你想了解CodeGeex、RooCode（袋鼠代码）和GitHub Copilot三款主流AI代码助手的优劣势对比，核心是想明确它们在不同使用场景下的适配性，方便选择或组合使用。下面我会从核心定位、核心优势、主要劣势、适用场景四个维度，清晰对比三者的差异

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文件是 Visual Studio Code (VS Code) 中用于配置任务（Tasks）的文件。文件是 Visual Studio Code (VS Code) 中用于配置调试会话的文件。是 Visual Studio Code (VS Code) 中用于配置不同类型任务的文件，它们各自有不同的用途和配置方式。这个配置会使用当前打开的 Python 文件作为程序入口，运行调试，并在 VS C

定义：图像分类任务是指给定一张输入图像，通过计算机视觉算法和模型，将其自动分配到预定义的一个或多个类别标签中。例如，输入一张动物的照片，模型需要判断这张照片中的动物是猫、狗还是其他种类。其本质是从图像的像素数据中提取有意义的特征，并根据这些特征进行分类决策。应用场景安防监控：对监控摄像头拍摄的图像进行实时分类，识别出人员、车辆、动物等不同类别，以便及时发现异常情况，如非法入侵、交通违规等。例如，在

在神经网络中，线性神经网络（Linear Neural Network）通常指的是只包含线性变换（线性映射）的神经网络层，也被称为全连接层（Fully Connected Layer）或密集层（Dense Layer）。一个典型的线性神经网络层可以表示为：(y) 是输出向量。(W) 是权重矩阵。(x) 是输入向量。(b) 是偏置向量。这是一个线性变换，(W \cdot x) 表示输入 (x) 与权

git fetch 获取远程分支更新git branch 查看本地分支git branch -r 查看远程分支git branch -a 查看所有分支（本地分支和远程分支）git branch -b dev 创建dev分支git checkout 切换分支git checkout -b dev 创建并切换到dev分支git clone 地址 克隆代码git pull 同步到本地（拉）git pus

本文介绍了Halcon中的机器视觉定位技术，重点讲解了模版匹配的实现方法。首先，文章归纳了Halcon模版匹配的基本概念，并详细介绍了形状匹配算子的使用，包括图像金字塔（NumLevels）、角度步长（AngleStep）、优化算法（Optimization）、极性（Metric）和对比度（Contrast）等参数的设置。接着，文章通过代码示例展示了如何使用find_shape_model函数进行

在神经网络中，线性神经网络（Linear Neural Network）通常指的是只包含线性变换（线性映射）的神经网络层，也被称为全连接层（Fully Connected Layer）或密集层（Dense Layer）。一个典型的线性神经网络层可以表示为：(y) 是输出向量。(W) 是权重矩阵。(x) 是输入向量。(b) 是偏置向量。这是一个线性变换，(W \cdot x) 表示输入 (x) 与权

相对于XYθ平台采用传统的串联式设计，UVW平台则是采用并联设计，即将3个驱动轴放置于同一平面内，降氏平台厚度和重心，提高承载能力，这样做的好处就是，即便使用普通的步进马达驱动也可以达到较高的精度，通常能做到1个丝以内的精度，咱们这里不讲过多的硬件，只记录软件开发相关的逻辑代码，

UVW对位平台，又称XXY、XYR 对位平台，属于三轴并联运动机构。通过3个线性移动轴的并联运动实现 X、Y 两轴线性运动和θz 轴旋转运动。UVW对位平台是高精度视觉对位系统中机械执行部分，主要应用在曝光机、邦定机、光罩印刷机、WAFER 对位、零件安装、PCB 钻孔机、LCD 点灯特性检查、切割机、贴片机（LCD/FPC）、网版印刷机等场合。正运动技术的UVW平台运动控制算法采用机械手FRAM