本文全面介绍了当前主流的端侧基础大模型及其应用。从环境配置到模型选择指南，详细对比了CLIP、BLIP、LLAVA等模型的特点和硬件需求，重点解析了CLIP的核心原理、技术优势及零样本识别能力。文章提供了实用开发指南，帮助开发者根据图像分类、视觉问答等不同场景选择合适的模型，并实现高效部署。通过分析各模型的性能表现和适用领域，为端侧AI应用开发提供了系统性参考。

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本文探讨了基于YOLOv8模型的海洋动物检测技术，通过计算机视觉和人工智能实现海洋生物自动识别。研究采用真实海洋环境影像数据，经过多样化增强处理提高模型适应性。实验使用LabelImg工具进行精细标注，结果显示模型对鱼类等常见物种检测效果良好，但对水母等特殊生物识别仍有提升空间。当置信度阈值为0.923时，模型精确度达1.00，验证了该技术在海洋生态监测、生物多样性评估等领域的应用潜力，为海洋保护

本文解析了DiffusionPolicy框架中real_data_conversion.py模块的核心功能，该模块负责将真实机器人系统采集的多模态原始数据转换为统一的重放缓冲区格式。文章详细介绍了数据转换流程的四个关键环节：1）参数解析与输入验证；2）低维数据处理，包括数据读取、块映射构建和压缩配置；3）图像数据处理，涉及视频解码、分辨率调整和并行编码；4）完整性检查机制。该模块通过模块化设计和并

针对机器人策略学习中视觉-语言-动作模型（VLA）存在的"模态冲突"问题，本文提出DUST双流扩散框架。该框架通过解耦动作和视觉模态，采用异步联合采样策略，在保持模态独立性的同时实现有效信息交互。相比现有统一联合扩散和因果扩散模型，DUST在模拟和真实机器人任务中展现出显著性能提升，为解决动作序列与视觉观测预测间的固有矛盾提供了创新方案。

MeshLab是一款功能强大的开源三维网格处理软件，主要用于编辑、修复、简化和可视化三维三角形网格和点云数据。它支持PLY、STL、OBJ、3DS、COLLADA等多种常用的3D文件格式，提供了网格清理、修复、简化、纹理映射、参数化、布尔运算等丰富功能，并支持通过插件和脚本扩展其功能。MeshLab具有跨平台性和开源性，在3D打印、3D重建、反向工程等领域得到了广泛应用。

PyCharm专业版为Python开发者提供了强大的数据库集成功能。本文介绍了三步配置流程：1)安装专业版PyCharm并激活；2)在设置中选择合适的SQL方言以获得精准语法支持；3)通过Database工具窗口连接数据库并执行查询。特别说明专业版才具备完整数据库功能，教育用户可申请免费许可。配置完成后，开发者可直接在IDE中完成数据库操作，无需切换工具，提高开发效率。文章还提示不同数据库的语法差

本文介绍了NTC热敏电阻在ESP32上的应用，重点讲解了ADC采样原理和实现方法。NTC热敏电阻具有负温度特性，温度升高时阻值降低。通过分压电路将阻值变化转换为电压信号，由ESP32的ADC1模块进行采样。文章详细说明了ADC的单次转换模式配置、分辨率设置（12位）、电压衰减选择（最高可测2450mV）以及校准方法，并提供了读取ADC值的任务函数实现。特别指出由于精度问题，推荐使用单次转换模式而非

为了促进未来的研究和发展，机器人领域需要类似开源语言模型生态系统的开源、通用的VLA，支持有效的微调和适应。基于此，作者提出了OpenVLA——一个70亿参数的开源VLA，它在通用机器人操作策略方面设立了新的最先进标准。它由一个预训练的视觉条件语言模型主干组成，该模型能够在多个粒度级别上捕捉视觉特征，并在一个包含97万个机器人操作轨迹的大规模多样化数据集上进行了微调。这个数据集涵盖了广泛的机器人形

OpenEMMA：开源的端到端自动驾驶大模型框架 摘要： 本文提出OpenEMMA，一个基于多模态大语言模型(MLLM)的开源端到端自动驾驶框架。该框架通过整合思维链推理过程，将驾驶任务转化为视觉问答问题，生成人类可理解的驾驶决策描述。系统采用两阶段方法：第一阶段进行意图推理和场景描述，第二阶段预测未来速度和曲率以生成轨迹。为解决MLLM在目标检测的局限性，OpenEMMA集成了优化版YOLO3D