这支持了它的数据效率主张：人类视频不能完全代替机器人控制数据，但能承担任务结构和运动先验学习，从而降低对大规模机器人动作采集的依赖。

模型输出的仍是查询点未来的三维运动，不是机械臂关节命令。BridgeACT 没有再训练一个庞大的动作头，而是利用显式几何表示完成转换。抓取阶段直接调用现成的抓取模块，找到可行的接触前抓取位姿；运动阶段则把被操作区域中的查询点视为局部刚体，通过类似 ICP 的刚体配准，让当前点集与预测后的点集尽可能对齐。这个配准问题可以通过 SVD 高效求解，得到一个位于SE3SE(3)SE3中的刚体变换，即末端执

这篇文章终于来了哈哈，为大家带来LeetCode Hot100中双指针内容我的总结。我会为大家带来著名的接雨水问题，采用两种做法，并为大家详细解释为什么（官方题解中只阐述了做法，而没有说明原因）

写下这篇文章的动机，是今天在装Anaconda的时候，本来想搜点教程按照教程一步一步安装的，但没想到，所谓“保姆级”教程呀，“最详细”之类的，好复杂。然后一些本应该详细说的反而一笔带过了。所以今天我想把我想在安装Anaconda时想说的话记录下来。首先，要安装Anaconda，要明确你自己安装的应该是什么版本。如果你想和你的Python版本对应，就要搞好Anaconda的版本。别到时候搞下来了不管

其他的，感觉看不看无所谓了。看自己的兴趣哈哈哈。这个C语言书籍也是打包送给大家的。那领取的方式就是在公众号 后台回复“书籍”即可。我是自学编程村村长，一个会经常分享一些计算机学习经验、求职经验以及工作体验等的小镇做题家。关注我，让学习编程变得更加简单。

借助github，亲测有效的搭建图床的方法

晚上冲了个热水澡，爽。第二天上午，呆在单人间里面复习了一个上午。主要还是在背英语hh。然后下午我是第一批，被拉到了电院，然后抽签面试。面试总体感觉一般，我那组里面有几个老师看起来凶神恶煞的hh，但是说话都还算温柔，问的问题也都比较偏向于规划、目标什么的。所以我觉得面试应该还行吧（或者说大家应该也拉不开什么差距）。面完之后，坐大巴回南洋北苑。终于暂时性地解放了。打开英雄联盟！！！开玩！！！！阔别了半

有了前面红黑树的底子，我们这一节的任务就比较轻松了。关于Map和Set是什么东西，我们来借助网络文献进行解释。首先，我们需要知道的是，Map和Set的底层都是红黑树。即是一种平衡的二叉搜索树，也就是二叉平衡搜索树。而set就是我们前面说到的Key模型，而map就是<K,V>模型。我们接下来将一边对比，一边介绍。set和map的介绍先来看set:通过查阅文档有关set的声明，我们可以发现