扩散模型完全指南：从零理解生成式AI新范式 本文系统讲解当前最先进的图像生成技术——扩散模型。从基础概念到数学原理，再到代码实现，帮助读者全面掌握这一AI生成领域的关键技术。 核心要点： 扩散模型通过"加噪-去噪"的渐进过程生成高质量图像，相比GAN更稳定且效果更好 前向扩散过程逐步添加噪声，反向过程则学习去噪以重建图像 数学上基于马尔可夫链和变分推断，通过噪声调度控制扩散节奏

Google于2017年提出的Transformer架构，通过完全基于自注意力机制的模型设计，彻底摒弃了传统的循环与卷积结构，实现了前所未有的并行训练能力与强大的长距离依赖建模。该模型不仅在机器翻译任务上以显著优势刷新了纪录，其“注意力即所有”的核心思想更奠定了此后大模型时代的基石，直接启发了如GPT、BERT等系列模型的诞生，成为人工智能发展史上的一座里程碑。

本文是AirSim无人机控制API的全面指南，适合零基础学习者。文章系统介绍了四大类控制方式：动作控制（Movement API）、速度控制（Velocity API）、位姿控制（Pose API）和路径规划控制（Path API），详细讲解了各类API的特点、适用场景及具体使用方法。内容包含Python代码示例、坐标系说明和常见错误解决方法，并提供了一个"画正方形"的完整飞行

本文介绍了微软开源的AirSim机器人仿真平台，重点讲解了其核心功能、安装步骤和基础使用方法。AirSim通过Unreal Engine提供高逼真度的无人机/无人车仿真环境，支持传感器模拟和API控制，能有效降低开发成本和风险。文章详细说明了Windows系统下的安装流程，并提供了一个简单的Python控制脚本示例，演示无人机起飞、飞行和降落的基本操作。最后还介绍了常用的调试工具和方法，包括视角切

Google于2017年提出的Transformer架构，通过完全基于自注意力机制的模型设计，彻底摒弃了传统的循环与卷积结构，实现了前所未有的并行训练能力与强大的长距离依赖建模。该模型不仅在机器翻译任务上以显著优势刷新了纪录，其“注意力即所有”的核心思想更奠定了此后大模型时代的基石，直接启发了如GPT、BERT等系列模型的诞生，成为人工智能发展史上的一座里程碑。