pycharm里copilot claude消失
在pycharm里安装了coplilot插件 但模型里没有claude，在网页是存在的，查询无果，最后看到这篇帖子
https://www.cnblogs.com/tanggoahead/p/19104245
原来是限制了中国用户的访问权限所致
在pycharm设置里重新把梯子的环境复制过来 配置之后 重启pycharm问题解决！
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FPGA 项目开发完整流程及常用工具梳理（工程向，收藏专用）
很多刚接触 FPGA 的同学，会下意识把注意力放在“语法”“IP”“例程”上。 但真正做过项目之后就会发现： FPGA 工程从来不是“把代码写对”这么简单。 一个 FPGA 项目能不能顺利交付，往往取决于你是否具备完整的工程视角，而不是会不会某几条 always 块。 从需求理解，到代码实现，再到板级调试，FPGA 工程师的工作，本质上是一条不断自证、不断修正的工程闭环。 下面就从工程实践角度，梳理一套FPGA 项目中常见、且真正有用的开发流程与工具。 一、理解需求与系统背景（不是一上来就写代码） FPGA 项目的第一步，永远不是打开 Vivado / Quartus。 而是把下面几件事搞清楚： * 这个 FPGA 在系统中扮演什么角色 * 数据从哪里来，到哪里去 * 上下游是谁（CPU / ADC / PHY / 传感器
飞书机器人与Claude Code交互：从手机指令到AI处理的全自动流程
飞书机器人与Claude Code交互：从手机指令到AI处理的全自动流程 * 一、背景 * 二、实现方案概览 * 三、操作步骤 * 前置准备 * 第一步：创建并进入Claude Code容器 * 配置Claude Code使用本地模型 * 测试Claude Code是否正常工作 * 第二步：安装Python依赖 * 第三步：获取飞书应用的凭证 * 第四步：编写并运行中间件脚本 * 脚本解释 * 运行脚本 * 第五步：在飞书中与机器人对话 * 常见问题 * 总结 一、背景 在日常开发中，我们经常需要快速查询代码问题、生成文档或执行简单的编程任务。如果有一款AI助手能随时响应，就像在电脑终端前一样，那该多方便！本教程将演示如何搭建一个飞书机器人，当你在手机飞书App上发送消息时，该消息会传递给运行在电脑上的Claude Code（一个智能编码助手），Claude Code处理后将结果回复到你的飞书会话中。 通过这个方案，你可以： * 在手机上随时向AI提问编程问题。 * 让AI帮你调试
基于目标偏置与双向APF-RRT*的无人机动态避障轨迹优化
1. 无人机轨迹规划：为什么传统方法在动态环境里“不够看”？ 大家好，我是老张，在无人机和机器人路径规划这个领域摸爬滚打了十几年。今天想和大家聊聊一个非常实际的问题：无人机在复杂、动态的环境里，怎么才能规划出一条既安全又高效的飞行路线？ 这听起来像是个科幻电影里的场景，但其实是当下无人机物流、巡检、应急救援等领域必须啃下的硬骨头。 想象一下，你操控一架无人机在布满高楼、树木，甚至还有其他飞行器的城市峡谷里穿梭。传统的路径规划方法，比如经典的 RRT（快速探索随机树） 算法，就像是一个蒙着眼睛的探险家。它会在整个空间里随机“扔飞镖”（采样点），然后尝试把飞镖落点连起来形成路径。这种方法虽然能保证最终找到一条路，但效率实在太低了，规划出的路径往往歪歪扭扭，像喝醉了酒一样，而且对动态障碍物反应迟钝。我在早期项目里没少吃这个亏，无人机要么撞上突然出现的飞鸟，要么规划的路径绕了十万八千里，电量耗尽都飞不到目的地。 后来有了 RRT* 算法，它在RRT的基础上增加了“重布线”和“父节点重选”的优化步骤，能让路径长度逐渐逼近最优，算是很大的进步。但它在面对动态环境时，依然有个核心问题：
LazyLLM 测评 | 低代码颠覆 AI 开发！代码专家智能体进阶模块实战
摘要： LazyLLM 是商汤大装置推出的开源低代码框架，作为构建和优化多 Agent 应用的一站式开发框架，覆盖应用搭建、数据准备、模型部署、微调、评测等全流程开发环节，提供丰富的工具支持。其以模块化设计打破传统开发壁垒，通过数据流驱动重构开发逻辑，能让开发者用极简代码实现工业级复杂 AI 应用，摆脱冗余编码束缚，聚焦核心业务场景，降低 AI 应用构建成本并支持持续迭代优化。堪称 AI 开发者的 “效率神器”，其技术普惠理念为 AI 开发领域带来新的实践范式，推动了更高效的开发模式。本文将以Python编程为切入点，带你深入了解LazyLLM框架。 LazyLLM 是构建和优化多 Agent 应用的一站式开发工具，为应用开发过程中的全部环节（包括应用搭建、数据准备、模型部署、模型微调、评测等）提供了大量的工具，协助开发者用极低的成本构建 AI 应用，并可以持续地迭代优化效果。 LazyLLM作为商汤大装置推出的开源低代码框架，简直是AI开发者的“效率神器”