github copilot vscode插件 没有模型
之前连服务器因为vscode升级对老机子ssh的不支持,所以vscode给锁到一个版本了。
操作:
- 去github这个链接把要用的模型的都enable
- 卸载重装copilot插件
点齿轮设置,更新vscode

网上找了一圈,最后看插件版本跟别人差着一代,才想到应该是我vscode版本太低了
之前连服务器因为vscode升级对老机子ssh的不支持,所以vscode给锁到一个版本了。
操作:
点齿轮设置,更新vscode

网上找了一圈,最后看插件版本跟别人差着一代,才想到应该是我vscode版本太低了
在机器人运动学建模领域,D-H(Denavit-Hartenberg)参数法绝对是绕不开的核心技术。它以极简的4个参数,就能清晰描述机械臂各连杆间的相对位姿关系,是实现正运动学求解、轨迹规划的基础。本文将从理论原理出发,一步步拆解六轴机械臂的D-H法建模流程,最后结合代码实现让理论落地,适合机器人初学者或技术爱好者深入学习。 一、为什么选择D-H法?—— 机械臂建模的“通用语言” 六轴机械臂作为工业场景中最常用的机器人构型,其连杆与关节的空间关系复杂。如果直接用三维坐标系叠加计算,不仅公式繁琐,还容易出现坐标混乱的问题。而D-H法的核心优势的在于“标准化”: * 简化参数:用仅4个参数(关节角、连杆偏移、连杆长度、连杆扭转角)描述相邻连杆的位姿,替代复杂的三维坐标变换; * 通用性强:适用于所有串联机械臂,无论是六轴、四轴还是协作机械臂,都能套用同一套建模逻辑; * 计算高效:通过齐次变换矩阵的乘积,可快速求解末端执行器相对于基坐标系的位姿,为后续运动学分析奠定基础。 简单来说,学会D-H法,就掌握了串联机械臂建模的“通用语言”。 二、D-H法核心:4个
Home Assistant界面美化终极指南:从零开始打造个性化智能家居界面 【免费下载链接】frontend:lollipop: Frontend for Home Assistant 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/frontend149/frontend 想要让智能家居控制界面既美观又实用吗?Home Assistant提供了强大的界面定制功能,让你可以完全掌控界面的视觉风格。本指南将带你从基础设置到高级技巧,一步步打造专属于你的智能家居美学体验。 为什么你的Home Assistant界面需要美化? 界面美化不仅仅是改变颜色,它能显著提升你的智能家居使用体验: * 视觉舒适度:长时间使用不会造成眼睛疲劳 * 个性化表达:界面风格与你的家居装修完美融合 * 操作效率:优化的布局让控制更加直观便捷 * 多设备适配:确保在不同屏幕尺寸下都有最佳显示效果 快速上手:基础美化设置 如何访问主题设置界面 在Home Assistant主界面中,点击右上角的个人资料图标,选择"主题"选项,即可开始你的美化之旅。系统内置了多
A Survey on Data Synthesis and Augmentation for Large Language Models(大型语言模型的数据合成与增强综述) 1. 作者 2. 年份 2024 零、摘要 大型语言模型(LLM)的成功与否,本质上与用于训练和评估的海量、多样化和高质量数据的可用性息息相关。然而,高质量数据的增长速度明显落后于训练数据集的扩展速度,从而导致迫在眉睫的数据耗尽危机。这突显了提高数据效率和探索新数据来源的迫切需求。在此背景下,合成数据已成为一种有前景的解决方案。目前,数据生成主要包括两种主要方法:数据增强和合成。本文全面回顾并总结了LLM生命周期中的数据生成技术,包括数据准备、预训练、微调、指令调整、偏好对齐和应用。此外,我们还讨论了这些方法目前面临的限制,并探讨了未来发展和研究的潜在途径。我们的愿望是使研究人员清楚地了解这些方法,使他们能够在构建LLM时迅速确定适当的数据生成策略,同时为未来的探索提供有价值的见解。 一、介绍 * 近年来,LLM在许多行业取得了巨大的进步。但是大模型的性能高度依赖它们接受训练的数据的质量和
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