如何微调和部署OpenVLA在机器人平台上
这个教程来自这个英伟达网址 教程的目标是提供用于部署 VLA 模型的优化量化和推理方法，以及针对新机器人、任务和环境的参考微调流程。在一个自包含的仿真环境中，结合场景生成和领域随机化（MimicGen）对性能和准确性进行严格验证。未来阶段将包括与 Isaac Lab 和 ROS2 的 sim2real 集成、对 CrossFor
前沿技术
DMA 定制固件教程：小白跟做即得单人固件，超详细纯喂饭教程，100% 成功秘籍！FPGA仿真1:1、中断逻辑和TLP核心都在。
DMA 定制固件教程 小白跟着操作做可以做出的单人固件 图文教程 链接： 本图文教程包含内容： 一、DMA仿真技术采集真实单人固件 二、网卡TLP仿真固件生成 三、DMA仿真技术io、中断逻辑，从零仿真 四、RTL81XX网卡、ar9287核心代码 跟着学你也能手搓单人1:1仿真固件。 纯粹喂饭，手拿把恰，看完不会？
【噪音滤波】使用 2D CA CFAR 生成雷达目标和噪声滤波（Matlab实现）
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⛳️座右铭：行百里者，半于九十
论文笔记：Denoising Diffusion Probabilistic Models（去噪扩散概率模型 ）
Abstract 2015年扩散模型的概念提出，但尚未广泛应用。这篇文章是将扩散模型带到新高度的开山之作。摘要中先提出，他们建立了一个新联系，将看上去没有关联的Langevin动力学（这具体是什么先不用知道）与扩散概率模型联系起来。重点解读这句“a progressive lossy decompression schem
医疗连续体机器人模块化控制界面设计与Python库应用研究（下）
软件环境部署系统软件架构以实时性与兼容性为核心设计目标，具体配置如下表所示：
类别
配置详情
操作系统
Ubuntu 20.04 LTS，集成RT_PREEMPT实时内核补丁（调度延迟<1 ms）
开发环境
Python 3.8
核心库组件
PyQt5
从论文到实践：Stable Diffusion模型一键生成高质量AI绘画
🏡作者主页：点击！ 🤖编程探索专栏：点击！⏰️创作时间：2024年12月24日10点02分神秘男子影, 秘而不宣藏。 泣意深不见, 男子自持重, 子夜独自沉。 AI绘画一键生成美图-变成画家本地部署SD模型，一键即可生成自己想要绘制的图画，本文包括论文原理讲解
【TextIn大模型加速器 + 火山引擎】赋能机器人行业分析与VLA研究
目录
一、TextIn大模型加速器
核心优势
二、行业报告分析与发展建议
2.1 场景描述
2.2 工作流逻辑编排
2.3 大模型提示词
2.4 结果展示
三、ParseX结合Coze API控制本地机器人
3.1 场景描述
3.2 工作流逻辑编排
3.3 大模型提示词
3.4 地图与任务描述
3.5 本地调用
3.6 结果展示
一、TextIn大模型加速
AR小白入门指南：从零开始开发增强现实应用
文章目录
一、AR技术基础与核心原理
1.1 什么是AR？
1.2 AR技术三大核心原理
二、开发环境准备
1. 主流AR开发引擎
2. 平台专用SDK
3. WebAR快速入门(使用AR.js)
4. Android ARCore开发(Java示例)
添加依赖
基础AR场景代码
布局文件
5. iOS ARKit开发(Swift示例)
无人机数据丢包率高？用这3种C语言方法，瞬间提升采集可靠性90%以上
第一章：无人机数据采集中的可靠性挑战在现代遥感与地理信息系统中，无人机已成为关键的数据采集平台。然而，其在复杂环境下的数据可靠性仍面临诸多挑战。信号干扰、传感器精度漂移以及飞行稳定性问题，均可能导致采集数据失真或丢失。环境因素对数据传输的影响无人机在城市峡谷、森林覆盖区或强电磁干扰区域飞行时，通信链路容易受到阻断。这不仅影响实时
FPGA加速FFT：Verilog高效实现与工程化实战指南
FPGA加速FFT：Verilog高效实现与工程化实战指南 【免费下载链接】fft_verilog 项目地址: FPGA FFT实现是数字信号处理领域的关键技术，而Verilog工程化方法则是将算法高效映射到硬件的核心手段。本文基于开源项目，从核心功
