学习笔记与技术分享
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公路灾害检测系统的离线标定辅助工具：交互式框选同一物理尺寸目标，拟合五种透视缩放系数曲线 scale(y)，并支持目标测量与 ROI 多边形标注，结果直接导出为主系统可消费的 YAML
深度拆解语音识别（ASR）与语音合成（TTS）中自回归与非自回归模型的博弈与效率革命
从概率公式与生成过程出发，讲清自回归（AR）与非自回归（NAR）模型的本质区别及典型代表
了解如何自定义主题、样式和功能配置
了解如何快速搭建和使用本网站框架
TypeScript 类型系统基础知识与最佳实践
Astro 框架核心概念与使用技巧
使用 Ollama 自定义安装位置部署本地大模型，并结合 RagFlow 构建本地私有知识库
解读无条件 LDM 在生成医学图像时的记忆现象，及其对合成数据公开共享的影响
从 VAE 原理讲起，理解 Latent Diffusion 为何在潜空间做扩散，从而大幅降低算力开销
推导 classifier guidance 与 classifier-free guidance 的数学形式，并给出条件生成的代码实现
讲解 DDIM 的非马尔可夫采样原理，在几乎不损失质量的前提下大幅加速推理
梳理图像超分辨率重建常用的客观与感知评价指标，覆盖 PSNR、SSIM、LPIPS、CLIP-IQA 等
基于 PyTorch 手写 DDPM，以 MNIST 为例完成训练与采样的完整流程
从加噪到去噪，系统讲解 DDPM 的数学原理、公式推导与网络结构
讲解 YOLO OBB 标注格式与 YOLOv8-obb 训练流程，完成旋转目标检测自定义数据集的训练
介绍 roLabelImg 旋转标注工具的使用方法，为 OBB 旋转目标检测准备带角度的标注数据
搭建西门子 PLC 模拟仿真环境，并使用 Python 的 python-snap7 库实现与 PLC 的通讯
从已完成标注的数据出发，构建自定义数据集并完成 YOLO 模型的配置与训练
介绍 LabelImg 目标检测标注工具的安装与使用，快速上手水平框数据标注
通过 VS Code Remote 远程连接矩池云 GPU 主机，搭建神经网络训练环境并跑通训练流程
在 ROS2 Humble 上基于 Cartographer 实现 2D 激光雷达 SLAM 建图：从激光雷达驱动、参数配置到建图与地图保存的完整流程
在 ROS2 上集成科大讯飞中文语音识别，实现语音控制小车前进后退与转向
结合激光雷达与摄像头，实现小车移动过程中的环境监控与拍照
选定前方最近目标并保持固定距离，实现基于激光雷达的自动跟随控制
基于 LD14 激光雷达扫描数据，实现小车实时检测障碍物并自动避障
在 ROS2 上打通树莓派相机与 PC，结合 OpenCV 与 YOLOv5 实现小车摄像头画面的实时目标检测
在树莓派5 上安装 ROS2 并完成与主机之间的通信配置
Tmux 终端复用器使用教程，涵盖会话、窗口、窗格操作与常用命令、快捷键速查
在 Ubuntu 20.04 / 22.04 / 24.04 上安装并配置 SSH 服务，实现笔记本与树莓派5 的远程连接
搭建移动机器人控制系统，涵盖运动学正逆解、PID 控制与整体软件框架
通过 MicroROS 将 ESP32 等微控制器接入 ROS2 通信网络
ESP32 驱动 0.96 寸 ST7735S IPS TFT LCD，对比三种库的配置方式与显示效果
在 PlatformIO 中使用开源库驱动 MPU6050 IMU 传感器
在 PlatformIO 中使用第三方库，并借助 GitHub Proxy 加速依赖下载
让小车动起来：通过 ESP32 订阅 ROS2 Twist 话题实现遥控行驶
介绍 PlatformIO 开发环境并完成安装，创建第一个 PlatformIO 工程
在 Ubuntu 上安装 VS Code、PlatformIO 与 Python3.10，含离线安装方法与常见问题排查
为树莓派5 安装并烧录 Ubuntu 24.04 操作系统
基于 A4950 驱动板与 PID 算法，实现 ESP32 对霍尔编码电机的闭环速度控制
组装小车底层所有配件，并使用 DC-DC 降压模块解决小车供电问题
ESP32 通过串口解析 ATGM336H 模块的 GPS 定位数据
通过 ESP32 DEVKIT_V1 读取 MPU6050 六轴姿态数据
使用 ESP32 DEVKIT_V1 捕获 MG310 霍尔编码电机的脉冲，实现转速测量
解决 ESP32 连接电脑后端口不显示、Arduino IDE 端口灰显的常见问题
在 Windows / Ubuntu 双系统下为 ESP32 DEVKIT_V1 搭建 Arduino IDE 开发环境
从零开始用 ESP32 + 树莓派5 + ROS2 组装一台差速控制机器人，梳理整体硬件与软件框架
在 ROS2 中集成科大讯飞中文语音库，通过语音指令控制仿真机器人小车移动
在 Ubuntu 上下载并编译科大讯飞语音听写 SDK，实现本地语音识别
用 Gazebo 搭建机器人仿真平台，把差速轮式机器人加载进仿真世界，并编写控制节点驱使其移动
Gazebo 11 的模型库与模型编辑功能，搭建一个物理世界并保存下来，用于加载机器人模型
基于 ROS2 Humble，用 URDF 与 xacro 从零构建一个可视化的差速轮式机器人模型，并在 RViz 中查看