【代码】[RISC-V]Milk-v开发板 陀螺仪 lsm6dsr i2c驱动module及测试程序。

stm32f407 uart + dma高频率一段时间后不接收，假死，但MCU工作正常的BUG使用场景及情况change1change2阅读手册1寄存器打印示波器观察打印USART6-DRbug解决阅读手册2使用场景及情况硬件：stm32f407使用CUsart类进行实例化该串口(这个类是前辈写的)声明一个uint8_t的数组，长度比实际收到的值要大一点（对象实例的时候用到）例如测试程...

软件I2C sht3x温湿度传感器Datasheet SHT3x-DIS 官网数据手册的阅读embedded-sht 例程图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键Datasheet SHT3x-DIS这里没什么好说的，电压，协议，精度，封装之类的。直接跳过，到影响整体方案的地方...

而pick and place这个类型的任务中会分为多个阶段（到达目标pick点、夹住cube、抬起来、放下去），如何让 RL 学会这种"分阶段"的任务，奖励函数会涉及很多考虑，在分享该实验前还是修改了N版奖励函数才让RL学会这个长程任务。之前几期进行过《Mujoco 开源机械臂 RL 强化学习避障、绕障》、《MuJoCo 机械臂 PPO 强化学习逆向运动学（IK）》的分享，对于前两个对于任务还属

摘要：该视频介绍了Mujoco环境下机械臂的导纳控制(Admittance Control)实现方法。导纳控制通过将末端外力转化为运动指令，使机械臂呈现"弹簧-阻尼器-质量块"特性，适用于人机交互场景。核心采用二阶弹簧阻尼公式Mẍ+Bẋ+Kx=Fext，将外力输入转换为位置输出。视频详细讲解了代码实现过程，包括力到加速度的转换、积分得到速度和位置，以及通过逆运动学转换到关节

本文介绍了机械臂高级控制方法，使用Pinocchio的RNEA算法进行逆动力学计算，包含惯性力、科氏力/离心力和重力补偿。由于模型参数误差，需结合阻抗控制来维持目标位置。核心公式为τ=M(q)q̈+C(q,q̇)q̇+G(q)，代码实现了动力学补偿与阻抗控制（Kp=100，Kd=10）的叠加，可应对参数误差和外部扰动。实验展示了在home位置维持、末端力扰动等场景下的控制效果，通过对比纯动力学补偿

本文介绍了基于Mujoco和Pinocchio实现机械臂拖动示教的方法。在原有阻抗控制基础上，通过去除位置误差跟踪项，仅保留速度阻尼补偿，实现了更自然的拖动效果。具体实现中，动力学补偿考虑了惯性力、重力和科氏力，同时引入-100的阻尼系数来抑制速度变化，使机械臂在拖动时不会锁死位置，又能保持稳定。代码展示了完整的力矩计算过程，包括动力学补偿和阻尼补偿的叠加输出，并通过可视化展示了各关节力矩变化。这

本文探讨了大模型中注意力机制的工作原理与实现。通过分析《Attention Is All You Need》论文，作者解释了Query、Key、Value三个向量的作用：Query确定关注点，Key存储信息，Value提供具体内容。文章展示了一个8维特征空间中的示例，演示了位置、速度、墙壁、目标等概念间的注意力权重关系。最后提供了一个完整的PyTorch实现代码，包括SelfAttention类和

，具备进行反事实推理 Counterfactual Reasoning 的能力（对已经发生的事，假设一个 “与事实相反的条件”，推理会出现什么结果，发散、正推、反推，没见过场面也不怕）无论具身本体面对的是结构化场景还是繁杂多变的场景，不管是通过rule-based还是learning-based的范式，最终回到程序的编码世界中如何进行表示，如何执行？下面两个在线 web，根据提供的信息进行泛化，理

本文介绍了基于ViT（Vision Transformer）的MINIST手写数字识别实现。通过将28×28的灰度图像分割为4×4的patch，使用卷积层将每个patch映射为64维向量，并添加cls_token和位置编码。构建了一个包含2层Transformer编码器的小型ViT模型，使用交叉熵损失和Adam优化器进行30轮训练。实验表明该模型能有效学习图像特征，实现手写数字分类。代码提供了训练