在 Retrieval 或者 ReACT 的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。而 LangChain 本身就封装了许多相关的内容，在其官方文档-SQL 能力中，也有非常好的示例。
在未出现人工智能，如果想要完成数据查询与数据分析的工作，则需要相关人员有相应的数据库的功底，而在 LangChain 结合大语言模型的过程中，应对这些问题则相当轻松——写清晰的提示词即可。
在传统的工作流程中，如果想要在数据库中搜索一些信息，那么就必须要掌握相应的数据库技术，比如 SQL 语句查询等，但是其本身有很高的学习成本。如果能用自然语言代替这个过程，则任何人都无需学习 SQL 语法，即可轻松进行数据的查询。
自然也可以
在我们搭建好了开发环境之后，下一步就是赋予机器人“身体”。URDF 就是这个身体的蓝图，而仿真配置则是让这个身体在虚拟世界中“活过来”的关键一步。 📝 第一部分：URDF——机器人的“骨骼”与“皮肤” URDF 的核心是描述机器人的运动学与动力学属性，它由一套 XML 标签构成 。 核心构成要素 建模的两种主流方式 1. 从零编写（学习/简单模型）： * 使用文本编辑器或 VS Code 直接编写 URDF/Xacro 文件。 * 黄金教程：官方 urdf_tutorial 包提供了从视觉、碰撞属性到使用 Xacro 宏语言优化代码的完整指南 。推荐按照 “视觉 -> 可动 -> 物理属性 ->
最近mimiclaw火爆，其开发团队也在密集更新，我看3天前已经可以用“飞书机器人”对话交互了。 目前网络上能查到的部署资料相对滞后，现在将飞书机器人的部署整理如下： 1. 前提 已经安装好ESP-IDF，并支持vscode编译esp32固件。 2. api-key准备 * 注册deepseek, * 创建APIkey， * 并充值，新注册的用户余额为零，无法使用 3. 飞书机器人 我是在飞书个人版中，创建的机器人。 1. 访问飞书开放平台，单击创建企业自建应用，填写应用名称和描述，选择应用图标，单击创建。 2. 左侧导航栏单击凭证与基础信息 页面，复制App ID（格式如 cli_xxx）和App Secret。 3. 配置事件订阅。 1. 在飞书开放平台左侧导航栏单击事件与回调，在事件配置页签中单击订阅方式，选择使用 长连接 接收事件，单击保存。 2. 在事件配置页面，单击添加事件，
PyTorch实战——基于文本引导的图像生成技术与Stable Diffusion实践 * 0. 前言 * 1. 基于扩散模型的文本生成图像 * 2. 将文本输入编码为嵌入向量 * 3. 条件 UNet 模型中的文本数据融合机制 * 4. 使用 Stable Diffusion 模型生成图像 * 相关链接 0. 前言 在本节中，我们将为扩散模型添加文本控制能力。学习如何通过文字描述来引导图像生成过程，实现从"纯噪声+文本"生成图像，而不仅是从纯噪声生成。 1. 基于扩散模型的文本生成图像 在扩散模型的 UNet 模型训练流程中，我们仅训练模型从含噪图像中预测噪声。为实现文生图功能，需使用以下架构，将文本作为额外输入注入 UNet 模型： 这样的 UNet 模型称为条件 UNet 模型 ，或者更精确地说，是文本条件 UNet
体验开场 想象一下，你正坐在办公室的工位前，稍微有些工作疲劳。你没有拿起手机，而是戴上了桌上的 Rokid AR Lite。 随着设备启动，原本平淡无奇的办公桌面上方约一米处，突然凭空浮现出一块晶莹剔透、泛着微光的 8×8 宝石棋盘。这块棋盘并不是死板地贴在你的镜片上，而是稳稳地“锚定”在真实空间里。你稍微转动头部，能从侧面观察到这块棋盘的厚度感。 界面的左上角， Score 正在实时跳动；右上角则显示着剩余的 Moves 步数。每一颗宝石——红的、绿的、蓝的、紫的——都整齐地排布在虚空中的网格里。当你伸出手，利用 Rokid 的射线交互轻轻滑动其中的两颗宝石，伴随着清脆的音效和宝石碎裂的粒子感，三颗同色宝石瞬间消散，上方的宝石顺势滑落，填补了空缺。 这不是科幻电影，而是一个基于 Unity 2022 LTS 与 Rokid UXR