在DataWhale every‑embodied具身智能组队学习的MicroDuck运动策略与任务开发专题中，我学习了mjswan‑MicroDuck浏览器物理扰动相关内容，借助浏览器端MuJoCo WebAssembly仿真环境，在没有实体机器人硬件的前提下，直观体会双足机器人强化学习运动控制、物理扰动以及Sim2Real仿真到真机迁移的完整逻辑，对具身机器人开发有了更加落地的理解。总体来说，

最近跟着 Datawhale every-embodied 多具身智能课程，动手复现了 MicroDuck 小鸭子机器人的篮球平衡强化学习项目，完整走完**预训练权重加载、PT 模型导出 ONNX、模型精度校验、浏览器可视化仿真**一整条链路，踩了不少坑，在这里记录下学习心得。我使用的是`blind`盲模式策略：**无视觉图像输入**，仅依靠本体感知（关节角度、角速度、姿态传感器）完成平衡控制，非

【数学建模导论-第3章 函数极值与规划模型-哔哩哔哩】 https://b23.tv/e67psRO。

将另一台机器的VMware 文件拷贝至本机，打开虚拟机出现选择 ”我已复制该虚拟机“选项，结果出现如下错误。svga 经查询为显示器显示模式Super VGA的缩写形式。估计应该是硬件显示出了问题，于是打开VMwareWorkstation 配置选项去掉 "3D 加速图形 “前面的对勾。再次打开虚拟机中的 ”Ubu...

动手学大模型应用开发-第三章 搭建知识库【动手学大模型应用开发-第三章 搭建知识库-哔哩哔哩】 https://b23.tv/POaJMJz。

1,深入nandflash驱动 Hinfc301.c Hinfc_godeyes.c  2,了解nandflash硬件，映射等相关内容  3,熟悉Hi3516摄像机 用超级终端操作(或特里net)  4,探讨Udp丢包事宜

minicom配置(因为有时过时间常来会忘记一些设置的方法，在此就根据网络资料和自己的经验整理了篇文章供大家一起学习备用！)  Linux下的Minicom的功能与Windows下的超级终端功能相似，可以通过串口控制外部的硬件  设备.适于在linux通过超级终端对嵌入式设备行管

十大经典算法：C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法； 其核心算法是ID3算法，C4.5集成了ID3算法的优点且对以下方面做了修改。 1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2）在数据构造过程中进行剪枝； 3）能够完成对连续属性的离散优化； 4）能够对不完整数据进行数据处理； C4.5算法有如下优点： 产生的分类规则...

将另一台机器的VMware 文件拷贝至本机，打开虚拟机出现选择 ”我已复制该虚拟机“选项，结果出现如下错误。svga 经查询为显示器显示模式Super VGA的缩写形式。估计应该是硬件显示出了问题，于是打开VMwareWorkstation 配置选项去掉 "3D 加速图形 “前面的对勾。再次打开虚拟机中的 ”Ubu...

分几种情况， 以下列举。第一种是菜单栏上的：虚拟机--》可移动设备，这里并没显示U盘等选项。解决方法：第一步：菜单栏：虚拟机--》设置， 选中USB控制器，点击下方的移除。第二步：然后再点添加--》选中USB控制器--》下一步--》这里记得勾选：显示所有USB输入设备--》完成。（如发现选中USB控制器后，下一步选项按钮为灰色，请退出设置，重做第一步和第二步，试多几次就好。）第二种情况是...