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筛选范围:过去 24–72 小时内具身智能与工业机器人领域最具技术价值的进展。说明:本周末(8/30–8/31)工业/学术一手消息较少,故纳入 8/26–8/28 最新 arXiv 预印本(目前可获取的最新研究)与 8/31 当天产业落地新闻,按技术价值优先排序,共 5 条。
## 与CQL的对比| 方法 | 约束方式 | OOD处理 | 计算开销 ||------|----------|---------|----------|| CQL | 显式惩罚Q值 | 对OOD动作加惩罚项 | 需采样OOD动作 || IQL | 隐式价值提取 | 通过期望回归避免外推 | 仅需已有数据 |## 在机器人领域的应用IQL在D4RL的机器人任务(如HalfCheetah、Walk
OpenVLA 更像是先发明一套“动作密码本”,把方向盘角度和油门大小编码成若干特殊词,然后让一个会看图的语言模型根据路况和指令生成这些特殊词。这里 -10.0 和 8.0 很可能是异常值,例如传感器错误、数据记录异常、碰撞瞬间动作等。它生成的是 token。因此需要一个动作编码器。图片特征 + 语言 token -> LLM -> 动作 token -> 连续动作向量。这里的动作 token 不
OpenVLA 更像是先发明一套“动作密码本”,把方向盘角度和油门大小编码成若干特殊词,然后让一个会看图的语言模型根据路况和指令生成这些特殊词。那么正常动作值,比如 0.05,会被压到非常靠近中间的位置。图片特征 + 语言 token -> LLM -> 动作 token -> 连续动作向量。这里的动作 token 不是普通词语,而是人为约定的“动作编码符号”。它们不是最小值和最大值,而是把最极端
本文介绍了如何利用魔珐星云(Xingyun)3D数字人SDK,在Android Automotive系统上构建智能座舱的具身交互体验。通过端侧渲染和低延迟对话技术,解决了传统座舱交互中表达层缺失、云端渲染延迟高、交互不可打断等问题。文章从需求分析入手,阐述了车载场景的特殊约束,如安全认证、弱网降级和低功耗要求,并详细解析了技术架构,包括分层设计、WebView嵌入方案、密钥安全管理等核心模块。最后
OpenVLA 更像是先发明一套“动作密码本”,把方向盘角度和油门大小编码成若干特殊词,然后让一个会看图的语言模型根据路况和指令生成这些特殊词。它仍然输出整个词表上的 logits,只不过训练会让它在动作位置生成这些动作 token。那么正常动作值,比如 0.05,会被压到非常靠近中间的位置。虽然 OpenVLA 是机器人模型,但它的训练目标本质上仍是语言模型的 next-token predic
📚【通信专业学生自学复盘】 大二通信在读生分享华为ICT自学历程,近期重点攻克VLAN间通信(单臂路由/三层VLANIF),同步补强C语言基础。感悟:1️⃣ 网络配置与编程逻辑相通(如VLAN校验≈条件判断)2️⃣ 自学需避坑"为更新而学习",现以实操+代码双线推进。附3个C语言网络场景案例(VLAN校验/批量检查/学习打卡工具),实测可用。核心心得:原理>命令、慢即是快、跨
如果你正在搭建一个知识库问答系统、客服机器人,或者让大模型「学会」你的内部文档,那 RAG(Retrieval-Augmented Generation)是你绕不开的技术栈。过去一年里,RAG 从一个研究概念变成了落地标配——2025 年的行业调研数据显示,超过 70% 的 LLM 应用在生产环境中采用了 RAG 架构。这篇文章从最基础的概念讲起,一路走到多模态 RAG 和线上部署,包含可以直接运
Mirai机器人框架学习笔记 - 第一章安装MiraiConsoleLoader及滑块验证处理
声明:如果项目对串口的读取频率要求不高,请参考 serialPort api 框架的串口通信文章。该文章使用的是 Linux 读取串口设备文件的方式标题
一、介绍FASTJSON v2是FASTJSON项目的重要升级,目标是为下一个十年提供一个高性能的JSON库。通过同一套API,GitHub地址 : https://github.com/alibaba/fastjson2支持JSON/JSONB两种协议,JSONPath是一等公民。支持全量解析和部分解析。支持Java服务端、客户端Android、大数据场景。支持kotlin1.使用maven添加
在SCI文章中,经常可以见到Ptrend,并且P trend的出现场景比较的单一,基本都是针对原数据是连续变量,接着通过分位数转换等级变量后开展回归并计算P trend。文中的分组方式涉及3等分、4等分、5等分......,各式各样都有。但是现实中实操来说,进行定量数据分位数转换还是有点麻烦的,R语言与SPSS都需要先进行数据的描述统计,确定截断值,再进行数据的转换。那么有没有简便快捷方式对定量.
简洁性与现代语法Kotlin 大幅减少了样板代码,让开发者更专注于业务逻辑。数据类:自动生成equals()hashCode()toString()copy()等方法。智能转换:在is检查后,无需显式类型转换。字符串模板:直接在字符串中嵌入变量和表达式。代码简洁性的体现:从以下样板代码可以看出来,和传统项目相比,Kotlin语言语法明显更加简洁。// 1. 数据类 (Java 需要大量样板代码)
本文提出了一种改进YOLO检测头的创新方案,通过全解耦结构和自适应特征融合(AFF)双重优化,显著提升模型性能。传统YOLO的末端解耦头存在共享特征提取和梯度冲突问题,导致小目标检测效果不佳。改进方案将分类和回归任务从输入层面完全分离,并引入AFF模块动态调整多尺度特征权重。实验表明,该方法在工业缺陷检测任务中mAP提升7.8%,小目标检测精度提升13.2%,推理速度仍保持42FPS。该方案已在实
参考链接:#1. scikit-learn官网 https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#2. scikit-learn中文手册https://sklearn.apachecn.org/docs/master/30.html#3. 分类回归方法介绍https://www.cnblogs.com/qiuyuyu/p/11399697.h
1、导入room kt库,注意,使用 kapt是必要的!!2、数据实体类编码3、数据访问对象 (DAO)几乎所有的方法都使用了suspend 挂起,方便在协程中使用,还无需手动切换线程。以上的Dao 包含了 增(insert)\删(Delete)\改(Update)\查(Query),其中Update 可以更新一整行,也可以对某个字段单独更新。4、数据库类数据库类可以设计成一个单例模式,如下:至此
中国观鸟数据集发布(1980-2024)摘要:该数据集整理自中国观鸟记录中心,包含全国各省鸟类报告信息、物种详情及数据概览。采用CSV格式存储,分为三个子数据集:报告详情、鸟种数据和汇总概览。数据集可用于研究鸟类分布规律、迁徙路线与生态环境的关联性,支持生物多样性保护、环境监测等科研工作。相关研究成果已发表于《发展经济学杂志》(2025),探讨了风力涡轮机对鸟类多样性的影响。本数据集为生态保护决策
非自回归(NAR)模型是一种并行序列生成方法,可一次性预测整个目标序列,摆脱了对已生成内容的依赖。相比自回归模型,NAR具有生成速度快、延迟低等优势,但面临质量下降的挑战。核心原理是条件独立性假设,通过Fertility预测、迭代优化和Mask-Predict等技术提高生成质量。典型应用包括实时翻译等低延迟场景,但不适合长文本生成。随着迭代优化、扩散模型等技术的发展,NAR模型正逐步缩小与自回归模
本节主要讲如何利用burpsuite抓取APP和小程序数据包,希望对你有帮助!
在实际开发中,我们经常需要使用国内的大模型(如智谱 GLM、DeepSeek 等)或第三方中转服务。这些服务通常兼容 OpenAI 的接口协议。Koog 提供了,允许我们通过自定义 Base URL 来完美对接这些服务。下面的示例展示了如何更精细地配置LLModel// 从环境变量获取 API 密钥?// 从环境变量获取 base URL (例如: https://api.deepseek.com
Kotlin 作为一门现代 JVM 语言,已经从单纯的 Android 开发语言发展成为全栈、多平台的开发利器。本文将从多个维度全面介绍 Kotlin 的技术生态,涵盖语言特性、移动开发、后端应用、多平台开发以及工具链等关键技术点。数据类:自动生成equals()hashCode()toString()copy()等方法智能转换:在is检查后,无需显式类型转换字符串模板:直接在字符串中嵌入变量和表
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在机器学习的世界中,分类问题是核心挑战之一。二元Logistic回归作为最基础且强大的分类算法之一,广泛应用于医疗诊断、信用评分、市场营销等众多领域。本文将带你全面了解二元Logistic回归的原理、数学背景,并通过Python实现展示其实际应用。线性回归适用于预测连续值,但当面对分类问题时(尤其是二元分类),我们需要一种能够输出概率估计的方法。这就是Logistic回归的由来——它虽然名为"回归
在 Kotlin 中,委托是一项语言级别的功能,并且可以应用于属性和方法。
米家生态系统:智能家居设备控制中心小米IoT开发者平台:设备接入和云服务小爱同学:语音交互入口Mijia API:第三方应用接入接口。
ESP32 是乐鑫科技(Espressif Systems)推出的一款低功耗、高性价比的 Wi-Fi + 蓝牙双模系统级芯片(SoC),广泛应用于物联网(IoT)设备开发中。
Kotlin 协程三 —— 数据流 Flow
公司后台造了个奇葩接口,数据返回的字段名称不变,单不同情况调用下的这个字段类型是变化的。比如,在实际使用过程中发现,后台返回的cabinet_status字段有时候是Map<String, Int>类型,有时候是int 类型,有时候是int[]数组类型。在实际使用时,你可能需要根据具体需求进行更详细的处理。类型会使得代码变得更加动态,你可能需要在使用时小心类型转换的安全性。表达式进行类型检查,根据
Github : https://github.com/TJHello/ABTest-UMABTest-UM一款简单易用的ABTest工具-基于友盟打点使用步骤Step1 接入自动集成插件到build.gradle(project)buildscript {repositories {...maven { url 'https://raw...
debounce操作符用于过滤频繁发射的数据项,只保留最后一个在指定时间内发射的数据项。常用于处理用户输入、按钮点击等可能频繁触发的事件,避免不必要的操作频繁发生。bufferbuffer和conflate都是用于处理流的性能优化操作符。buffer通过引入缓存区降低背压,让上下游可以并发运行。conflate则直接跳过中间值,只保留最新的,大幅度减少处理频率,适用于对最新数据更敏感的场景。欢迎关
在 3月的时候通过我们大致知道了 Kuikly 的基本情况,Kuikly 是一个面向终端技术栈的跨端开发框架,完全基于kotlin语言开发,提供原生的性能和体验。Kuikly是基于Kotlin Multiplatform 的 UI 与逻辑全面跨端综合解决方案,由腾讯大前端领域 Oteam(公司级)推出,目的在于提供一套。
GreenDao 是一个轻量级的对象关系映射(ORM)库,用于简化 Android 应用中的数据库操作。简化数据库操作:通过注解定义实体类,GreenDao 自动生成 DAO(数据访问对象)类,简化了数据库的增、删、改、查操作高性能:GreenDao 设计目标之一是高效地执行数据库操作,尤其在处理大量数据时表现出色自动生成代码:通过编译时生成代码,减少了手动编写 SQL 和数据处理逻辑的需要事务支
串口技术是一种通过逐位顺序传输实现设备间通信的接口,具有低成本、协议多样性和速度限制等特点。核心参数包括波特率、数据位、停止位和校验位,需双方一致配置。在Android设备上接收串口数据,需进行硬件准备(如物理串口或USB转串口模块)和软件实现(包括权限配置、引入串口库、初始化串口、启动数据接收线程和UI更新与数据处理)。常见问题包括设备未检测到、数据接收不全或乱码、高并发数据丢失等,可通过检查权
Kotlin 集合框架提供了强大的工具,可以帮助开发者高效地管理数据。通过合理选择数据结构,以及使用扩展函数和泛型,可以编写更简洁、可读性更强的代码。Kotlin官方文档:Kotlin官方集合教程:希望本教程能够帮助您更好地理解和使用 Kotlin 集合框架。
采用利用《关于将Tesorflow的SavedModel模型转换成tflite模型》一文中创建的模型,在Android平台下选择手机终端图库的图片,实现对FashionMnist的十大标签类别进行检测,并将检测最有可能的三种标签显示在移动终端中。
Room数据库使用详解一、基础使用依赖库implementation 'androidx.room:room-runtime:2.2.5'implementation 'androidx.room:room-common:2.2.5'implementation 'androidx.room:room-ktx:2.2.5'kapt "androidx.room:room-compiler:2.2.
JPA 查询出的某数据修改后 数据库对应字段发生变化现象:查询出的用户数据中name字段进行重新赋值,并没有进行dao层的update操作。事务结束之后发现数据库字段已更新。fun changeName(acctList: List<Account>) : List<Account>{acctList.map { item->...