pycharm里copilot claude消失
在pycharm里安装了coplilot插件 但模型里没有claude，在网页是存在的，查询无果，最后看到这篇帖子
https://www.cnblogs.com/tanggoahead/p/19104245
原来是限制了中国用户的访问权限所致
在pycharm设置里重新把梯子的环境复制过来 配置之后 重启pycharm问题解决！
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免费使用AI绘画模型Nano Banana Pro，太有意思了！
大家好，我是程序员小灰。 关注AI的朋友们应该都知道，最近谷歌的AI模型Gemini3.0 Pro爆火了。Gemini3是一个AI大家族，这个家族的成员不只有善于文字对话的大语言模型，还包括着善于绘画的图像生成模型，Nano Banana Pro。 这两天小灰亲自测试了Nano Banana Pro模型，虽然说不上完美，但真的十分有趣！（后文简称Nano Banana） 如何免费使用Nano Banana？ 想要免费使用Nano Banana，小灰给大家推荐三个地方： 1.Gemini官网 入口如下： https://gemini.google.com/ 在Gemini官网的对话框下方，点击“制作图片”选项，就可以和Nano Banana模型进行对话： 2.Google AI Studio 入口如下： https://aistudio.google.com/ 在Google AI Studio的首页右下角，点击“
论文AI率多少算正常？各高校AIGC检测标准汇总解读
论文AI率多少算正常？各高校AIGC检测标准汇总解读 “我的论文AI率23%，能过吗？” 这可能是2026年毕业季被问得最多的一句话。问题在于，没有一个放之四海而皆准的答案——你在清华和在地方院校面临的标准完全不同，本科和硕士的要求也不一样，甚至同一所学校不同学院之间都可能存在差异。 本文将尽可能完整地梳理2026年各高校的AIGC检测标准，帮你准确判断自己的论文处于什么位置，以及需要达到什么水平。 一、先搞清楚一个前提：检测平台的差异 在讨论"多少算正常"之前，必须先明确一个经常被忽略的问题：不同检测平台对同一篇论文给出的AI率可能相差很大。 目前国内高校采用的AIGC检测平台主要有四家：知网、维普、万方、大雅。其中知网占据主导地位，大部分985/211院校和相当比例的普通本科院校都采用知网检测。 同一篇论文在不同平台上的检测结果可能差距悬殊。一篇文章在知网检测显示AI率28%，在维普上可能显示42%，在万方上又可能只有15%。这种差异源于各平台采用的检测算法和训练数据不同。 所以当你对照标准评估自己的论文时，一定要搞清楚你的学校用的是哪个平台，然后在对应平台上做检
低成本打造语音机器人：开源镜像+树莓派，DIY专属播报系统
低成本打造语音机器人：开源镜像+树莓派，DIY专属播报系统 📌 引言：让设备“开口说话”的平民化路径 在智能家居、工业看板、无障碍交互等场景中，语音播报系统正变得越来越重要。然而，商业级TTS（Text-to-Speech）服务往往存在成本高、依赖网络、数据隐私风险等问题。有没有一种方式，既能保证中文语音合成的自然度和情感表现力，又能实现本地化、低功耗、可定制的部署？ 答案是肯定的——借助 开源模型 + 树莓派 + 容器化镜像，我们完全可以构建一个低成本、离线可用、支持多情感表达的中文语音机器人。本文将带你深入理解这一方案的核心技术栈，并手把手教你如何基于 ModelScope 的 Sambert-Hifigan 模型，快速搭建属于自己的语音播报系统。 🔍 技术解析：Sambert-Hifigan 如何实现高质量中文多情感合成？ 1. 什么是“多情感”语音合成？ 传统TTS系统输出的声音往往单调、机械，缺乏情绪变化。而“多情感语音合成”
西门子大型程序及Fanuc机器人焊装系统集成 - 包含多项Profinet通讯与智能模块
西门子大型程序fanuc机器人焊装 包括1台 西门子1500PLC程序，2台触摸屏TP1500程序，9个智能远程终端ET200SP Profinet连接 15个Festo智能模块Profinet通讯 10台Fanuc发那科机器人Profinet通讯 3台G120变频器Profinet通讯 2台智能电能管理仪表PAC3200 4个GRAPH顺控程序 图尔克RFID总线模组通讯 和MES系统通讯，西门子安全模块 内含GSD文件，可供其他项目使用 程序经典，结构清晰，SCL算法，堆栈，梯形图，结构化编程，想学习项目累计经验时间可以借鉴思路博途v15.1以上可以打开。 最近在搞一个挺有意思的项目，用西门子1500PLC搭了个Fanuc机器人焊装产线。这系统里光Profinet设备就三十多个，从ET200SP到发那科机器人，再带G120变频器，活脱脱一个工业通讯大杂烩。但别被设备数量吓到，程序结构可是清清爽爽，就像老司机整理的衣柜——该挂的挂，该叠的叠。 先说这程序里的SCL算法，比老式梯形图利索多了。举个栗子，处理机器人故障信号时用了堆栈结构： VAR_TEMP AlarmStack :