关闭VSCode的GitHub Copilot功能

关闭VSCode的GitHub Copilot功能

解决方法:

  1. 卸载VSCode自带的Github Copilot插件,在已安装的插件列表中选择卸载。

打开Setting,搜索github,勾选"Chat:Disable AI Features"选项。

在这里插入图片描述

Read more

App Inventor语音交互机器人实战:从零构建高效语音控制系统

快速体验 在开始今天关于 App Inventor语音交互机器人实战:从零构建高效语音控制系统 的探讨之前,我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来,但作为开发者,如何将大模型(LLM)真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统,而不仅仅是调个 API? 这里有一个非常硬核的动手实验:基于火山引擎豆包大模型,从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答,而是需要你亲手打通 ASR(语音识别)→ LLM(大脑思考)→ TTS(语音合成)的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说,这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用,脱离Demo,点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 App Inventor语音交互机器人实战:从零构建高效语音控制系统 语音交互正在成为移动应用的重要入口,但很多App Inventor开发者在实现语音控制功能时,常常遇到识别延迟高、环境噪声干扰、多指令混淆等问题。本文将分享一套经过实战验证的优化方案,帮助开发者构建响应迅速的语音交互机器人。

IEEE TRO 南方科大张明明和北工大董明杰联合在康复机器人领域取得系列研究成果

IEEE TRO 南方科大张明明和北工大董明杰联合在康复机器人领域取得系列研究成果

近期,南方科技大学生物医学工程系张明明副教授和北京工业大学董明杰副教授联合,在康复机器人领域取得系列研究进展,相关成果接连发表在机器人领域国际学术期刊IEEE Transactions on Robotics。 创建多人协作交互方法与创新康复系统 为相关领域发展奠定理论基础 图1. 多用户协作创新康复系统 当前的多用户人机交互研究主要关注机器人控制系统自身的稳定性,往往忽视了真实协作情境中“人与人”之间的相互影响。与此不同的是,本研究并未将操作者视为独立的无源终端,而是在系统设计核心层面纳入并建模这一事实:在多人触觉交互中,每位操作者本身就是彼此交互环境的一部分,其行为会直接并持续地影响他人的感知与系统稳定性。然而,随着交互用户数量的增加,尤其在操作者具有主动行为时,传统控制方法难以有效应对人际间的交互耦合与系统规模的扩大引起的稳定性条件复杂化,导致系统扩展能力受到制约。因此,如何在承认并融入操作者主动交互行为的前提下,维持系统稳定性并实现控制架构的可扩展性,成为一项关键挑战。 为应对这一挑战,研究人员创新性地提出了“个人交互环境”(Individual Interact

FPGA商用级ISP:动态坏点校正(DPCC)的滑窗架构与并行判决实现

FPGA商用级ISP:动态坏点校正(DPCC)的滑窗架构与并行判决实现

【写在前面:为什么要写这个专栏?】 在数字图像处理领域,ISP(图像信号处理器)的算法原理并不罕见,但真正能够支持 4K@60fps 实时处理、并经过商用验证的 Verilog 硬核实现思路 却往往秘和封装在黑盒之中。 我手里有一套商用级的 ISP 源码,通过对其进行深度拆解,我希望能够分析并抽象出其背后的设计逻辑。这不仅是对高性能图像处理架构的复盘,更是希望能为广大 FPGA 开发者和 ISP 算法工程师提供一个硬核的设计基线(Baseline)。通过分享这些商用 IP 的实现细节,我希望能帮助更多人了解如何将复杂的图像算法转化为高效的硬件流水线,为行业提供一份有价值的参考。 1. 深度解析:为什么“商用级”坏点校正极其困难? 在传感器(Sensor)制造中,由于半导体工艺缺陷或后期老化,不可避免会出现常亮像素(Hot Pixel)或死像素(Dead Pixel)。 * 痛点一:误杀边缘。 如果只是简单的中值滤波,图像中真实的星星、

【宇树机器人强化学习】(一):PPO算法的python实现与解析

【宇树机器人强化学习】(一):PPO算法的python实现与解析

前言 * 本系列将着手解析整个仓库的核心代码与算法实现和训练教程。此系列默认读者拥有一定的强化学习基础和代码基础,故在部分原理和基础代码逻辑不做解释,对强化学习基础感兴趣的读者可以阅读我的入门系列: * 第一期: 【浅显易懂理解强化学习】(一)Q-Learning原来是查表法-ZEEKLOG博客 * 第二期: 【浅显易懂理解强化学习】(二):Sarsa,保守派的胜利-ZEEKLOG博客 * 第三期:【浅显易懂理解强化学习】(三):DQN:当查表法装上大脑-ZEEKLOG博客 * 第四期:【浅显易懂理解强化学习】(四):Policy Gradients玩转策略采样-ZEEKLOG博客 * 第五期:【浅显易懂理解强化学习】(五):Actor-Critic与A3C,多线程的完全胜利-ZEEKLOG博客 * 第六期:【浅显易懂理解强化学习】(六):DDPG与TD3集百家之长-ZEEKLOG博客 * 第七期:【浅显易懂理解强化学习】(七):PPO,策略更新的安全阀-ZEEKLOG博客 * 阅读本系列的前置知识: * python语法,明白面向