manim教学（持续更新）

一个基本的框架，你可以根据需要调整模型结构、训练周期等参数来优化性能。TensorBoard是一个非常有用的工具，它可以帮助我们可视化训练过程中的各种统计信息，包括损失函数、准确率的变化趋势，以及权重和激活函数的分布等。

MuJoCo仿真环境在机器人训练中的应用 摘要：MuJoCo作为高精度物理仿真引擎，为机器人控制与强化学习研究提供了高效模拟平台。文章介绍了基于MuJoCo的robosuite框架，展示了从环境配置、机器人建模到强化学习训练的完整流程。通过XML文件可自定义机器人结构与任务场景，结合robomimic等工具实现模仿学习。该方案能显著降低实体机器人训练成本，支持从仿真到现实的策略迁移。

基于Docker和Ollama管理的本地最强模型部署

利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。本次任务使用 LibriSpeech 数据集（train-clean-100 子集），其中训练集包含 3429 个预处理音频特征文件，总帧数超过 200 万，测试集包含 857 个文件。本文详细介绍了如何在 PyTorch 环境下完成语音识别任务的各个环节，从数据预处理、特征提取、模型设计到实验比较。

基于Docker和Ollama管理的本地最强模型部署

在备战2025年全国大学生智能车竞赛中，我们团队采用成功实现独轮车自平衡控制。本文将系统性分享从环境搭建到算法调参的全链路经验，重点解析独轮车相较于传统两轮车的技术难点与解决方案。