AI绘画Mid Journey（MJ）零基础新手教程
最近有同学问我，你们搞AI绘画的，光教SD（stablediffusion）怎么行，MJ（Mid Journey）不教一下？毕竟也是AI绘画界的两大天王之一呢。我想了想，也是，小孩子才做选择，成年人就是：我全都要！这不
前沿技术
基于MIMO FMCW雷达的二维角度分析多径抑制技术——论文阅读
基于MIMO FMCW雷达的二维角度分析多径抑制技术
J. Kim, J. Jung, S. Lim and S. -C. Kim, “Multipath Suppression Using 2-D Angle Analysis Based on the MIMO FMCW Radar,” in IEEE Transactions on Instrumentation and Measureme
用 LoRA 微调 Stable Diffusion：拆开炼丹炉，动手实现你的第一次 AI 绘画
总得拆开炼丹炉看看是什么样的。这篇文章将带你从代码层面一步步实现 AI 文本生成图像（Text-to-Image）中的 LoRA 微调过程，你将：
了解 Trigger Words（触发词）到底是什么，以及它们如何影响生成结果。
掌握 LoRA 微调的基本原理。
学习数据集的准备与结构&#
医疗连续体机器人模块化控制界面设计（2025年更新版Python库）
一、什么是医疗连续体机器人（更新版）连续体机器人（如蛇形、管状、柔性臂）依赖柔性本体与高冗余自由度，能在狭窄、弯曲环境中安全操作，适用于内窥与微创外科等场景。工程上常用分段常曲率或Cosserat杆模型做运动学/动力学建模，并结合视觉/力反馈做闭环控制；在临床合规上需满足 IEC/ISO/FDA 等标准（见下）。 参考：ROS 2 最新稳定分支 Jazzy Jalisco（2024）适合医疗机器
扩散模型详解：从DDPM到Stable Diffusion再到DiT的技术演进
1.摘要扩散模型（Diffusion Models）作为当前最热门的生成模型之一，已彻底改变图像生成领域，本文从DDPM开始，逐步深入到Stable Diffusion和DiT架构。扩散模型就像是一个"破坏-修复"的过程，想象一下你有一张美丽的图片，然后一点点地给它加上噪声࿰
GpuGeek 实操指南：So-VITS-SVC 语音合成与 Stable Diffusion 文生图双模型搭建，融合即梦 AI 的深度实践
GpuGeek 实操指南：So-VITS-SVC 语音合成与 Stable Diffusion 文生图双模型搭建，融合即梦 AI 的深度实践
前言
本文将详细讲解 So-VITS-SVC 语音合成与 Stable Diffusion 文生图的搭建方法，以及二者与即梦 AI 融合的实践技巧，无论你是想让文字 “开口唱歌”，还
RTAB-Map学习记录(1)--论文阅读
前言RTAB-Map（全称 Real-Time Appearance-Based Mapping）是一个开源的 RGB-D SLAM框架，主要用于机器人导航、3D 重建和环境建图。这个项目目前还在积极的维护和更新，也可以进行实际环境的部署。所以先学习一下相关的原理和论文，为之后的使用打下基础。
文章目录
前言
1.主要贡
【大模型教程——第二部分：Transformer架构揭秘】第1章：Transformer核心揭秘 (The Transformer Architecture)【上】
第1章：Transformer核心揭秘 (The Transformer Architecture)
“Attention is all you need.” - Vaswani et al., 2017
重要提示：本章是全书中唯一详细讲解Transformer架构的章节。后续章节将直接引用本章内容，不再重复讲解核心机制。
本章将带你深入Tr
在为软机器人动力发愁？这款致动器来救场
大家好，今天一起来了解电动相变致动器如何为软体机器人设计提供动力。*本文只做阅读笔记分享*一、研究背景与现状在追求电动软体致动器的过程中，人们的关注点从液-气相变转向静电和其他电热驱动方式。这是因为液-气相变存在应变率低、驱动延迟等问题。但其实液-气相变致动器有其独特优势，像低电压运行、可控性好、可扩展性强以及易于集成到机器人中等，只是之前这
机器人 - 关于MIT电机模式控制
目录一、MIT电机模式简单介绍1.1 简单介绍1.2 MIT模式的控制参数1.3 使用场景二、调试时建议2.1 调试2.2 问题定位一、MIT电机模式简单介绍1.1 简单介绍Mixed Integrated Torque为一种混合控制模式，在同一帧CAN数据里包含 位置、速度、扭矩三类的闭环指令。驱动器里面把位置环、速度环、前馈扭矩相加，得到一个参考电流，
