🧑 博主简介：ZEEKLOG博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分享所学，希望通过我的实践经历和见解，启发他人的创新思维。在这里，我希望能与志同道合的朋友交流探讨，共同进步，一起在技术的世界里不断学习成长。
一、核心逻辑：高质量建筑提示词的 7 大组成部分 AI 对建筑的理解需要 “分层引导”，一个完整的提示词通常包含 7 个关键模块，你可根据需求灵活组合或删减，基础逻辑为：先明确 “画什么”，再定义 “怎么画”，最后优化 “画得好”。具体结构如下： [主体/建筑类型] + [风格/建筑师参考] + [环境/场景设定] + [细节与材质] + [构图与视角] + [灯光与氛围] + [画质/技术参数] 这一结构能让 AI 清晰捕捉设计核心，避免因信息模糊导致的 “偏离预期”，是高效创作的基础框架。 二、分模块详解：建筑提示词词汇库与应用技巧 1. 主体 / 建筑类型：明确 “画什么” 的核心 这是提示词的 “根基”，需精准定义建筑的功能与形态，避免笼统表述。
仿真前言 作为一名FPGA工程师，在做FPGA开发时，使用仿真一定是最重要的，有些人喜欢写完代码直接上板子调试，根本不会做一点点仿真；如果是简单的逻辑代码，有十足的把握，那就不用仿真，可以直接上板子调试，但是，如果您是在做工程的开发，很多代码都是第一次编写调试，那么，代码的仿真是一定要做的，你要问我为啥，我个人觉得，每次把自己写完的代码，放到modelsim上面仿真看一下波形，就像考试的时候，拿着参考答案在做题一样的感觉，各个波形的变化你都会看的一清二楚，但是如果你用在线逻辑分析仪看RTL的仿真，那真的是太耗费时间； 我知道这个时候就会有人说了，Modelsima仿真有啥用呀，和下板子调试完全是两个概念，包括信号延迟，信号质量，眼图等都不一样，说的也对，但是实际情况是，这些人眼高手低，觉得仿真这种操作太麻烦；仿真虽然不能完全模拟真实的硬件信号，硬件延迟也没法准确仿真，但是他能让你在开发的时候，规避掉95%的因为代码引起的错误，这会让你在调试阶段节省很多时间；然后剩下的调试你必须 要在硬件调试时才会发现并且解决； 在调试阶段，FPGA为
SWE-CI：基于持续集成评估智能体在代码库维护中的能力 * 论文链接 * 摘要 * 1. 简介 * 2. 评估智能体维护代码库的能力 * 2.1 任务形式化 * 2.2 归一化变更 * 2.3 EvoScore（演进得分） * 3 SWE-CI * 3.1 数据构建（Data curation） * Step 1: Repository Collection * Step 2: Commit Span Extraction * Step 3: Environment Construction * Step 4: Case Filtering * 3.2 双智能体评估协议 * 4 Experiments * 4.1 Experiment
目录 * 1 MAVROS简介 * 2 MAVROS安装 * 3 MAVROS基础知识 * 3.1 MAVROS坐标系 * 3.2 MAVROS常用话题 * 3.2.1 `/mavros/state` * 3.2.2 `/mavros/setpoint_position/local` * 3.2.3 `/mavros/local_position/odom` * 3.2.4 `/mavros/setpoint_raw/local` * 3.2.5 `/mavros/setpoint_raw/attitude` * 3.3 MAVROS常用服务 * 3.