本人最近开始调研和学习同态加密，由于好多知识需要系统性学习，基础的知识包括，格加密，格上困难问题及各类问题之间的归约，LWE以及RLWE 相关概念等，同态方案基本是从Gentry博士论文开始看，随后第二代（BFV、BGV），第三代（GSW）针对布尔电路或算术电路的同态加密及其改进方案不断被提出，（要学的东西好多！！），主要学习途径就是看论文以及看 Zhihu 上大神的帖子。为了理解LWE基本原理，

最近刚开始openai-agents-sdk的使用，发现在流程设计，agent 配置以及调用方面确实做到了极为精简，格式化输入与输出也非常方便控制，虽然OpenAI-agents-sdk原生支持openai自家提供的模型，不过在这“群模林立”的形势下，OpenAI-agents-sdk也良心地支持外部模型的接入和使用。使用本地模型，则需要将tracing 关掉，即： set_tracing_dis

Auto tool choice. tells vLLM that you want to enable the model to generate its own tool calls when it deems appropriate. 开启vllm支持函数调用功能。vllm 推荐 对于qwen2.5 以及 QwQ系列，启动选项配置为“--tool-call-parser hermes”vll

之前已经学过了机械臂的坐标变换，只是大概知道向量的变换，齐次坐标表示的思想等，并没有对公式扣细节，后来发现有的时候在想问题的时候还是容易迷糊。这里就做一个极简单的总结。需要说明的是，坐标全部按右手系规则进行。比如，已被人熟知的齐次坐标变换如下：关键是理解其中的变换矩阵，表示从B坐标系到W坐标系的变换矩阵（注意：是齐次变换矩阵哦）其形式为：迷糊的地方在于：1.一般叙述通常会说，代表从坐标系B到坐标系

格式化输出是agent能够规范完成任务的基础。相比直接使用LLM，使用prompt调优来规范LLM的格式化输出，这一步在OpenAI-agent-sdk中内部已经处理好了，用户直接通过定义tool 的输出格式，以及agent的输出格式，这些格式可以是pydantic的BaseModel类。

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最近除了玩ros 也开始了pybullet的学习和使用，毕竟在不花钱的情况下做DRL，pybullet确实提供了太多的便利。安装和基本使用略过，非常简单，直接pip install pybullet 就可以，无非会检查当前机器的c++编译器的版本，细节不说了。主要记录下在pybullet中坐标变换，以及欧拉角的约定（这里说的就是 pybullet，有扛精说bullet里面本来如何如何的，请直接绕道

1）直接使用rosparam 命令如下（截图自古月居课程）：2）写node进行 加载，并且保持重置数值：以防被其他节点修改；新建一个包，添加以下脚本#!/usr/bin/pythonimport rospy# this is the data node# data node would refresh the parameters# keep the constants reset# in cas