红外遥控器控制小车，小车自带超声波避障，遥控器可以打开循迹，打开循迹后自己循迹走。没打开循迹就红外遥控器控制小车走。按键如下1 进入或者退出循迹功能，循迹模式下对小车操作无效2 前进5 左转6 停止7 右转10 后退循迹依靠P1.3 P1.4的红外探测：/* 寻迹 */void tracking(){/* 为0 没有识别到黑线 为1识别到黑线 */if ( left_led1 == 1 &

今天从 GitHub Trending、GitHub API 和 Show HN 整理了 16 个候选项目，重点不是再做一个通用 Agent，而是三条更贴近现实世界入口的产品机会：无摄像头空间感知、自托管 Android 设备实验室、以及视频检索与总结代理基础层。正文给出了各自的用户痛点、二次开发方向、MVP、技术栈和风险提醒。

5 月 12 日科技晚报聚焦 AI 生产化控制面：Claude Platform on AWS GA，让企业可用现有 AWS 账号、IAM、账单和 CloudTrail 接入 Anthropic 原生平台；P6-B200 进入 SageMaker Studio notebooks，Blackwell 算力更贴近交互式实验；Google 的 AI 威胁报告、REPLIQA 和 RCS 加密 roll

这项研究打破了我们关于模型学习是线性成熟的美好想象。它揭示的“模式跳跃”现象，要求我们以更动态、更复杂的视角来审视预训练过程。但同时，它也带来了新的希望和工具。它表明，模型内部确实存在强烈的、趋向于“智能泛化”的倾向，只是这种倾向在与“捷径”的竞争中起伏不定。理解并监控这种动态，为我们提供了优化模型、引导其向更鲁棒、更可泛化方向发展的全新“杠杆”。预训练的黑箱，似乎又打开了一扇新的窗户。而我们手中

这篇文章避开了今天上午已写过的 AI 编程终端和语音模型，转而拆解三个更接近真实交付的新热点：Agent 安全执行层、浏览器化 iOS 测试基础设施，以及可穿戴健康数据统一 API。它们共同说明，技术机会正在从模型本身转向审批、安全、远程交互和数据归一化。

这篇文章从 2026 年 5 月 18 日到 5 月 19 日的技术社区动态里筛出 10 个值得关注的项目与产品，重点拆解本地优先 Markdown 工作台、隐私删除自动化和 Agent 原生后端平台三个更接近真实付费场景的方向。

5 月 8 日这篇机会雷达把注意力放在更接近付费场景的三层基础设施上：给 Agent 提供完整运行底座的后端平台、比传统 embedding-first RAG 更强调结构与回链的文档索引层，以及直接帮助团队压低 AI 编程成本的 token 控制代理。对独立开发者来说，更值得做的是把这些开源底座往企业权限、审计、协作和垂直行业场景里推。

5 月 2 日科技晚报聚焦三条互相交织的主线：AI 数据中心把 DRAM/HBM 价格推上天，Apple 同期确认 Tim Cook 9/1 卸任与内存成本警告；Pentagon 在同一天把 OpenAI、Google、微软、Amazon、Nvidia 一起拉进 IL6/IL7 机密网络；Meta 与 SoftBank 分别在机器人与美国本土 AI 数据中心上加码。Canonical 的 DDoS

【代码】如何访问gpt api？

5 月 11 日这篇科技早报聚焦 AI agent 和企业协作工具进入生产前最需要补齐的工程环节：GitHub 开始系统讨论 agent 在非确定场景下如何验证，Google 则把 Gmail 跨应用上下文写作和客户端加密数据迁移做成更贴近企业默认流程的能力。对技术人来说，验证、数据治理和工作流接入，会比单次模型演示更决定 AI 是否能长期上线。