完全信息。博弈论可以理解为依据规则、评估收益和损失。选择行动策略，最大化收益。
2025-11-12 11:04:11
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空空如也
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