在OpenClaw的多种管理方式中，Web控制台提供了最直观、最友好的用户体验。通过图形化界面，用户可以轻松完成复杂的配置任务，实时监控系统状态，以及进行各种管理操作。对于不熟悉命令行的用户来说，Web控制台是最佳选择。
本文将详细介绍OpenClaw Web控制台的各项功能，从基本操作到高级配置，从实时监控到数据分析。通过本文的学习，你将掌握Web控制台的使用技巧，能够高效地管理和监控OpenClaw系统。
# 启动Gateway服务 openclaw gateway --port18789--verbose# 打开浏览器访问 http://127.0.0.1:18789/ 最完整whisperX入门指南：从安装到实现第一个语音识别功能 【免费下载链接】whisperXm-bain/whisperX: 是一个用于实现语音识别和语音合成的 JavaScript 库。适合在需要进行语音识别和语音合成的网页中使用。特点是提供了一种简单、易用的 API，支持多种语音识别和语音合成引擎，并且能够自定义语音识别和语音合成的行为。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX 你还在为语音识别工具安装复杂、识别准确率低、时间戳不精准而烦恼吗？本文将带你从零开始，一步步掌握whisperX的安装配置，并实现你的第一个语音识别功能。读完本文，你将能够：搭建稳定的whisperX运行环境、使用命令行和Python API两种方式进行语音识别、获取精准的单词级时间戳、实现多 speaker 区分标注。 whisperX 简介 whisperX 是一个基于 OpenAI Whisper 的语音识别工具，它在 Whisper 的基础上进行了改进，提供了更精准的单词级时间戳和 speaker 区分功能。
Cosmos-Reason1-7B实战案例：工业巡检中识别设备异常动作的推理过程 1. 项目背景与模型介绍 Cosmos-Reason1-7B是NVIDIA开源的一款7B参数量的多模态视觉语言模型，专注于物理理解和思维链推理能力。作为Cosmos世界基础模型平台的核心组件，它能够处理图像和视频输入，并生成符合物理常识的决策回复。 在工业场景中，设备异常动作的识别一直是个挑战。传统方法需要大量规则编写和人工检查，而Cosmos-Reason1-7B通过其强大的视觉理解和推理能力，可以自动分析设备运行状态，识别异常动作并提供解释。 2. 工业巡检场景准备 2.1 数据采集要求 要使用Cosmos-Reason1-7B进行工业设备异常检测，需要准备以下数据： * 设备正常运行时的视频片段（作为基准参考） * 待检测的视频片段（可能包含异常动作） * 设备的基本信息（类型、预期动作等） 2.2 视频规格建议 为了获得最佳分析效果，建议视频满足以下条件： 参数推荐值说明分辨率720p或更高确保设备细节清晰可见帧率4-10 FPS与模型训练设置匹配时长10-30秒
llama.cpp兼容openapi接口，自然可以作为openclaw的后端。 添加自定义provider同前：为openclaw增加自定义provider 反复修改，总是不能得到正确的model状态。 {"meta":{"lastTouchedVersion":"2026.2.3-1", "lastTouchedAt":"2026-02-05T12:16:30.399Z"}, "wizard":{"lastRunAt":"2026-01-30T12:20:58.674Z", "lastRunVersion":"2026.1.29", "lastRunCommand"
在无人机应用日益广泛的当下，精准、高效的实时映射技术成为推动行业发展的关键。传统无人机映射方案往往存在数据处理滞后、对复杂地形适应性差等问题，难以满足精准农业、应急救援等场景的实时决策需求。OpenREALM 作为一款开源的无人机实时映射框架，创新性地融合了视觉 SLAM、单目稠密重建等前沿技术，实现了从 2D 图像拼接至 3D 表面重建的多模式映射功能。 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2009.10492 代码链接：https://github.com/laxnpander/OpenREALM 沐小含持续分享前沿算法论文，欢迎关注... 一、引言：无人机映射技术的现状与挑战 1.1 应用背景与核心需求 人类对世界的勘测需求推动了映射技术的持续发展，而无人机的兴起为空中勘测提供了全新的解决方案。空中影像已广泛应用于精准农业、城市规划、灾害风险管理等关键领域，这些应用场景不仅对数据分辨率有较高要求，更在可用性、成本和映射效率方面提出了严苛标准。传统的有人机勘测存在操作复杂、成本高昂等局限，而无人机凭借轻量化设计、自主飞行能力强等优势，