介绍快速排序算法是一个很受欢迎的不稳定排序算法，在数据完全无须的情况下，最容易发挥其长处，此时的时间复杂度为nlognnlognnlogn，当数据在完全有序的情况下，此时的时间复杂度为n2n^2n2,另外快速排序的空间复杂度也很高哦，为O(log2n)O({log_2}n)O(log2​n)∼\sim∼O(n)O(n)O(n)之间，是除了基数排序中，空间复杂度最高的算法，这是典型的空间换时间的算.

源代码/***struct ListNode {*int val;*struct ListNode *next;*ListNode(int x) :*val(x), next(NULL) {*}*};*/class Solution {public:vector&lt...

Foundation Model 正推动机器人操作从面向单一任务的技能学习，逐步走向更加通用的机器人智能。但通用机器人并不只是“模型更大、数据更多”，而是需要同时解决语义理解、结构化规划、多模态感知、潜在表示、动作生成、物理交互以及安全可靠性等一系列彼此耦合的问题。这篇综述并没有简单按照 LLM、VLA、Diffusion Policy 等模型家族重新罗列已有工作，而是尝试从机器人系统真正承担的功

今天，我们去了觅蜂2w套 MEgo 下线的现场。一方面，我们想亲手看看 Ego 这类设备戴起来、跑起来到底怎么样，UMI 形态的产品能不能把人的动作顺滑地采下来；另一方面，我们也想看下这两万套终端出去之后，数据的回流和infra现在搭建的如何了。这次见到了很多熟人，姚卯青、茂青（觅蜂的VP）、还有力哥（觅蜂技术负责人）。除了设备数量，这家成立刚半年的公司，还累计生产了超过 100 万小时真实世界数

介绍最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。算法原理该算法主要包括一下几个步骤：...

前言CycleGAN是在今年三月底放在arxiv（论文地址CycleGAN）的一篇文章，文章名为Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks，同一时期还有两篇非常类似的DualGAN（论文地址：DualGAN）和DiscoGAN（论文地址：DiscoGAN），简单来说，它们的功能..

一、前言知识1、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，Intersection-over-Union）。2、什么是IoU？Intersection over Un...

前言大恒网口相机真的有点坑，api很难用，还好技术支持比较有耐心，一点一点的帮着解决了问题。驱动安装首先去大恒官网去下载linux下面的驱动，除了C++版本，还有python版本。一定要注意：linux下面安装驱动时，要看自己的内核版本支不支持相机的驱动，这一点很坑，要问清楚，到后面，也是费了很大劲才更换的内核。这是我这个相机驱动支持的linux内核，然后，安装驱动即可。安装完驱动后...

预训练目标决定先验类型VLA 擅长静态语义，WAM 擅长动态时序，这是性能分化的根源。动作生成方式决定泛化路径VLA 靠数据覆盖泛化，WAM 靠预测物理规律泛化。计算流程决定落地代价VLA 推理简单高效，WAM 预测步骤多、成本高。

本综述从系统视角出发，围绕模型架构、感知特征、动作生成与训练推理四个核心维度，对高效VLA的主要研究进展进行了结构化梳理与比较。作者认为，提升VLA的效率不仅是实现模型压缩和加速的技术问题，更是推动具身智能系统从受控实验环境向复杂真实场景落地的关键因素。通过提供开源论文清单与分类索引，本综述旨在为研究者和工程师提供一份面向效率优化的参考资源，支持高效VLA技术的持续发展与应用。完整论文及相关资源可