本文介绍了如何使用OpenAI聊天模型（如GPT-4）的完整流程。首先需安装langchain-openai包并设置API密钥。初始化模型时可配置温度、最大令牌数等参数。支持同步/异步调用、流式响应、工具调用（如天气查询）和图像输入。还能管理对话状态、获取结构化输出（JSON/Pydantic模型）和令牌使用情况。兼容OpenAI API的第三方服务，通过extra_body传递自定义参数。文章全

OpenAI原生调用与LangChain调用是AI开发中的两种不同抽象层次：前者提供直接底层API访问，适合简单场景；后者在OpenAI基础上构建了链式调用、代理和记忆等高级功能，适合复杂应用。关键区别在于抽象级别、功能范围和灵活性。开发者可根据需求选择——原生调用适合精细控制和简单需求，LangChain则便于构建模块化复杂系统。二者可混合使用，LangChain还能统一多模型接口，但会引入额外

LangChain是一个用于构建大型语言模型(LLM)应用的开发框架，提供标准化、模块化的工具生态系统。其核心架构包含模型交互、数据检索、任务链、智能代理和记忆管理五大模块，支持多种LLM模型和外部工具集成。该框架可应用于问答系统、文档分析、聊天机器人等场景，具备组件化、工具集成和状态管理等特性，能显著提高开发效率和应用可维护性。LangChain已成为LLM应用开发的重要工具，通过统一的接口简化

指针表值识别（传统算法）算法流程：1、定制模板2、 使用模板和源图片进行匹配3、 选取源图片中的最佳匹配区域4、 对匹配区域使用K-means二值化5、删除二值化图中的无用边缘区域6、 根据模板选定指针的旋转中心7、 拟合指针角度8、 映射到真实指针值选取模板图：现场使用手机采集的源图片：获取源图片中的最佳匹配区域（表识别）：考虑模板的大小和现场中实际采集的图片中的表大小不同，所以这里对模板表的大

摘要：嵌入式系统中实现串口重定向的常用方法包括：1）重写fputc函数（裸机环境基础方案）；2）Keil环境下使用MicroLIB库优化；3）RTOS系统中的设备驱动框架实现；4）直接寄存器操作（极致性能需求）；5）Linux系统通过设备文件重定向。选择方法需考虑开发环境（裸机/RTOS/Linux）、性能要求和资源限制，其中重写fputc是最通用方案，RTOS和Linux系统则需结合各自特性实现

以数据为中心1、从大数据转向优质数据；2、保持神经网络不变，转向寻找改进数据的方法。能够检测出大数据的标注错误的工具需要开发出来，以改善数据的一致性。能够将注意力定位到分类错误的一类，然后详细分析，调整该类数据，而不是为了该类数据而去改进模型。3、合成数据不仅仅用来增加整个数据集的量，而且可以只针对表现不佳的类别进行数据的合成，更有针对性的解决问题。希望看到使用合成的数据成为迭代模型开发闭环的一部

摘要：MagnTek MT6816-ACD是一款高性能AMR磁性角度传感器IC，具有14位分辨率（0-360°）、最高25,000RPM转速和2微秒快速响应。支持ABZ/UVW/PWM/SPI多种接口，工作电压3-5.5V，温度范围-40至125°C。可编程输出分辨率（1-1024PPR）使其适用于工业自动化、伺服/步进/BLDC电机控制及光学编码器替代等场景。采用SOP-8封装，提供精确角度检测

摘要：本文介绍了多种机器人学、计算机图形学和机器学习领域常用的仿真引擎与环境，包括V-rep(CoppeliaSim)、MuJoCo、Bullet等物理仿真引擎，以及Isaac Sim、RLbench、Gazebo等专用仿真平台。这些工具提供逼真的3D环境和物理模拟功能，支持机器人建模、传感器仿真和强化学习研究，能有效降低硬件测试成本，加速开发进程。各平台具有不同的专业侧重，如MuJoCo擅长关节

世界模型：AI对现实世界的仿真与预测 世界模型是一种生成式AI，能够整合视觉、听觉、语言等多模态数据，模拟并预测现实世界的状态变化。它由三部分组成：状态表征模型（压缩数据）、动态模型（预测状态变化）和决策模型（规划最优动作）。该概念源于2018年NeurIPS论文，类比人脑的"心理模型"进行反事实推理。在控制理论中，世界模型作为环境模型助力强化学习，让智能体通过虚拟试错优化策略

摘要：本文介绍了多种机器人学、计算机图形学和机器学习领域常用的仿真引擎与环境，包括V-rep(CoppeliaSim)、MuJoCo、Bullet等物理仿真引擎，以及Isaac Sim、RLbench、Gazebo等专用仿真平台。这些工具提供逼真的3D环境和物理模拟功能，支持机器人建模、传感器仿真和强化学习研究，能有效降低硬件测试成本，加速开发进程。各平台具有不同的专业侧重，如MuJoCo擅长关节