关闭VSCode的GitHub Copilot功能
解决方法：
- 卸载VSCode自带的Github Copilot插件，在已安装的插件列表中选择卸载。
打开Setting，搜索github，勾选"Chat:Disable AI Features"选项。
Read more
FPGA商用级ISP：动态坏点校正（DPCC）的滑窗架构与并行判决实现
【写在前面：为什么要写这个专栏？】 在数字图像处理领域，ISP（图像信号处理器）的算法原理并不罕见，但真正能够支持 4K@60fps 实时处理、并经过商用验证的 Verilog 硬核实现思路 却往往秘和封装在黑盒之中。 我手里有一套商用级的 ISP 源码，通过对其进行深度拆解，我希望能够分析并抽象出其背后的设计逻辑。这不仅是对高性能图像处理架构的复盘，更是希望能为广大 FPGA 开发者和 ISP 算法工程师提供一个硬核的设计基线（Baseline）。通过分享这些商用 IP 的实现细节，我希望能帮助更多人了解如何将复杂的图像算法转化为高效的硬件流水线，为行业提供一份有价值的参考。 1. 深度解析：为什么“商用级”坏点校正极其困难？ 在传感器（Sensor）制造中，由于半导体工艺缺陷或后期老化，不可避免会出现常亮像素（Hot Pixel）或死像素（Dead Pixel）。 * 痛点一：误杀边缘。 如果只是简单的中值滤波，图像中真实的星星、
【宇树机器人强化学习】(一):PPO算法的python实现与解析
前言 * 本系列将着手解析整个仓库的核心代码与算法实现和训练教程。此系列默认读者拥有一定的强化学习基础和代码基础，故在部分原理和基础代码逻辑不做解释，对强化学习基础感兴趣的读者可以阅读我的入门系列： * 第一期： 【浅显易懂理解强化学习】(一)Q-Learning原来是查表法-ZEEKLOG博客 * 第二期： 【浅显易懂理解强化学习】(二):Sarsa，保守派的胜利-ZEEKLOG博客 * 第三期：【浅显易懂理解强化学习】(三):DQN:当查表法装上大脑-ZEEKLOG博客 * 第四期：【浅显易懂理解强化学习】(四):Policy Gradients玩转策略采样-ZEEKLOG博客 * 第五期：【浅显易懂理解强化学习】(五):Actor-Critic与A3C,多线程的完全胜利-ZEEKLOG博客 * 第六期：【浅显易懂理解强化学习】(六):DDPG与TD3集百家之长-ZEEKLOG博客 * 第七期：【浅显易懂理解强化学习】(七):PPO,策略更新的安全阀-ZEEKLOG博客 * 阅读本系列的前置知识： * python语法，明白面向
基于学习的机器人变阻抗控制实现peg-in-hole（轴孔装配）任务
Peg-in-Hole任务 的核心是在存在位置不确定性（如孔的位置、方向偏差）和接触约束的情况下，引导机器人（或机械臂）末端的“轴”顺利插入“孔”中。 传统变阻抗控制 已能很好解决部分问题： * 原理：通过动态调整阻抗模型（惯性、阻尼、刚度参数），使机器人在自由空间呈现高刚度以快速运动，在接触空间呈现低刚度以顺应接触力，避免卡死或产生过大接触力。 * 局限： 1. 参数调优困难：阻抗参数（尤其是刚度、阻尼）高度依赖于任务几何、材料特性、环境动力学，需要专家经验手动调整。 2. 缺乏适应性：固定的或简单规则切换的阻抗参数，难以应对复杂多变的环境（如不同公差、不同摩擦系数、未知的接触面几何）。 3. 状态依赖复杂：最优的阻抗参数往往是机器人位姿、接触力、任务阶段等多维状态的复杂函数，难以用解析式表达。 基于学习的方法 的核心优势在于：从数据或与环境的交互中自动学习出复杂的、状态相关的阻抗控制策略，从而克服上述局限。
CVPR 2026 Oral实测｜YOLO-DRONE：无人机低空巡检的“性能天花板”，小目标召回率狂升39%（清华团队力作，电力部署实操全解析）
前言：作为长期深耕无人机计算机视觉落地的算法工程师，我始终认为，无人机低空巡检场景的核心痛点，从来不是“模型精度多高”，而是“能否适配复杂飞行工况下的实战需求”。无论是电力巡检中的导线断股、绝缘子破损，还是安防巡检中的人员遗留、设备异常，这些目标往往尺寸极小、飞行过程中受风速扰动导致画面模糊、目标尺度动态变化，传统YOLO系列模型要么小目标漏检严重，要么抗扰动能力弱，要么实时性不足，根本无法满足工业级巡检的落地要求。 2026年CVPR大会上，清华大学团队提出的YOLO-DRONE模型惊艳全场，成功入选Oral（口头报告），成为低空巡检领域唯一入选的单阶段检测模型。这款专为无人机低空巡检设计的多尺度动态感知模型，创新性融合自适应尺度感知头（ASPH）与风速补偿特征对齐模块，彻底解决了传统模型“小目标漏检、抗扰动差、实时性不足”三大痛点——在UAV-DT无人机巡检专用数据集上，小目标召回率直接提升39%，同时支持1080p@45FPS实时处理，目前已正式部署于国内某省级电力巡检系统，实现输电线路的自动化巡检落地。 我第一时间获取了YOLO-DRONE的技术论文及开源代码，搭建了模拟无