"remote.extensionKind":{"GitHub.copilot":["ui"],"GitHub.copilot-chat":["ui"],}这是 VS Code 的远程开发配置项，用于控制扩展在远程环境（如 SSH、容器、WSL）中的运行位置。可选值：
“ui”：扩展在本地客户端运行
“workspace”：扩展在远程服务器运行
这两个扩展始终在 本地客户端运行，即使你连接了远程开发环境。
前言 傅里叶变换能通过将信号的时域变换到信号的频域，因为在频域中，系统的响应就等于信号与系统传函的频域上相乘（时域上是卷积），相比于直接在时域里做卷积，先进行傅里叶变换，再在频域上相乘，最后通过逆傅里叶变换反变换回来的步骤看似更长更复杂，但在工程技术上却相对容易实现。 传统的傅里叶变换属于工程数学范畴，主要针对连续时间信号进行时域-频域的变换。而从工程技术的角度来看，人们不可能做到对信号进行连续时间的采样，因此离散傅里叶变换（DFT）也就在这种情况下诞生了。时间久了以后，人们发现DFT的算法时间复杂度太高了，优化DFT的迫在眉睫，快速傅里叶变换（FFT）的出现使原本时间复杂度o(n^2)的DFT直接降到了o(nlogn)。 以上算是FFT的极简版背景故事，具体如何发展如何变换的，数字信号处理相关课程一定有讲，这里就暂时不细讲了，这里还是主要以FPGA中实现快速傅里叶变换为主。 由于我仅在FPGA上实现FFT对信号进行时域-频域的变换，并做到了基波频率的采集，目前尚未如之前的一些历程那样试过其他的方案，因此本文不能给
91n边缘计算设备部署轻量TensorFlow模型全流程 在工厂车间的流水线上，一台不起眼的小型嵌入式设备正实时分析摄像头传来的图像——它没有连接云端，也不依赖高性能GPU，却能在200毫秒内判断出产品表面是否存在划痕，并立即触发报警。这背后的核心技术，正是基于“91n”类边缘计算设备与轻量化TensorFlow模型的深度融合。 这类设备算力有限、内存紧张，却承担着工业智能化转型中最关键的一环：让AI真正落地到生产现场。而要实现这一目标，不仅需要合适的硬件平台，更离不开一套高效、稳定、可规模化的软件部署方案。TensorFlow Lite 正是在这样的需求背景下脱颖而出，成为当前工业级边缘AI应用的主流选择。 TensorFlow Lite 的工程实践价值 为什么是 TensorFlow Lite？这个问题的答案，藏在每一次模型转换、每一行推理代码和每一个实际部署案例中。 作为 TensorFlow 针对移动端和嵌入式场景优化的轻量版本，TFLite 并非简单地“裁剪”功能，而是从底层重新设计了推理引擎。它的核心逻辑可以概括为三个阶段：模型转换 → 解释器加载 → 本地推理
Project Aria 新一代以自我为中心的数据集 Aria Docs datasets projectaria_tools 类别英文描述中文翻译数据集概述Aria’s original Pilot Dataset provided computer vision researchers access to anonymized Aria sequences, captured in a variety of scenarios, such as cooking, playing games, or exercising. In ‘Aria Everyday Activities (AEA)’, we have updated the original dataset to make it easier
一、前言 微信小程序原生的 tabBar 提供了底部导航栏的基础功能，但其样式和交互受限，难以满足日益增长的 UI 设计需求。因此，越来越多的小程序项目选择使用 自定义 tabBar 来实现更灵活、更美观的底部导航。 本文将带你从零开始，手把手实现一个完整的 微信小程序自定义 tabBar 案例，包括： ✅ tabBar 的结构设计 ✅ 动态切换页面 ✅ 图标与文字高亮状态管理 ✅ 样式美化与响应式适配 ✅ 页面跳转逻辑处理 ✅ 完整代码示例 并通过图文结合的方式帮助你掌握如何在实际项目中灵活应用自定义 tabBar。 二、为什么需要自定义 tabBar？ 原生 tabBar 局限自定义 tabBar 优势样式固定，无法修改图标大小、颜色等可自由定制样式最多只能配置 5 个 tab 页灵活扩展，可做横向滚动不支持中间凸起按钮支持自定义布局难以集成动态数据可绑定数据、响应事件 三、项目目标 我们将实现一个类似美团风格的自定义 tabBar，