(5)ModalAI VOXL2
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前言
本文介绍了如何设置 ModalAI VOXL 2,以便与 ArduPilot 配合使用,从而在没有 GPS 的情况下实现包括 Loiter、PosHold、RTL 和 Auto 等模式的位置控制。

本文介绍了如何设置 ModalAI VOXL 2
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本文介绍了如何设置 ModalAI VOXL 2,以便与 ArduPilot 配合使用,从而在没有 GPS 的情况下实现包括 Loiter、PosHold、RTL 和 Auto 等模式的位置控制。

本文介绍了如何设置 ModalAI VOXL 2
近日,工信部网络安全威胁和漏洞信息共享平台、国家互联网应急中心连续发布风险提示:开源AI智能体OpenClaw因默认安全配置脆弱、不当配置等问题存在较高安全风险。 当AI代理被赋予系统级权限,每一次“幻觉”或攻击都可能酿成数据浩劫 而每一次操作在操作系统中留下的痕迹,正是追溯这些风险的关键线索。移动云云日志可为移动云云主机提供命令级、文件级全量日志采集,搭配智能关键词告警与日志长期存储,让云主机上的每一行指令都有迹可循,为AI应用构建日志可追溯的安全防线。 四大高危风险,不容忽视 OpenClaw作为开源AI智能体框架,在提升自动化能力的同时,其默认配置存在的安全漏洞可能被恶意利用,导致企业核心数据面临严重威胁。 “AI智能体的安全风险不在于AI本身,而在于我们能否看清AI在系统层面的每一个动作。看不见的风险才是真正的风险。” 而移动云云日志,就是要让这些“看不见”的风险,变得“看得见”。 四大核心能力,构建AI安全防线 全量行为采集,不留死角 支持主流操作系统(CentOS、Ubuntu、WindowsServer等),可采集Shell命令历史、文
之前我一直用 Pencil MCP 来画原型,效果还不错。最近在社区看到有人说 Claude Code + Figma MCP 的出图效果也挺好,作为 AI 辅助设计的另一条路线,就想来实测对比一下。 刚好手头有个体脂秤 App(BodyMate)要改版,正好拿这个真实项目当测试场景——用 Claude Code 把 PRD 直接变成 Figma 原型,看看 Figma 这条线的 AI 画原型体验到底怎么样。 折腾了一圈,踩完所有坑,终于摸清了 2026 年 Claude Code + Figma 的正确工作流。 读完这篇你会得到: * 3 种 Claude Code 与 Figma 协作方式的完整对比(
前言 作为企业级开发者,我们在使用大模型时常常面临三大痛点:依赖第三方 API 密钥导致的成本不可控、外网依赖导致的合规风险、用户数据上传第三方平台导致的安全隐患。尤其是金融、政务等敏感行业,离线私有化部署几乎是硬性要求。 笔者近期基于 Ollama+Spring AI 完成了一套离线 AI 服务的落地,从模型拉取、量化优化到 RAG 知识库构建全程无外网依赖,彻底摆脱了 API 密钥的束缚。本文将从实战角度,完整拆解离线 AI 服务的开发全流程:包含 Ollama 部署、Spring AI 深度对接、模型量化优化、离线 RAG 知识库落地,所有代码均经过生产环境验证,同时结合可视化图表清晰呈现核心逻辑,希望能为企业级离线 AI 部署提供可落地的参考方案。 一、项目背景与技术选型 1.1 核心痛点与解决方案 业务痛点解决方案技术选型依赖第三方
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