全书分为两篇，第1篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；丁麒文，研究生毕业，主要从事图像处理、机器学习、人工智能和机器视觉领域的研究工作， 熟练运用基于Pytorch、TensorFlow等深度学习框架实现相关图像处理算法，并发表了多篇论文。凌峰，毕业于中国科学院大学，博士，从事机器学习、人工

鸿蒙系统通过提供HarmonyOS SDK、IDE和开发者服务，以及一次开发、多端部署，应用可分可合、自由流转和分布式服务等开放能力，让开发者实现一个工程、一套代码即可开发出覆盖多种设备的应用，而且通过操作系统的能力即可实现应用间互操作、跨设备流转等，真正做到应用开发出来即可融入整个生态。为了解决这个问题，HarmonyOS提供了“一次开发，多端部署”的能力，开发者开发多设备应用，只需要一套工程，

鸿蒙系统通过提供HarmonyOS SDK、IDE和开发者服务，以及一次开发、多端部署，应用可分可合、自由流转和分布式服务等开放能力，让开发者实现一个工程、一套代码即可开发出覆盖多种设备的应用，而且通过操作系统的能力即可实现应用间互操作、跨设备流转等，真正做到应用开发出来即可融入整个生态。为了解决这个问题，HarmonyOS提供了“一次开发，多端部署”的能力，开发者开发多设备应用，只需要一套工程，

本文深入探讨了HarmonyOS中的窗口管理机制，涵盖了应用主窗口的管理、应用子窗口的管理以及实现窗口沉浸式体验的技术细节。在创建WindowStage对象后，可通过监听windowStageEvent事件类型，监听窗口进入前台、后台、前台可交互、前台不可交互等事件，应用可根据这些上报的事件状态进行相应的业务处理。侧边栏恢复：对于已开启悬浮窗模式的应用，其最小化后会暂存在屏幕上的侧边栏中，单击或者

例如，在面对不同尺寸和材质的包装箱时，机器人能够根据视觉感知到的信息，确定最佳的抓取点和搬运方式。例如，要训练一个用于复杂工业场景的具身智能机器人，让它学习各种复杂情况下的操作技能，若按照传统的在真实环境中直接训练的方式，可能需要花费数月甚至数年的时间，其间还可能受到环境因素的干扰，导致训练结果不稳定。具身智能与非具身智能在本质上的显著差异，集中体现在物理具现化能力的实现上，这一差异主要从感知与行

例如，在面对不同尺寸和材质的包装箱时，机器人能够根据视觉感知到的信息，确定最佳的抓取点和搬运方式。例如，要训练一个用于复杂工业场景的具身智能机器人，让它学习各种复杂情况下的操作技能，若按照传统的在真实环境中直接训练的方式，可能需要花费数月甚至数年的时间，其间还可能受到环境因素的干扰，导致训练结果不稳定。具身智能与非具身智能在本质上的显著差异，集中体现在物理具现化能力的实现上，这一差异主要从感知与行

在具身智能的发展进程中，机器人的场景感知能力是其与环境进行有效互动的关键。如同人类在环境中依赖视觉、听觉等感知方式来构建对周围世界的认知地图一样，机器人也需通过各类传感器获取环境信息，并将其转换为可理解的场景知识，以支持导航、操作等任务。随着机器人应用场景的不断拓展，从家庭服务到工业生产，从物流配送到户外探索，其对复杂多变环境的精准感知与理解变得愈发重要。这不仅关系到机器人能否顺利完成既定任务，还

在具身智能的发展进程中，机器人的场景感知能力是其与环境进行有效互动的关键。如同人类在环境中依赖视觉、听觉等感知方式来构建对周围世界的认知地图一样，机器人也需通过各类传感器获取环境信息，并将其转换为可理解的场景知识，以支持导航、操作等任务。随着机器人应用场景的不断拓展，从家庭服务到工业生产，从物流配送到户外探索，其对复杂多变环境的精准感知与理解变得愈发重要。这不仅关系到机器人能否顺利完成既定任务，还

内容包括智能体概述、扣子AI应用开发平台介绍、扣子插件和卡片、扣子工作流详解、基于大模型的企业知识库、提示词编写和优化、扣子数据库实战、图文混合的爆火推文生成器、看图学英语助手、抖音文案提取与仿写助手、智能室内设计师、企业营销宣传海报自动生成器、智能客服、自动生成 PPT的智能办公助手、新闻视频自动生成器和多Agent模式开发旅游助手等。，中国计算机协会人工智能专委会委员，微软最有价值专家MVP，

搜索并添加“SDXLPreview风格化提示词”和“文本联结”节点，在“文本联结”节点的“分隔符”中输入英文逗号，然后把text1输入端口连接到“SDXLPreview风格化提示词”节点的“正面条件”输出端口。把“文本联结”节点的“字符串”输出端口连接到“CLIP文本编码器”节点，如下图所示。我们先测试一下反推提示词的质量，忽略“采样输出”和“高清放大”分组框，创建“展示文本”节点后将其连接到“J