本项目基于XR-Robotics工具链，通过在PC端安装XRoboToolkit-PC-Service及SDK，并在PICO4U设备上部署XR App，实现跨平台机器人遥操。需开启USB调试、确保设备同网段，关闭防火墙后，通过ADB安装APK并连接服务。使用Python示例脚本启动遥操测试，验证通信成功后可实时传输控制指令，完成虚拟现实与物理机器人的联动操作。

在云端运行的comfyui+flux+realism_lora

【性能测试】web服务压力测试软件jmeter安装与使用（ubuntu）

LaMA: 图像修复：Resolution-robust Large Mask Inpainting with Fourier Convolutions(使用傅立叶卷积进行分辨率鲁棒的大型掩模修复)

项目代码https://gitee.com/zengxy2020/csdn_label2color2labellabel来源【deepfashoin】+人体解析_self-correction-human-parsing、获得语义标签0.应用背景语义分割标签文件，一般为灰度，转换为彩色方便查看预训练模型在不同模型上推理结果。GANs的很多模型，数据集需要彩色的语义便签、或灰度的语义便签训练，二者之

23.06 LLaVA-Med 使用通用领域( general-domain)的 LLaVA 进行初始化.然后60W+6W的数据以课程学习方式(curriculum learning)持续训练（首先是**生物医学概念对齐**（biomedical concept alignment）, 然后是全面的指令微调( instruction-tuning)）。

Qwen-VL-7B`是阿里基于语言模型`Qwen-7B`(LLMs)，研发的**大规模视觉语言模型**（Large Vision Language Model, **LVLM**）> Qwen-VL-Chat =大语言模型(Qwen-7B) +视觉图片特征编码器（Openclip's `ViT-bigG`）+ 位置感知视觉语言适配器（可训练Adapter）+`约15亿`训练数据+`多轮训练`

CC-Switch是一款管理AI编程工具(Claude/Codex/Gemini等)的桌面应用，提供可视化界面统一管理配置、供应商切换和扩展功能。安装需下载MSI安装包，配置Node.js环境并安装对应CLI工具(npm全局安装)。使用时可选择供应商API密钥，通过命令行调用工具(如codex)进行AI编程交互，支持模型选择和文件生成操作。配套教程链接提供详细配置指南，适合开发者统一管理多AI工具

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本文介绍了一种实用的VLA基础模型LingBot-VLA，基于9种不同结构的双臂机器人配置，利用约2万小时真实世界数据开发。该模型通过大规模跨形态预训练数据，学习通用行为策略。研究验证了"多机器人形态预训练数据规模定律"，表明数据规模对模型性能具有显著影响。项目数据来源于多种机器人平台，包括AgiBot G1、AgileX等不同自由度配置，涵盖操纵、抓取等复合任务场景。实验结果