本文在以下博客的基础上进行进一步的补充。VsCode远程连接服务器后安装Github Copilot无法使用_vscode copilot chat用不了-ZEEKLOG博客
在vscode中，通过ssh或docker等连接远程服务器时，在远程窗口中可能会无法使用copilot，提示处于脱机状态。
只需要在设置(setting)中搜索"extension kind"，点击settings.json；
进入settings.json后，找到"remote.extensionKind"，加入如下"Github."开头的4行代码即可。
重启远程连接后，即可畅通使用copilot的ask和agent模式，也可以进行代码补全。
提示输出验证失败：CheckpointLoaderSimple: - 值不在列表中：ckpt_name: 'v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors' 不在 ['anything-v5-PrtRE.safetensors'] 中 模型文件夹里面没模型 这是官方链接：v1-5-pruned-emaonly.safetensors https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/tree/main 点击同一行的小下载箭头。然后把文件放在：models/checkpoints文件夹里 你还需要标准的VAE文件，也就是：vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/tree/main 这个文件放在：models/vae文件夹里 现在你已经拥有运行所需的一切了。慢慢来。你最初生成的图片会很糟糕。但是继续尝试，很快你就能得到很棒的结果。
AIGC实战——CycleGAN详解与实现 * 0. 前言 * 1. CycleGAN 基本原理 * 2. CycleGAN 模型分析 * 3. 实现 CycleGAN * 小结 * 系列链接 0. 前言 CycleGAN 是一种用于图像转换的生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)，可以在不需要配对数据的情况下将一种风格的图像转换成另一种风格，而无需为每一对输入-输出图像配对训练数据。CycleGAN 的核心思想是利用两个生成器和两个判别器，它们共同学习两个域之间的映射关系。例如，将马的图像转换成斑马的图像，或者将苹果图像转换为橙子图像。在本节中，我们将学习 CycleGAN 的基本原理，并实现该模型用于将夏天的风景图像转换成冬天的风景图像，或反之将冬天的风景图像转换为夏天的风景图像。 1. CycleGAN 基本原理 CycleGAN 是一种无需配对的图像转换技术，它可以将一个图像域中的图像转换为另一个图像域中的图像，而不需要匹配这两个域中的图像。它使用两个生成器和两个判别器，其中一个生成器将一个域中的图像
系列文章目录 事件相机之一 空间目标检测 事件相机之二 去噪文章研读 事件相机之三 单目深度估计 提出了一种 **行为驱动(behavior driven, BD)** 的方法，用于从事件相机数据中估计物体距离。这种BD的方法模仿了人眼等生物系统如何根据物距稳定其视野：远处的物体需要较小的 **补偿(compensatory)** 旋转来保持聚焦，而附近的物体需要更大的调整来保持对齐。这种自适应策略利用自然稳定行为有效地估计相对距离。我们的方法针对特定感兴趣区域内的局部深度估计。通过在小区域内对齐事件，我们估计了稳定图像运动所需的角速度。 !!!我将会尽量删除论文中价值不大的描述，尽量精简，并找到较为新颖且具有迁移价值的点（尽力而为） 文章目录 * 系列文章目录 * 一、介绍 * 二、相关工作 * 三、基于区域级像素对齐的距离估计 * 3.1 事件对齐 * 3.1.1 逐目标的事件对齐 * 3.1.2 全局速度方向估计 * 3.1.3
作为一名刚刚完成机器人工程本科毕设的过来人，我深刻体会过那种在算法调试、软硬件集成和紧张deadline之间反复横跳的焦虑。我的毕设题目是“基于视觉的移动抓取机器人系统”，听起来很酷，但做起来每一步都是坑。幸运的是，这次我尝试引入AI辅助开发工具，它们像一位不知疲倦的协作者，帮我渡过了许多难关。这篇文章，我就想和大家分享一下，如何将AI工具融入你的毕设开发流程，实现高效、稳定的系统构建。 1. 背景痛点：那些年我们踩过的坑 在开始之前，我们先来盘点一下机器人工程毕设中那些让人头疼的共性难题。理解了这些痛点，才能明白AI工具的价值所在。 1. 算法调试的“黑盒”困境：无论是SLAM建图还是视觉识别，调参过程往往依赖经验和大量试错。比如调整ORB-SLAM2的特征点数量、匹配阈值，或者YOLO模型的置信度阈值，手动修改代码、编译、运行、观察结果，循环往复，效率极低。 2. 多线程与异步控制的复杂性：机器人系统通常需要多个任务并发执行，如传感器数据采集、核心算法运算、运动控制指令下发。手动编写稳健的多线程或ROS异步回调逻辑，极易出现数据竞争、死锁或回调堆积问题。 3. ROS生