🧑 博主简介：ZEEKLOG博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。
HunyuanOCR能否接入RPA机器人？UiPath与影刀兼容性测试 在企业自动化迈向“无人值守”的今天，一个看似简单却频繁出现的难题正在困扰着RPA工程师：如何让机器人“看懂”屏幕上那些无法复制的文字？ 比如财务人员每天要处理上百张扫描发票，信息藏在图片里；客服系统弹出的验证码截图需要自动识别；跨国业务中混杂中英日韩多语种的合同文本等待提取……这些非结构化视觉数据，正是传统RPA的“盲区”。而解决这一瓶颈的关键，正是将OCR能力深度融入自动化流程。 近年来，随着大模型技术的发展，OCR不再只是简单的文字识别工具。腾讯推出的HunyuanOCR，作为基于混元多模态架构打造的端到端轻量级专家模型，正以其出色的泛化能力和低部署门槛，成为增强RPA视觉感知能力的理想候选者。 那么问题来了——它真的能在真实生产环境中，稳定对接主流RPA平台吗？我们以国内广泛使用的影刀RPA和国际主流的UiPath为例，从部署、调用到集成路径进行了完整验证。 为什么是HunyuanOCR？ 传统的OCR方案往往采用“检测+识别”两阶段级联架构，例如PP-OCR系列搭配LayoutParser做版
文章目录 * AIOps实践：Dify接入飞书实现与智能体对话 * 前言 * 环境搭建 * 1、Docker环境搭建 * 2、LangBot搭建 * 3、编辑流水线 * 4、配置飞书机器人 * 5、创建机器人 * 6、进行测试 * 附：遇到的问题 AIOps实践：Dify接入飞书实现与智能体对话 前言 前端时间把dify的智能体接入到了Prometheus和夜莺上，实现了与智能体的基本对话，并可以调取Prometheus数据进行分析，在那之后就开始深度研究AIOps实现原理于深度赋能运维的可能性，所以正在研究AIOps的核心：MCP Server；现在还并未成型，在研究的过程中，就想到了可否基于dify的agent，连接自建的mcp服务器，对接到飞书的机器人上，这样就可以和智能体进行对话，配合成型的mcp，就可以基本实现AIOps。 这里需要借助一个三方的开源工具LangBot，LangBot是一个生产级多平台 LLM 机器人开发平台。那么就开始实践吧： MCP Server开发的当前阶
0.8米有多窄，三架无人机用缆绳协同吊起重物时，系统在悬停构型下的整体宽度约1.4m，如果不改变构型与负载姿态，根本无法通过0.8m的通道。更关键的是能否在狭窄间隙里兼顾高速机动与稳定控制？ 代尔夫特理工大学Sihao Sun团队于2025年10月29日在Science Robotics发表论文“Agile and cooperative aerial manipulation of a cable-suspended load”。提出一种中心化的协同规划与控制框架：将避障与防碰撞约束纳入协同决策，实现对负载全位姿的高机动控制，从而让多机吊载系统能够完成对0.8m狭窄通道的高速穿越。 多机协同吊载 视频来源:https://www.youtube.com/watch?v=FBWN-rTK1YU 文末还附有论文与项目主页链接，方便您一键直达。如果本文对您有所帮助，欢迎在文末三连：点赞、转发和评论，支持我们继续创作更多优质内容！ 技术难点 要让多无人机协同吊载既能高速机动、又能安全避障，还不依赖负载传感器，难点主要集中在： * 全位姿高机动控制难：负载位置与姿态是
无人机身份识别解决方案：开源RemoteID完全指南 【免费下载链接】ArduRemoteIDRemoteID support using OpenDroneID 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArduRemoteID 开源无人机身份识别是当前航空监管的核心要求，FAA RemoteID合规已成为全球无人机行业的标准化需求。ArduRemoteID项目为无人机爱好者和制造商提供了一套完整的开源解决方案，帮助实现符合FAA和欧盟标准的远程身份识别功能。 🚀 快速部署步骤 ArduRemoteID支持ESP32-S3和ESP32-C3硬件平台，部署过程简单高效： 1. 环境准备：安装Arduino CLI和Python 3环境 2. 代码获取：克隆项目仓库到本地目录 3. 依赖安装：运行安装脚本配置编译环境 4. 固件编译：使用make命令一键编译项目 5. 设备烧录：通过USB接口将固件上传到ESP32设备 🔧 多平台兼容方案 该项目支持多种硬件开发板，包括ESP32官方开发板、Bluemark系列模块