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省流：修改"C:\Users\你的用户名称\.vscode\extensions\github.copilot-chat-0.35.0\package.json"中的"when": "productQualityType != 'stable'"为"when": "productQualityType == 'stable'"，即可在copilot添加支持openAI的第三方接口
我在寻找怎么让copilot接入第三方接口的时候，通过别人的贴子（长期有效）接入第三方 OpenAI 兼容模型到 GitHub Copilot-ZEEKLOG博客发现了官方的讨论Add custom OpenAI endpoint configuration (Base URL & Model Parameter) of copilot chat settings · Issue #7518 · microsoft/vscode-copilot-release在这里我找到了创意总监的方法
一、算法概述 本文基于Q-learning离线强化学习，实现三维栅格环境下无人机无碰撞、最短路径、最少步数路径规划。无人机具备1格/2格三维全向移动、对角线飞行、悬停能力，通过与环境交互迭代学习最优策略，以到达终点、路径距离、移动步数、避障为核心目标，输出满足约束的最优飞行路径。 二、环境与核心建模 1. 三维状态空间 将无人机飞行空间离散化为三维栅格地图，状态定义为无人机坐标： S={(x,y,z)∣1≤x≤Xmax, 1≤y≤Ymax, 1≤z≤Zmax} S = \left\{ (x,y,z) \mid 1 \le x \le X_{max},\ 1 \le y
引言 在聊手势识别前，咱们先搞清楚：Rokid是谁？它为啥能把AR手势做得这么自然？ Rokid是国内AR（增强现实）领域的“老兵”了，从2014年成立就盯着一个目标——让AR走进日常。你可能见过它的产品：能戴在脸上的“AR眼镜”Max Pro、能揣在兜里的“AR主机”Station 2、适合专业场景的“Station Pro”，这些设备不是用来“炫技”的，而是想让咱们摆脱手机、手柄的束缚，直接用手“摸”虚拟东西。 而手势识别，就是Rokid给AR设备装的“最自然的遥控器”——比如调大虚拟屏幕像捏橡皮一样捏合手指，翻页像翻书一样挥手。但不同设备、不同开发需求，需要搭配不同版本的SDK（软件开发工具包），这就像“不同型号的手机要装对应版本的APP”。 一、基础认知：先选对版本，避免开发走弯路 Rokid手势识别技术随SDK版本迭代持续优化，不同版本适配的Unity（开发工具）
Spatial Joy 2025 全球 AR&AI 赛事：开发者要的资源、玩法、避坑攻略都在这 * 引言： * 正文： * 一、赛事核心价值：资源、履历、落地全具备 * 1.1 硬核资源支持 * 1.2 行业背书与机遇 * 1.3 低门槛试错 * 二、赛道核心玩法：AI 和 AR 创作方向解析 * 2.1 AI 赛道：拼的是 "空间认知协作" 能力 * 2.1.1 应用示例 * 2.2 AR 赛道：
从零开始：Xilinx FPGA驱动USB3.0外设实战全解析 当你的FPGA需要“飙”5 Gbps——为什么是现在？ 你有没有遇到过这样的场景： FPGA采集了一堆高速数据，比如1080p@60fps的图像流，或者雷达回波信号，结果发现传输到PC的速度成了瓶颈？用传统UART、SPI甚至USB2.0？抱歉，它们早就跟不上节奏了。 这时候， USB3.0 （SuperSpeed USB）就成了那个“破局者”。它理论带宽高达 5 Gbps （约500 MB/s），实际稳定传输可达 350~400 MB/s —— 这意味着你能以接近实时的速度把一整帧未压缩的高清图像“甩”给上位机。而这一切，只需要一根常见的USB线缆。 但问题来了：如何让Xilinx FPGA真正掌控这条高速通道？不是挂个芯片就完事，而是要从物理层开始，亲手打通整个链路。本文不讲空话，