如果确定现在就是要做一个既能 standalone 有可以集成的页面，那么最好的方式就是在 standalone 的 MainWindow 的方法或者属性上打上 prefix 这样的话，在合并的时候就不会发生重名的事故了。这里 CentralWidget 将从外面接受到的，也就是代表 MainWindow 实例的 self 保存到了一个新的属性中，如。方法的引用，这一点尤为重要，因为通过下面的代码

• 迪比科能源：阿米奥 AmigosBot + 钛深 FITS 皮肤，实现 3C 产线换型时间由 2 h 压缩到 15 min。• 联想南方基地：戴盟 DM-Hand1 + DM-EXton 采集 200 h 精密装配数据，训练后直通率提升 18 %。• 京东物流：帕西尼 DexH13 手 + OmniVTLA 模型，在麻袋拆垛场景“盲抓”准确率 99.2 %。• 上汽通用：开普勒 K2 “大黄蜂

本文档说明根目录下各个数据集文件的用途。这些文件用于训练 GraspNet 大模型，GraspNet 是一个用于通用物体抓取的大规模基准数据集（GraspNet-1Billion）。

这个需要手动下载 x-anylabeling 不提供这个服务（不确定）。需要注意下载之后权重的位置。最好有一个从 yolo 原始格式转换成这步构建 dataset 的 py 脚本。将标注信息导出成 yolo 分割用的格式。（这里需要介绍一下这种格式）dataset 的成功样本和注意事项，注释，结构等。将 python 文件的内容贴上来，然后解释。使用 AI 工具完成标注任务。这个就是点一下的事情。

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DINOv2 是 Meta FAIR 自监督学习的视觉骨干模型仓库，核心功能一句话：无需标签，直接当“万能视觉特征提取器”用。一、把图片变成向量下载预训练权重（以 ViT-S/14 为例）The content in download.py whose goal is to download the model fileThe content in run.py whose goal is to

上述指令中，pretrained_checkpoint 是本次使用的模型的本地路径，就是上一步中通过 git clone 下载到本地的模型；而 task_suite_name 则是指套件的名称，libero 中包含了四种不同的套件。这里需要注意的是 pretrained_checkpoint 必须和 task_suite_name 一一对应上。：flash-attn 是非常难以安装的，会出现很多的

常用的gpt-4 prompt words收集

本文介绍我最近收集的一些好用的chatgpt-4的prompts，如果你也有好用的提示词可以互相交流一下。

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