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react+ts 项目:ts(2322),类型“Readonly<{}>”上不存在属性“day”。ts(2339) 解决办法

React - 类型“Readonly<{}>”上不存在属性父组件传值报错子组件接收数据报错排查代码后发现, 只要将 .tsx 换成 .jsx 之后发现问题就不存在了。 于是将问题定位在了 TypeScript 上。所以只需要将子组件接受的 props 和 state 的类型定位成 any 这个问题就可以解决。...

#react.js#javascript#typescript
在git 中 git pull、git init、git clone 时报错 could not resolve host: github.com

详细报错信息:fatal: unable to access 'https://github.com/*****.git/': Could not resolve host: github.com错误的原因: github.com 的域名没有被主机解析。解决方案:使用命令:ping 域名地址,解析域名对应的IP地址。在命令行中输入$ ping github.comPING github.com (

#git
深度学习----预训练、微调与后训练的比较

后训练阶段关注的是如何使已经训练好的模型更适合实际生产环境。理解预训练、微调和后训练的区别与联系,对于设计和部署高效的深度学习系统至关重要。预训练构建基础能力,微调实现专业适配,后训练确保实际可用性。掌握这三个阶段的特点和应用场景,将帮助大家在AI项目中做出更明智的技术决策。无论您是研究者还是工程师,合理运用这三阶段方法,都能显著提升模型性能并优化资源使用。随着工具和技术的进步,这些过程正变得越来

#深度学习#人工智能
AI、机器人、具身智能等领域顶级会议与学术组织解析

本文系统梳理了人工智能、机器人、具身智能及计算机与软件领域的全球顶级会议,涵盖CCF推荐目录及2023-2024年行业数据。重点分析了NeurIPS、ICML、ICRA等国际顶会的接收率(15%-42%)、学术影响力及热点议题(如大模型、具身智能)。国内会议如CCF-A类会议亦被纳入,为科研工作者提供投稿参考。全文按领域分类,解析会议权威性及核心学术组织,帮助研究者高效追踪前沿技术动态。(摘要字数

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#人工智能#机器人
从π到F:分阶段强化学习如何让机器人学会精密装配

π(策略)是机器人的决策大脑,ρ(状态空间)是感知边界,F(可行性函数)是安全校验与优化指引。分阶段强化学习通过「前向递推初始化+反向反馈微调」,让复杂装配任务从「不可控」变为「可学习、可优化、可部署」。在具身智能快速发展的今天,这套框架不仅适用于装配,更可延伸至仓储抓取、医疗操作、服务机器人等场景,是实现机器人自主技能习得的关键路径。未来,结合视觉-语言-动作(VLA)大模型与分阶段策略,机器人

从π到F:分阶段强化学习如何让机器人学会精密装配

π(策略)是机器人的决策大脑,ρ(状态空间)是感知边界,F(可行性函数)是安全校验与优化指引。分阶段强化学习通过「前向递推初始化+反向反馈微调」,让复杂装配任务从「不可控」变为「可学习、可优化、可部署」。在具身智能快速发展的今天,这套框架不仅适用于装配,更可延伸至仓储抓取、医疗操作、服务机器人等场景,是实现机器人自主技能习得的关键路径。未来,结合视觉-语言-动作(VLA)大模型与分阶段策略,机器人

测试专业名词总结UT,IT,ST,UAT

在软件开发中的所需要的测试环节包括:UT、IT、ST、UAT其中:UT = Unit Test 单元测试IT = Integration Test 集成测试ST = System Test 系统测试UAT = User Acceptance Test 用户接受测试(俗称:验收测试)UT(Unit Test)单元测试单元测试主要包括任务:1、模块接口测试;2、模块局部数据结构测试;3、模块边界条件测

#单元测试
Windows 11 中 PowerShell 与 CMD 的深度对比:从定位到实战

本文对比了 Windows 系统中的 CMD 和 PowerShell 命令行工具。CMD 作为 DOS 兼容工具,仅支持基础命令和简单脚本;PowerShell 则是现代化管理平台,基于 .NET 框架,支持对象导向、模块扩展和跨平台操作。文章指出,PowerShell 在处理复杂任务、系统管理和自动化脚本方面优势明显,是 Windows 11 的未来趋势,建议用户尽快掌握。

#windows#microsoft
AI、机器人、具身智能等领域顶级会议与学术组织解析

本文系统梳理了人工智能、机器人、具身智能及计算机与软件领域的全球顶级会议,涵盖CCF推荐目录及2023-2024年行业数据。重点分析了NeurIPS、ICML、ICRA等国际顶会的接收率(15%-42%)、学术影响力及热点议题(如大模型、具身智能)。国内会议如CCF-A类会议亦被纳入,为科研工作者提供投稿参考。全文按领域分类,解析会议权威性及核心学术组织,帮助研究者高效追踪前沿技术动态。(摘要字数

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#人工智能#机器人
灵巧手 - 绳驱(钢丝/绳索驱动)、连杆(Linkage)和直驱(Direct Drive)的技术对比

摘要:绳驱、连杆和直驱是机器人手部常见的三种驱动方式,各有优劣。绳驱通过钢丝传递动力,具有轻量化、高灵活性和较低成本的优势,但存在非线性响应和维护复杂的问题。连杆驱动采用刚性机构,精度高、负载能力强且控制简单,但末端重量大、灵活性受限。直驱将电机直接安装在关节上,实现零背隙和高精度力控,但电机笨重且成本极高。选择时需根据应用需求权衡,如仿生性优先考虑绳驱,工业环境选择连杆驱动,高精度力控则采用直驱

#嵌入式硬件
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